Utilizamos cookies para comprender de qué manera utiliza nuestro sitio y para mejorar su experiencia. Esto incluye personalizar el contenido y la publicidad. Para más información, Haga clic. Si continua usando nuestro sitio, consideraremos que acepta que utilicemos cookies. Política de cookies.

Please note that the HospiMedica website is also available in a complete English version
Presenta Sitios para socios Información LinkXpress
Ingresar
Publique su anuncio con nosotros
Parker Laboratories

Deascargar La Aplicación Móvil





Herramienta de IA que detecta anomalías en imágenes médicas podría ayudar a los médicos a detectar el inicio de la neumonía por COVID-19 en los rayos X

Por el equipo editorial de HospiMedica en español
Actualizado el 27 Oct 2021
Print article
Imagen: Herramienta deIA que detecta anomalías en imágenes médicas podría ayudar a los médicos a detectar el inicio de la neumonía COVID-19 en rayos X (Fotografía cortesía de Nina Shvetsova et al./IEEE Access)
Imagen: Herramienta deIA que detecta anomalías en imágenes médicas podría ayudar a los médicos a detectar el inicio de la neumonía COVID-19 en rayos X (Fotografía cortesía de Nina Shvetsova et al./IEEE Access)

Los científicos han entrenado una red neuronal para detectar anomalías en imágenes médicas para ayudar a los médicos a examinar innumerables exploraciones en busca de patologías, incluidos signos de patología en los pulmones, como la aparición de la neumonía COVID-19.

El nuevo método desarrollado por científicos de Skoltech (Moscú, Rusia), Philips Research (Ámsterdam, Países Bajos) y la Universidad Goethe de Frankfurt (Frankfurt, Alemania) está adaptado a la naturaleza de las imágenes médicas y tiene más éxito en detectar anomalías que soluciones de uso general. La detección de anomalías en la imagen es una tarea que surge en el análisis de datos en muchas industrias. Sin embargo, las exploraciones médicas plantean un desafío particular. Es mucho más fácil para los algoritmos encontrar, digamos, un automóvil con una llanta pinchada o un parabrisas roto en una serie de imágenes de automóviles que saber cuál de las radiografías muestra signos tempranos de patología en los pulmones, como la aparición de la neumonía por COVID-19.

Los científicos estudiaron cuatro conjuntos de datos de radiografías de tórax e imágenes de microscopía de histología de cáncer de mama para validar la universalidad del método en diferentes dispositivos de imagen. Si bien la ventaja obtenida y la precisión absoluta variaron ampliamente y dependieron del conjunto de datos en cuestión, el nuevo método superó sistemáticamente a las soluciones convencionales en todos los casos considerados. Lo que distingue al nuevo método de los competidores es que busca "percibir" la impresión general que podría tener un especialista que trabaja con los escaneos al identificar las mismas características que afectan las decisiones de los anotadores humanos.

Lo que también distingue al estudio es la receta propuesta para estandarizar el enfoque del problema de detección de anomalías en imágenes médicas para que diferentes grupos de investigación puedan comparar sus modelos de manera consistente y reproducible. Según los científicos, su enfoque, los codificadores automáticos de percepción profunda, es fácil de trasladar a una amplia gama de otros escaneos médicos, más allá de los dos tipos utilizados en el estudio, porque la solución se adapta a la naturaleza general de tales imágenes. Es decir, es sensible a las anomalías a pequeña escala y utiliza algunos de sus ejemplos en el entrenamiento.

"Proponemos utilizar lo que se conoce como capacitación débilmente supervisada", dijo el profesor de Skoltech Dmitry Dylov, director del Grupo de Imágenes Computacionales del Instituto y autor principal del estudio. “Dado que no se encuentran disponibles dos clases claramente definidas, esta tarea suele ser tratada con modelos no supervisados ​​o fuera de distribución. Es decir, los casos anómalos no se identifican como tales en los datos de entrenamiento. Sin embargo, tratar la clase anómala como una completa desconocida es en realidad muy extraño para un problema clínico, porque los médicos siempre pueden señalar algunos ejemplos anómalos. Entonces, mostramos algunas imágenes anormales a la red para desatar el arsenal de métodos débilmente supervisados, y ayudó mucho. Incluso un solo escaneo anómalo por cada 200 normales es muy útil, y esto es bastante realista ".

"Nos complace que la asociación Philips-Skoltech nos permita abordar desafíos como este que son de gran relevancia para la industria del cuidado de la salud", dijo Irina Fedulova, coautora del estudio y directora de la rama de investigación de Philips en Moscú. “Esperamos que esta solución acelere considerablemente el trabajo de los histopatólogos, radiólogos y otros profesionales médicos que enfrentan la tediosa tarea de detectar pequeñas anomalías en grandes conjuntos de imágenes. Al someter los escaneos a un análisis preliminar, las imágenes obviamente no problemáticas se pueden eliminar, dando al experto humano más tiempo para concentrarse en los casos más ambiguos ".

Enlaces relacionados:
Skoltech
Philips Research
Universidad Goethe de Frankfurt


Print article
Clear Image Devices
NUVO

Canales

Cuidados Criticos

ver canal
Imagen: El procedimiento de ablación por radiofrecuencia enfriada (C-RFA) (Fotografía cortesía del Dr. Félix Gonzalez/RSNA)

RFA enfriada alivia el dolor después del reemplazo de rodilla

Un nuevo estudio sugiere que la ablación por radiofrecuencia enfriada (C-RFA, por sus siglas en inglés) ofrece un alivio a largo plazo para el dolor crónico y debilitante después de la cirugía de reemplazo... Más

Cuidados de Pacientes

ver canal
Imagen: Sistema de flujo nasal alto Airvo 2 (Fotografía cortesía de Fisher & Paykel Healthcare)

Fisher & Paykel demuestran un sistema nasal humidificado de flujo alto para suministrar apoyo respiratorio en MEDICA 2021

Fisher & Paykel Healthcare (F&P; Auckland, Nueva Zelanda) demostraron su sistema de flujo nasal alto (NHF), Airvo 2, diseñado para brindar soporte respiratorio comprobado en MEDICA 2021.... Más

Negocios

ver canal
Imagen: En la MEDICA de este año, el MCHF presentará soluciones de vanguardia y celebrará sesiones sobre Internet de las Cosas Médicas (IoMT) (Fotografía cortesía de Prezi).

Foro de atención en salud MEDICA presentará soluciones de vanguardia

Los visitantes de la feria comercial MEDICA de este año verán innovaciones de primera línea para el progreso médico del mañana. MEDICA es la feria médica más grande del mundo con más de 5.... Más
Copyright © 2000-2021 Globetech Media. All rights reserved.