Algoritmo hace que el proceso de comparar escaneos 3D sea hasta 1,000 veces más rápido.

La comparación de exploraciones médicas en 3D puede tomar dos horas o más para ver qué ha cambiado.

Y eso representa un problema para los cirujanos, que pueden tener que llevar a los pacientes a la sala de operaciones nuevamente si la extirpación del tumor no fue un éxito completo.

Afortunadamente, la tecnología de IA puede eliminar esa molestia.

Un equipo de investigación liderado por MIT ha creado un algoritmo de aprendizaje automático que puede analizar escaneos 3D hasta 1,000 veces más rápido que antes, lo que permite estudiar los cambios casi en tiempo real, menos de un segundo en una PC con una tarjeta gráfica rápida.

El algoritmo de los investigadores, llamado “VoxelMorph”, está impulsado por una red neuronal convolucional (CNN), un enfoque de aprendizaje automático comúnmente utilizado para el procesamiento de imágenes.

Estas redes constan de muchos nodos que procesan imágenes y otra información a través de varias capas de computación.

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Después de eso, puede asignar cada vóxel (pixel 3D) de ambos escaneos al mismo tiempo.

Eso no es poca cosa cuando con frecuencia hay un millón de vóxels entre las dos imágenes.

Los sistemas existentes comienzan de cero con cada imagen nueva, olvidando de manera efectiva todo lo que aprendieron sobre la ubicación desde la última vez.

Esa aceleración sería extremadamente útil para los cirujanos, que teóricamente podrían descubrir qué tan exitoso fue un procedimiento mientras todavía están en medio de la cirugía.

Si bien el MIT se ha centrado en los escáneres cerebrales, también podría ser útil para los pulmones y cualquier otro órgano donde el análisis rápido podría facilitar la vida tanto para los médicos como para los pacientes.

Fuente: Engadget

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