Jorge Gómez Gómez / VELSSY HERNÁNDEZ RIAÑO
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El presente estudio tuvo como objetivo desarrollar e implementar un sistema automatizado para la segmentación del ventrículo izquierdo en imágenes ecocardiográficas utilizando una arquitectura basada en UNet++, que fue la que mejor tuvo desempeño en el entrenamiento dentro de las evaluadas. Para garantizar una evaluación robusta y reproducible, el entrenamiento se realizó utilizando el conjunto de datos público CAMUS mediante un esquema de validación cruzada de diez particiones (10-fold cross-validation), en el cual la división de los datos se efectuó a nivel de paciente para evitar la fuga de información entre entrenamiento y validación. Asimismo, se incorporaron estrategias de aumento de datos, normalización de intensidades, funciones de pérdida combinadas, optimización mediante AdamW, planificación dinámica de la tasa de aprendizaje y un mecanismo de detención temprana (early stopping) orientado a prevenir el sobreajuste del modelo.
