[en] Echocardiography is a common non-invasive diagnostic image modality that uses ultrasound to capture the structure and the function of the heart. During the last years there has been a growing need to automate the process of cardiac ultrasound images, involves many tasks, which such as image view classification, wall motion analysis, automatic placement of the Doppler gate over the valves, etc. Specially, the delineation of the left ventricle of the heart in ultrasound data is an important tool to produce a quantitative assessment of the health of the heart. In this study, we propose a processing chain for the localisation and segmentation of the left ventricle in 2D-echocardiography in apical 2 chamber, 3 chamber and 4 chamber views. The system is built based on a machine learning approach that extracts knowledge from an annotated database. To reduce the complexity of the problem it has been divided into two parts, a pose estimation of the left ventricle and a non-rigid segmentation of the contour. The pose estimation problem is presented as a binary classification problem based on Boosting algorithms with Haar-like features. The main idea of Boosting is to combine the output of several weak classifiers to produce a powerful decision making committee. The non-rigid segmentation is based on a cascade regression framework, where every regressor learns the relationship between the local neighbourhood and the displacement from the true feature location in order to progressively refine the shape initialization given by the rigid detection.

[es] La ecocardiografía cardiaca es un método comúnmente utilizado para el diagnóstico de patologías cardiacas. Durante los últimos años ha habido una creciente necesidad de automatizar el proceso de tratamiento de las imágenes ecocardiográficas, que incluye muchas tareas, tales como clasificación del tipo de vista, análisis del movimiento de la pared cardiaca, localización automática de la puerta Doppler, etc. En concreto, la delineación automática del ventrículo izquierdo es una herramienta muy importante para producir una evaluación cuantitativa de la salud del corazón, para este fin durante mi proyecto final de carrera he creado un algoritmo capaz de localizar y segmentar el ventrículo izquierdo en imágenes ecocardiográficas 2D en vista apical 2 cavidades, 3 cavidades y 4 cavidades. El sistema de procesado esta basado sobre los algoritmos de aprendizaje supervisado, los cuales extraen la información a partir de una base de datos anotada. Para reducir la complejidad del problema lo he dividido en dos partes, una primera parte dedicada a localización del ventrículo izquierdo y una segunda parte dedicada a la segmentación del contorno del ventrículo izquierdo. He abordado el problema de localización como un problema de clasificación binaria basada en los algoritmo de Boosting con descriptores de Haar. La idea principal del algoritmo del Boosting es de combinar la salida de varios clasificadores débiles para producir un clasificador fuerte. Para la segunda parte del proyecto he realizado un análisis de regresión para estimar la relación entre la información geométrica del contorno y la información de textura.