Desarrollo de un sistema de detección y localización automática de estructuras fetales en tiempo real para ecografías de screening del primer trimestre
Grau, Gonzalo Laszeski, Josué
Grau, Gonzalo
Laszeski, Josué
Type
Proyecto final de grado
Citations
Altmetric:
Abstract
"La ecografía ha revolucionado el cuidado prenatal al proporcionar una herramienta no invasiva para evaluar el desarrollo fetal y detectar anomalías cromosómicas en el primer trimestre, como el síndrome de Down (trisomía 21), trisomía 18 y trisomía 13. Mediciones clave incluyen la translucencia nucal (TN) y la presencia del hueso nasal (HN), que requieren identificar el plano sagital medio fetal en tiempo real para congelar la imagen y realizar evaluaciones precisas.
Este proyecto desarrolla un sistema impulsado por inteligencia artificial (IA) y aprendizaje profundo (DL) para analizar videos preexistentes o transmisiones en vivo de ecografías, conectándose directamente al ecógrafo. Utiliza un clasificador binario basado en MobileNet-v3 para distinguir frames “útiles” según la posición fetal, y un detector de objetos con YOLO-v8 para localizar TN y HN en frames seleccionados.
Los modelos se entrenaron con un dataset externo público de 1628 imágenes estáticas anotadas y un dataset interno de 36 videos recopilados en 2025 por la Dra. Juliana Prados. Tras ajuste fino, el clasificador alcanza 83% de exactitud en el dataset interno, y el detector obtiene 77% de IoU promedio.
Se implementó una plataforma web en la nube para recolección de datos, anotación colaborativa y procesamiento en tiempo real, probada exitosamente en un estudio clínico en vivo. Esta aplicación es ampliamente extensible, escalable y segura.
Los resultados demuestran el potencial para automatizar la detección fetal, reducir variabilidad interobservador y mejorar la eficiencia en cribado prenatal. Futuras extensiones incluyen medición automática de TN y evaluación de reducción en tiempo de estudio".
Description
Date
2026-12-23
Journal Title
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Publisher
Instituto Tecnológico de Buenos Aires (ITBA)
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Research Projects
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Journal Issue
Keywords
ECOGRAFÍA, ULTRASONIDO, OBSTETRICIA, TRANSLUCENCIA NUCAL, REDES NEURONALES, CNN, DEEP LEARNING, MOBILENET, YOLO