Publicação em atas de evento científico
Automatic calcium detection in echocardiography based on deep learning: A systematic review
Sara Gomes (Gomes, S.); Luís B. Elvas (Elvas, L. B.); Joao C Ferreira or Joao Ferreira (Ferreira, J.); Tomás Brandão (Brandão, T.);
Innovations in bio-inspired computing and applications: Proceedings of the 13th International Conference on Innovations in Bio-Inspired Computing and Applications (IBICA 2022)
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The diagnosis of many heart diseases involves the analysis of images from Computed Tomography (CT) or echocardiography, which is mainly done by a medical professional. By using Deep Learning (DL) algorithms, it is possible to create a data-driven tool capable of processing and classifying this type of image, to support physicians in their tasks, improving healthcare efficiency by offering faster and more accurate diagnoses. The aim of this paper is to perform a systematic review on DL uses for automated methods for calcium detection, identifying the state of this art. The systematic review was based on PRISMA methodology to identify relevant articles about image processing using Convolutional Neural Networks (CNN) in the cardiac health context. This search was conducted in Scopus and Web of Science Core Collection, and the keywords considered included (1) Deep Learning, (2) Calcium Score, (3) CT-Scan, (4) Echocardiography. The review yielded 82 research articles, 38 of which were in accordance with the initial requirements by referring to image processing and calcium score quantification using DL models. DL is reliable in the implementation of classification methods for automatic calcium scoring. There are several developments using CT-Scan, and a need to replicate such methods to echocardiography.
Neural network,Deep learning,Computer vision,Classification,Artery calcification,Echocardiography
  • Ciências da Computação e da Informação - Ciências Naturais
  • Engenharia Civil - Engenharia e Tecnologia

Com o objetivo de aumentar a investigação direcionada para o cumprimento dos Objetivos do Desenvolvimento Sustentável para 2030 das Nações Unidas, é disponibilizada no Ciência-IUL a possibilidade de associação, quando aplicável, dos artigos científicos aos Objetivos do Desenvolvimento Sustentável. Estes são os Objetivos do Desenvolvimento Sustentável identificados pelo(s) autor(es) para esta publicação. Para uma informação detalhada dos Objetivos do Desenvolvimento Sustentável, clique aqui.