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





Sistema automatizado con tecnología de aprendizaje profundo detecta lesiones por COVID-19 mediante el análisis de tomografías computarizadas de tórax

Por el equipo editorial de HospiMedica en español
Actualizado el 07 Dec 2021
Print article
Imagen: Tomografía computarizada de tórax con lesiones por COVID-19 (Fotografía cortesía de la Universitat de Barcelona)
Imagen: Tomografía computarizada de tórax con lesiones por COVID-19 (Fotografía cortesía de la Universitat de Barcelona)

Un nuevo sistema automatizado que involucra tecnología de aprendizaje profundo permite la detección de lesiones por COVID-19 mediante el análisis de una tomografía computarizada (TC).

El funcionamiento del sistema, desarrollado por investigadores de la Universitat de Barcelona (UB; Barcelona, ​​España), consiste en “una primera fase de segmentación pulmonar con la tomografía computarizada para reducir el área de búsqueda”, dijo Giuseppe Pezzano, investigador de la UB e investigador principal del estudio. “Luego, se utiliza un algoritmo para analizar el área pulmonar y detectar la presencia de COVID-19. Si da positivo, la imagen se procesa para identificar las áreas afectadas por la enfermedad”. El estudio “nos ha permitido verificar la eficiencia del sistema como herramienta de apoyo a la toma de decisiones de los profesionales de la salud en su tarea de detección de COVID-19, y para medir la gravedad, la extensión y la evolución de la neumonía causada por el SARS-CoV-2 a mediano y largo plazo”, señaló Pezzano.

El algoritmo ha sido probado en 79 volúmenes y 110 secciones de TC que habían detectado la infección por COVID-19, obtenidas en tres repositorios de imágenes de acceso abierto. Los investigadores lograron una precisión promedio para la segmentación de las lesiones causadas por el virus de alrededor del 99%, sin que se observaran falsos positivos durante la identificación. El método utiliza una forma innovadora de calcular la máscara de segmentación de imágenes médicas, que brindó buenos resultados en la segmentación de nódulos en las imágenes de tomografía.

Algunos estudios publicados recientemente "muestran que el aprendizaje profundo y los algoritmos de visión computacional han logrado una mayor precisión que la detección de cáncer de los expertos en mamografías, predicción de accidentes cerebrovasculares y ataques cardíacos", dijo Petia Radeva, profesora del Departamento de Matemáticas e Informática de la UB. “No podíamos quedarnos atrás y por eso hemos trabajado en esta tecnología para ayudar a los médicos a combatir la COVID-19 ofreciéndoles datos de alta precisión para el análisis de imágenes médicas de forma objetiva, transparente y robusta”.

“Este tipo de sistema automatizado representa una herramienta importante para los profesionales de la salud con el fin de realizar diagnósticos más robustos y precisos, ya que puede brindar información que un ser humano no podría medir”, agregó Oliver Díaz, profesor del Departamento de Matemáticas e Informática de la UB.

Enlaces relacionados:
Universitat de Barcelona


Print article

Canales

Cuidados de Pacientes

ver canal
Imagen: El KILI Carrier reduce la incomodidad y mejora la cicatrización para aquellos que requieren drenajes JP (Fotografía cortesía de KILI)

Portador de drenaje médico reduce los reingresos a los hospitales

Una bolsa de malla similar a un delantal reduce los desgarros de la sutura y el número de readmisiones posquirúrgicas después de la colocación del drenaje Jackson Pratt (JP). KILI Carrier (Sacramento,... 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 © 2000-2022 Globetech Media. All rights reserved.