{rfName}
Au

Llicència i ús

Citacions

5

Altmetrics

Grant support

The authors acknowledge the Grants TED2021-129774B-C21, TED2021-129774B-C22, and PLEC2022-009235, funded by the Ministry of Science and Innovation (MCIN/AEI/10.13039/501100011033) and by the European Union "NextGenerationEU"/PRTR: the first one to A.B-N and N.G, and the next two to E.L-P. S.L.C acknowledges the Grant PID2023-147790OB-I00 funded by MCIU/AEI/10.13039/50110001103 3/FEDER, UE. The authors also acknowledge the Grant PEJ-2019-TL/BMD-12831 from Comunidad de Madrid to E.L-P and to M.V-O, and a Juan de la Cierva Incorporacion Grant (IJCI-2016-27698) to M.V-O. The CNIC is supported by the Instituto de Salud Carlos III (ISCIII) , the Ministerio de Ciencia, Innovacion y Universidades (MICIU) , and the Pro CNIC Foundation, and is a Severo Ochoa Center of Excellence (Grant CEX2020-001041-S funded by MICIU/AEI/10.13039/501100011033) .

Anàlisi d'autories institucional

Bell-Navas, AndresAutor (correspondència)Garicano-Mena, JesusAutor o coautorLe Clainche, SoledadAutor o coautor

Compartir

24 dedesembre de 2024
Publicacions
>
Article
No

Automatic Cardiac Pathology Recognition in Echocardiography Images using Higher Order Dynamic Mode Decomposition and a Vision Transformer for Small Datasets

Publicat a:Expert Systems With Applications. 264 125849- - 2025-03-10 264(), DOI: 10.1016/j.eswa.2024.125849

Autors: Bell-Navas, A; Groun, N; Villalba-Orero, M; Lara-Pezzi, E; Garicano-Mena, J; Le Clainche, S

Afiliacions

Ctr Computat Simulat CCS, Boadilla Del Monte 28660, Spain - Autor o coautor
Ctr Nacl Invest Cardiovasc CNIC, C Melchor Fernandez Almagro 3, Madrid 28029, Spain - Autor o coautor
Univ Complutense Madrid, Fac Vet, Dept Med & Cirugia Anim, Ave Puerta Hierro, Madrid 28040, Spain - Autor o coautor
Univ Politecn Madrid, ETSI Aeronaut & Espacio, Pl Cardenal Cisneros 3, Madrid 28040, Spain - Autor o coautor
Univ Politecn Madrid, ETSI Telecomunicac, Ave Complutense 30, Madrid 28040, Spain - Autor o coautor
Veure més

Resum

Heart diseases are the main international cause of human defunction. According to the WHO, nearly 18 million people decease each year because of heart diseases. Also considering the increase of medical data, much pressure is put on the health industry to develop systems for early and accurate heart disease recognition. In this work, an automatic cardiac pathology recognition system based on a novel deep learning framework is proposed, which analyses in real-time echocardiography video sequences. The system works in two stages. The first one transforms the data included in a database of echocardiography sequences into a machine learning- compatible collection of annotated images which can be used in the training phase of any kind of machine learning-based framework, including deep learning. This includes the use of the Higher Order Dynamic Mode Decomposition (HODMD) algorithm, for the first time to the authors' knowledge, for both data augmentation and feature extraction in the medical field. The second stage is focused on building and training a Vision Transformer (ViT), barely explored in the related literature. The ViT is adapted for an effective training from scratch, even with small datasets. The designed neural network analyses images from an echocardiography sequence to predict the heart state. The results obtained show the efficacy of the HODMD algorithm and the superiority of the proposed system, even outperforming pretrained Convolutional Neural Networks (CNNs), which are so far the method of choice in the literature.

Paraules clau

Cardiac pathology recognitionDeep learningEchocardiography imagingHigher order dynamic mode decompositionVision transformerVision transformers

Indicis de qualitat

Impacte bibliomètric. Anàlisi de la contribució i canal de difusió

El treball ha estat publicat a la revista Expert Systems With Applications a causa de la seva progressió i el bon impacte que ha aconseguit en els últims anys, segons l'agència WoS (JCR), s'ha convertit en una referència en el seu camp. A l'any de publicació del treball, 2025, es trobava a la posició 28/204, aconseguint així situar-se com a revista Q1 (Primer Cuartil), en la categoria Computer Science, Artificial Intelligence.

Independentment de l'impacte esperat determinat pel canal de difusió, és important destacar l'impacte real observat de la pròpia aportació.

Segons les diferents agències d'indexació, el nombre de citacions acumulades per aquesta publicació fins a la data 2025-07-28:

  • Scopus: 1

Impacte i visibilitat social

Des de la dimensió d'influència o adopció social, i prenent com a base les mètriques associades a les mencions i interaccions proporcionades per agències especialitzades en el càlcul de les denominades "Mètriques Alternatives o Socials", podem destacar a data 2025-07-28:

  • L'ús, des de l'àmbit acadèmic evidenciat per l'indicador de l'agència Altmetric referit com a agregacions realitzades pel gestor bibliogràfic personal Mendeley, ens dona un total de: 10.
  • L'ús d'aquesta aportació en marcadors, bifurcacions de codi, afegits a llistes de favorits per a una lectura recurrent, així com visualitzacions generals, indica que algú està fent servir la publicació com a base del seu treball actual. Això pot ser un indicador destacat de futures cites més formals i acadèmiques. Aquesta afirmació està avalada pel resultat de l'indicador "Capture", que aporta un total de: 10 (PlumX).

Amb una intenció més de divulgació i orientada a audiències més generals, podem observar altres puntuacions més globals com:

  • El Puntuació total de Altmetric: 14.
  • El nombre de mencions a mitjans de comunicació: 2 (Altmetric).

Anàlisi del lideratge dels autors institucionals

Hi ha un lideratge significatiu, ja que alguns dels autors pertanyents a la institució apareixen com a primer o últim signant, es pot apreciar en el detall: Primer Autor (BELL NAVAS, ANDRES) i Últim Autor (LE CLAINCHE MARTINEZ, SOLEDAD).

l'autor responsable d'establir les tasques de correspondència ha estat BELL NAVAS, ANDRES.