Nuevo método mejora resolución de la resonancia magnética cerebral mediante inteligencia artificial

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Investigadores del Grupo ICAI -Inteligencia computacional y análisis de imágenes- de la Universidad de Málaga (UMA) han diseñado un método sin precedentes que es capaz de mejorar las imágenes cerebrales obtenidas mediante imágenes de resonancia magnética utilizando inteligencia artificial, según refiere un artículo revisado por la Dra. Kate Anderton, B.Sc., y publicado por NEWS MEDICAL lifes sciences, en su portal web news-medical.net.

Este nuevo modelo logra aumentar la calidad de la imagen de baja resolución a alta resolución sin distorsionar las estructuras cerebrales de los pacientes, utilizando una red neuronal artificial de aprendizaje profundo, un modelo que se basa en el funcionamiento del cerebro humano, que “aprende” este proceso.

“El aprendizaje profundo se basa en redes neuronales muy grandes, y también lo es su capacidad de aprender, alcanzando la complejidad y la abstracción de un cerebro“, explica el investigador Karl Thurnhofer, autor principal de este estudio, quien agrega que, gracias a esta técnica, la actividad de identificación se puede realizar sola, sin supervisión; un esfuerzo de identificación que el ojo humano no sería capaz de hacer.

Publicado en la revista científica Neurocomputing , este estudio representa un avance científico, ya que el algoritmo desarrollado por la UMA produce resultados más precisos en menos tiempo, con claros beneficios para los pacientes. “Hasta ahora, la adquisición de imágenes cerebrales de calidad ha dependido del tiempo que el paciente permaneció inmovilizado en el escáner; con nuestro método, el procesamiento de imágenes se realiza más tarde en la computadora”, explica Thurnhofer.

Según los expertos, los resultados permitirán a los especialistas identificar patologías relacionadas con el cerebro, como lesiones físicas, cáncer o trastornos del lenguaje, entre otros, con mayor precisión y definición, porque los detalles de la imagen son más delgados, evitando así la realización de pruebas adicionales cuando se diagnostica son inciertos

Hoy en día, el Grupo ICAI de la UMA, dirigido por el profesor Ezequiel López, coautor de este estudio, es un punto de referencia para la neurocomputación, el aprendizaje computacional y la inteligencia artificial. Los profesores del Departamento de Informática y Lenguajes de Programación Enrique Domínguez y Rafael Luque, así como la investigadora Núria Roé-Vellvé, también han participado en este estudio.

Fuente: Universidad de málaga

Referencia del diario: Thurnhofer-Hemsi, K. y col . (2019) Súper resolución basada en el aprendizaje profundo de imágenes de resonancia magnética en 3D mediante cambios espaciados regularmente. Neurocomputación . doi.org/10.1016/j.neucom.2019.05.107.

Vía: News-medical