[ca] L'ecocardiograma és una seqüència de vídeo del cor d'un pacient humà captada mitjançant imatges d'ultrasons. Els ecocardiogramas poden mostrar la posició i el moviment de les membranes, els vasos sanguinis i les cavitats del cor de pacients humans. Permeten diagnosticar malalties cardiovasculars. El Deep Learning ha demostrat la seva eficàcia en diverses aplicacions biomèdiques, com el diagnòstic de malalties, la predicció de l'estructura de les proteïnes i la reconstrucció d'imatges a partir de l'activitat cerebral. Els mètodes d'aprenentatge profund solen basar-se en dades, cosa que significa que normalment requereixen grans conjunts de dades per a l'entrenament. No obstant això, en el camp mèdic, els punts de dades són escassos a causa de factors com la privacitat i el cost. Això pot dificultar l'entrenament i l'avaluació de mètodes d'anàlisi mèdica basades en Deep Learning. La falta de dades es pot abordar utilitzant models generatius, que són models de Deep Learning que poden produir noves mostres donat un conjunt de mostres conegudes. En aquesta tesi, investiguem la generació de seqüències de vídeo de ecocardiogramas utilitzant Diffusion Models. Els Diffusion Models són un tipus de model generatiu popular, que s'utilitzen recentment per a la generació de vídeo. Els Video Diffusion Models existents se centren en la generació d'imatges naturals. En aquesta tesi, millorem el Video Diffusion Model per a la generació d'ecocardiogramas. El nostre enfocament utilitza un mecanisme de 3D self-attention, que millora la qualitat del vídeo i redueix el consum de memòria de la GPU. El nostre enfocament també introdueix un mòdul de super-resolució específic per a ecocardiogramas, que permet la generació de ecocardiogramas d'alta resolució. Els resultats experimentals mostre que el nostre enfocament pot generar vídeos de major qualitat en comparació amb els Video Diffusion Models originals. En comparació amb els mètodes generatius existents per a ecocardiogramas, el nostre enfocament pot generar seqüències de vídeo amb major resolució, més detalls i millor suavitat.

[es] El ecocardiograma es una secuencia de vídeo del corazón de un paciente humano captada mediante imágenes de ultrasonidos. Los ecocardiogramas pueden mostrar la posición y el movimiento de las membranas, los vasos sanguíneos y las cavidades del corazón de pacientes humanos. Permiten diagnosticar enfermedades cardiovasculares. El Deep Learning ha demostrado su eficacia en diversas aplicaciones biomédicas, como el diagnóstico de enfermedades, la predicción de la estructura de las proteínas y la reconstrucción de imágenes a partir de la actividad cerebral. Los métodos de aprendizaje profundo suelen basarse en datos, lo que significa que normalmente requieren grandes conjuntos de datos para el entrenamiento. Sin embargo, en el campo médico, los puntos de datos son escasos debido a factores como la privacidad y el coste. Esto puede dificultar el entrenamiento y la evaluación de métodos de análisis médico basados en Deep Learning. La falta de datos se puede abordar utilizando modelos generativos, que son modelos de Deep Learning que pueden producir nuevas muestras dado un conjunto de muestras conocidas. En esta tesis, investigamos la generación de secuencias de vídeo de ecocardiogramas utilizando Diffusion Models. Los Diffusion Models son un tipo de modelo generativo popular, que se utilizan recientemente para la generación de vídeo. Los Diffusion Models de vídeo existentes se centran en la generación de imágenes naturales. En esta tesis, mejoramos el Video Diffusion Model para la generación de ecocardiogramas. Nuestro enfoque utiliza un mecanismo de 3D self-attention, que mejora la calidad del vídeo y reduce el consumo de memoria de la GPU. Nuestro enfoque también introduce un módulo de super-resolución específico para ecocardiogramas, que permite la generación de ecocardiogramas de alta resolución. Los resultados experimentales mostraron que nuestro enfoque puede generar vídeos de mayor calidad en comparación con los Video Diffusion Models originales. En comparación con los métodos generativos existentes para ecocardiogramas, nuestro enfoque puede generar secuencias de vídeo con mayor resolución, más detalles y mejor suavidad.