Los investigadores desarrollan programa médico completo-automatizado del análisis de imagen para descubrir tumores del pecho

Los investigadores de la universidad del instituto australiano de Adelaide para el aprendizaje de máquina (AIML) están desarrollando un programa médico completo-automatizado del análisis de imagen para descubrir tumores del pecho. El programa utiliza un estilo único para centrarse en el área afectada.

Conjuntamente con una exploración de MRI, este programa autónomo - usando − de la inteligencia artificial emplea el movimiento del traversal y el estilo de un videojuego retro para examinar el área del pecho.

La universidad del candidato Gabriel Maicas Suso y profesor adjunto Gustavo Carneiro del doctorado de Adelaide de AIML desarrolló el programa.

“Apenas como el videojuego Tetris del vintage manipuló formas geométricas para ajustar un espacio, aplicaciones de este programa un cuadrado verde de navegar y de explorar sobre la imagen del pecho para localizar lesiones. El cuadrado cambia al rojo en color si se descubre una lesión,” dice a Sr. Maicas.Suso.

“Nuestra investigación muestra que esta aproximación única es 1,78 veces más rápidamente en encontrar una lesión que métodos existentes de descubrir el cáncer de pecho, y los resultados están apenas como exacto,” él dice.

Los investigadores crearon este programa aplicando el refuerzo profundo que aprendían los métodos, una forma de la inteligencia artificial (AI) que permite a las computadores y a las máquinas aprender cómo hacer tareas complejas sin la programación por los seres humanos. Como consecuencia, el programa puede analizar independientemente el tejido del pecho.

Podían entrenar al programa de computadora con relativamente una pequeña cantidad de datos, que es un reto crítico en proyección de imagen médica.

“Incorporando el aprendizaje de máquina en análisis de la proyección de imagen médica, hemos desarrollado un programa que intuitivo localiza lesiones rápidamente y exacto,” decimos al profesor adjunto Carneiro.

“Más investigación es necesaria antes de que el programa se podría utilizar clínico. Nuestro objetivo final está para que este método de detección sea utilizado por los radiólogos para complementar, para soportar y para ayudar a su trabajo importante en la fabricación de un pronóstico exacto y rápido.

La “inteligencia artificial tiene un papel importante a jugar en el campo médico de la proyección de imagen, el potencial de utilizar el AI en este campo es ilimitado,” él dice.

Fuente: https://www.adelaide.edu.au/news/news102302.html