Apoyo tecnológico e investigativo en la automatización del análisis de imágenes SPECT/CT para investigación cardíaca

Este trabajo presenta el desarrollo y los resultados del proyecto “Apoyo tecnológico e investigativo en la automatización del análisis de imágenes SPECT/CT para investigación cardíaca”, orientado a fortalecer la integración entre la ingeniería de sistemas y la investigación médica. El proyecto tuvo como propósito apoyar la construcción de un modelo computacional predictivo, basado en técnicas de inteligencia artificial y aprendizaje automático, para estimar el puntaje de calcio coronario (CACS) a partir de imágenes SPECT/CT-MPI de baja dosis, utilizadas comúnmente para corrección de atenuación. Esta iniciativa busca optimizar el diagnóstico temprano de la enfermedad arterial coronaria (EAC), reducir la necesidad de estudios adicionales y aprovechar recursos diagnósticos ya disponibles. Durante el proceso se implementó la metodología CRISP-ML, se desarrolló un software especializado para el procesamiento de imágenes DICOM, y se consolidó un estado del arte bajo el enfoque PRISMA, confirmando la viabilidad técnica del modelo propuesto. Los resultados obtenidos sientan las bases para la futura validación clínica del sistema y evidencian el potencial de la automatización y la inteligencia artificial como herramientas de apoyo en el diagnóstico cardiovascular.

• Autores: Araque Mera, Juan Pablo; Fonnegra Aguilera, Alejandro
• Tipo de recurso: https://purl.org/coar/resource_type/c_7a1f
• Fecha de publicación: 2025
• Institución: Universidad El Bosque
• Repositorio: Repositorio U. El Bosque
• Idioma: spa
• OAI Identifier: oai:repositorio.unbosque.edu.co:20.500.12495/18161
• Acceso en línea: https://hdl.handle.net/20.500.12495/18161
• Palabra clave: Inteligencia artificial; aprendizaje automático; puntaje de calcio; SPECT/CT; 621.3; Artificial intelligence; machine learning; score calcium; SPECT/CT
• Rights: closedAccess
• License: Acceso cerrado