Cardiac lesions : - a comparative study based on convolutional neural networks and visual transformers in the segmentation of MR cardiac images

Abstract

La segmentación de imágenes cumple un rol importante para el diagnóstico, pronto diagnóstico y monitoreo correcto de enfermedades cardiovasculares. Esta tarea manual se realiza por radiólogos, los cuales pueden inducir error por fatiga visual. Para ello, se han desarrollado algoritmos de inteligencia artificial, específicamente de Deep Learning, los cuales han ayudado a incrementar la precisión en los diagnósticos por parte de los médicos. Tradicionalmente, los Convolutional Neural Networs (CNN) se han optado como los mejores modelos para la segmentación de imágenes; sin embargo, debido a sus limitaciones, se han propuestos alternativas con los modelos de Visual Transformers (ViT)...