Advertencia: Esta página es una traducción de esta página originalmente en inglés. Tenga en cuenta ya que las traducciones son generadas por máquinas, no que todos traducción será perfecto. Este sitio Web y sus páginas están destinadas a leerse en inglés. Cualquier traducción de este sitio Web y su páginas Web puede ser imprecisa e inexacta en su totalidad o en parte. Esta traducción se proporciona como una conveniencia.

La nueva técnica utiliza el AI para definir mejor las diversas secciones del cerebro en recién nacidos

Los científicos canadienses han desarrollado una nueva técnica innovadora que utiliza la inteligencia artificial de definir mejor las diversas secciones del cerebro en recién nacidos durante un examen de resonancia magnética (MRI) de la proyección de imagen.

Los resultados de esto estudio -- una colaboración entre los investigadores en el hospital de niños de CHU Sainte-Justine de Montreal y la escuela de ingeniería de ÉTS -- se publican hoy en fronteras en neurología.

Éste es una de las primera vez que se ha utilizado la inteligencia artificial mejor de definir las diversas partes de un cerebro recién nacido en un MRI: a saber la materia gris, materia blanca y líquido cerebroespinal. Hasta hoy, las herramientas disponibles eran complejas, mezclado a menudo y difícil llegar hasta.”

El Dr. Gregory A. Lodygensky, un neonatologist en CHU Sainte-Justine y profesor en Université de Montréal

En colaboración con profesor Jose Dolz, un experto en el aprendizaje médico del análisis y de máquina de imagen en ÉTS, los investigadores podía adaptar las herramientas a las especificidades de la fijación neonatal y después validarlas.

Esta nueva técnica permite que los cerebros de los bebés sean examinados rápidamente, exacto y seguro. Los científicos la ven como poderío importante para la investigación que soporta que no sólo dirige el revelado del cerebro en cuidado neonatal, pero también la eficacia de estrategias neuroprotective.

En la evaluación de un alcance de las herramientas disponibles en inteligencia artificial, los investigadores de CHU Sainte-Justine encontraron que estas herramientas tenían limitaciones, determinado en cuanto a la investigación pediátrica. Los programas neuroimaging de hoy del análisis se diseñan sobre todo para trabajar en MRIs “adulto”. La inmadurez cerebral de recién nacidos, con una inversión de los contrastes entre la materia gris y la materia blanca, complica tales análisis.

Inspirado por el trabajo más reciente de Dolz, los investigadores propusieron una red neuronal artificial que aprende cómo combinar eficientemente la información de varias series de MRI. Esta metodología permitió definir mejor las diversas partes del cerebro en el recién nacido automáticamente y establecer una nueva prueba patrón para este problema.

“Hemos decidido no sólo compartir los resultados de nuestro estudio en fuente abierta, pero también la clave de computador, de modo que los investigadores del cerebro por todas partes puedan aprovecharse de ella, que beneficia a pacientes,” dijo a Dolz.

CHU Sainte-Justine es uno de los jugadores más importantes de la plataforma neonatal canadiense del cerebro y también tiene una de las unidades neonatales más grandes en Canadá que se especializan en el neurodevelopment. Como parte de la plataforma, los equipos de investigación están ejecutando proyectos como éste con el objetivo de perfeccionar la salud a largo plazo de esos recién nacidos que sean los más vulnerables a la lesión cerebral.

“En los estudios para fijar el impacto positivo y negativo de diversas terapias en la maduración de los cerebros de los bebés, necesitamos tener la capacidad de cuantificar las estructuras del cerebro con certeza y confiabilidad,” Lodygensky dijo. “Ofreciendo a la comunidad científica las frutas de todos nuestros descubrimientos, les estamos ayudando, mientras que generan una ventaja extraordinaria para los recién nacidos en peligro.”

Él agregó: “Ahora queremos democratizar esta herramienta de modo que se convierta en la prueba patrón para el estudio de la estructura del cerebro en recién nacidos en todo el mundo. Con este fin, estamos continuando trabajar en su generalizability - es decir, su uso en los datos de MRI detectados en diversos hospitales.”

Source:
Journal reference:

Ding, Y., et al. (2020) Using Deep Convolutional Neural Networks for Neonatal Brain Image Segmentation. Frontiers in Neuroscience. doi.org/10.3389/fnins.2020.00207.