Algoritmo del MIT podría mejorar las técnicas de imagen utilizadas durante el embarazo

Y ayudar a los investigadores a comprender mejor la placenta.

La placenta juega un papel crítico en el embarazo: conecta al feto con el sistema sanguíneo materno.

Pero evaluar la salud placentaria es difícil porque las técnicas de imagen modernas proporcionan información limitada.

Investigadores del Laboratorio de Ciencias de la Computación e Inteligencia Artificial (CSAIL) del MIT creen que podrían cambiar eso usando un algoritmo volumétrico basado en una malla.

Incluso con las resonancias magnéticas, la superficie curva del útero hace que las imágenes de la placenta sean difíciles de interpretar.

Usando este nuevo algoritmo, el equipo de CSAIL pudo modelar la placenta sin curvas.

El algoritmo primero modela la forma de la placenta subdividiéndola en miles de pequeñas pirámides llamadas tetraedros.

Luego organiza las pirámides en una plantilla que se asemeja a la forma aplanada que una placenta toma fuera del cuerpo.

El resultado es una imagen más cercana al aspecto de la placenta después del nacimiento, y podría permitir a los médicos diagnosticar y tratar los problemas placentarios más temprano en el embarazo.

Eso podría ayudar a reducir el riesgo de complicaciones que los niños pueden experimentar, como retraso en el crecimiento y trastornos neurológicos, y reducir el riesgo de afecciones como la preeclampsia para las madres.

También podría ayudar a avanzar en futuras investigaciones.

El equipo de CSAIL presentará sus hallazgos en un documento en la Conferencia Internacional sobre Computación de Imagen Médica e Intervención Asistida por Computadora (MICCAI) en Shenzhen, China, el 14 de octubre.

Luego, planean trabajar con el Boston Children’s Hospital y el Massachusetts General Hospital para comparar las imágenes en el útero con las de las mismas placentas después del parto.

“Si bien este es solo un primer paso, creemos que un enfoque como este tiene el potencial de convertirse en un método de imagen estándar para los radiólogos”, dijo el autor principal del artículo, Mazdak Abulnaga.

Fuente: Engadget