Se desarrolla por la Universidad de Granada un sistema que permite comparar imágenes médicas en el tiempo para mejorar el seguimiento de enfermedades

Este nuevo método, basado en técnicas avanzadas de Inteligencia Artificial, facilita el análisis de la evolución de aquellas patologías que requieran escáneres, rayos X o resonancias magnéticas, ya que posibilita su integración de forma automática.

Investigadores desarrollan un método que permite reducir las imprecisiones y mejorar el diagnóstico y tratamiento de enfermedades a través de la integración de distintas imágenes médicas como escáneres, rayos X o resonancias magnéticas. Éste es el caso, por ejemplo, de la esclerosis múltiple o de las patologías asociadas a la aparición de tumores cerebrales, donde el método convencional implica alinear, de forma manual, diferentes capturas del tumor y comprobar cómo éste ha evolucionado a lo largo del tiempo. De este modo, el nuevo sistema ha permitido simplificar este proceso de una forma automática, rápida y en tiempo real, dando lugar a nuevas herramientas de apoyo para el profesional sanitario tanto en la detección temprana como en el seguimiento adecuado de este tipo de dolencias. Frente a las horas que debe emplear un profesional para alinearlas manualmente y de manera precisa, este método consigue ser muy exacto en un corto periodo de tiempo. Asimismo, es más fiable que el tradicional, que tan sólo considera las partes sobresalientes y distintivas cuando se fusiona la información, tales como líneas, curvas o contornos.

Para llegar a estas conclusiones, los expertos emplearon un tipo de tecnología avanzada procedente del ámbito de la Inteligencia Artificial denominada Búsqueda Dispersa, una técnica que se caracteriza por su capacidad para imitar tanto el comportamiento como la comprensión humanos. En concreto, los investigadores analizaron, en primer lugar, tanto imágenes cerebrales simuladas por ordenador en el laboratorio como reales.

Integrar técnicas de Inteligencia Artificial en el análisis de imágenes médicas supone, según apuntan los investigadores, un modelo extensible para la creación de nuevas aplicaciones en campos como la Medicina Forense. “Este estudio podría contribuir al ámbito de la antropología forense a través de la identificación de personas desaparecidas. El proceso consistiría en proyectar un modelo 3D del cráneo sobre el rostro del individuo en la fotografía con el objetivo de obtener una imagen superpuesta que permite determinar si se trata o no de la misma persona”, afirma uno de los investigadores.

Esta investigación, que ya ha sido probada con éxito en el laboratorio mediante el procesamiento tanto de resonancias magnéticas como de tomografías, ha permitido a los expertos abrir nuevas líneas de trabajo principalmente relacionadas con el diagnóstico y seguimiento digital de enfermedades.

Fuente: Universidad de Granada

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