Classificação de insuficiência cardíaca em ecocardiogramas utilizando Redes Neurais Profundas

  • Luiz Fernando Oliveira Maciel PUC Minas
  • Alexei Manso Correa Machado PUC Minas / UFMG

Resumo


Este artigo apresenta um modelo de detecção de insuficiência cardíaca em ecocardiogramas baseado na arquitetura MobileNetv4, a partir do cálculo da fração de ejeção do ventrículo esquerdo (LVEF). O pipeline é composto de duas etapas: uma de regressão das coordenadas referentes ao volume ventricular, e outra de classificação, que calcula a LVEF a partir dos volumes encontrados. Experimentos baseados em validação cruzada com 5 divisões de treinamento e teste resultaram em um coeficiente de determinação R² de 0,83 ± 0,01 (IC 95%: [0,83 , 0,84]) e acurácia de 0,74 ± 0,01 (IC 95%: [0,74 , 0,75]).

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Publicado
09/06/2025
MACIEL, Luiz Fernando Oliveira; MACHADO, Alexei Manso Correa. Classificação de insuficiência cardíaca em ecocardiogramas utilizando Redes Neurais Profundas. In: CONCURSO DE TRABALHOS DE INICIAÇÃO CIENTÍFICA - SIMPÓSIO BRASILEIRO DE COMPUTAÇÃO APLICADA À SAÚDE (SBCAS), 25. , 2025, Porto Alegre/RS. Anais [...]. Porto Alegre: Sociedade Brasileira de Computação, 2025 . p. 19-24. ISSN 2763-8987. DOI: https://doi.org/10.5753/sbcas_estendido.2025.6965.