CardioAR3D: Tomografía cardíaca 3D mejorada con realidad aumentada. Semestre de Industria

RESUMEN : Los médicos que trabajan en la cardiología intervencionista a menudo enfrentan el desafío de obtener una comprensión completa de la anatomía cardíaca del paciente antes de realizar procedimientos invasivos. Aunque las tomografías computarizadas cardíacas son una herramienta útil al ser una imagen 3D, la visualización que se realiza en dos dimensiones puede no mostrar todas las complejidades de las estructuras tridimensionales. El objetivo de este proyecto fue crear un método integral para mejorar la visualización y el diagnóstico en cardiología intervencionista mediante la segmentación precisa de tomografías computarizadas cardíacas y su representación en tres dimensiones. Los resultados de este proyecto incluyeron un modelo pre entrenado alojado en un servidor remoto capaz de segmentar la morfología del corazón en pacientes pediátricos, un módulo de 3D Slicer para manipular las segmentaciones de salida y una interfaz gráfica que facilitara el arranque del servidor. Lo anterior, con la finalidad de una mejor comprensión de la anatomía cardíaca individual, una planificación más precisa de los procedimientos y, en última instancia, mejores resultados para los pacientes que recibieron intervenciones cardíacas. Finalmente, se examinó la integración de tecnología de realidad aumentada y si era posible su uso para realizar planeación previa a las intervenciones.

• Autores: Oviedo Barreto, Brayan Daniel
• Tipo de recurso: Trabajo de grado de pregrado
• Fecha de publicación: 2024
• Institución: Universidad de Antioquia
• Repositorio: Repositorio UdeA
• Idioma: spa
• OAI Identifier: oai:bibliotecadigital.udea.edu.co:10495/43745
• Acceso en línea: https://hdl.handle.net/10495/43745
• Palabra clave: Tomografía; Tomography; Redes Neurales de la Computación; Neural Networks, Computer; Realidad Aumentada; Augmented Reality; Cardiopatías Congénitas; Heart Defects, Congenital; Intervención Médica Temprana; Early Medical Intervention; Preprocesamiento; Diagnóstico mejorado; MONAI; https://id.nlm.nih.gov/mesh/D014054; https://id.nlm.nih.gov/mesh/D016571; https://id.nlm.nih.gov/mesh/D000081411; https://id.nlm.nih.gov/mesh/D006330; https://id.nlm.nih.gov/mesh/D061345
• Rights: openAccess
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