Inspiradas en el sistema de visión humana y con base en modelos matemáticos, el profesor de la Facultad de Ingeniería (FI) de la UNAM (México), Boris Escalante, creo aplicaciones medicas útiles en el estudio de órganos vitales como el corazón y el cerebro, que ayudarían en el diagnostico de patologías cardíacas, enfermedad pulmonar obstructiva crónica (EPOC) y, de manera eventual, en los males de Parkinson y Alzheimer.
Estas herramientas aplican transformaciones matemáticas a la imagen (que llevan por nombre Hermitiana, Gabor y Log Gabor, desarrolladas por el académico y un alumno doctoral) y la analizan como lo haría nuestra retina y corteza; de esta manera es posible abordar el contenido en un dominio diferente al espacial.
Las propuestas —inspiradas en la visión humana— son representaciones sobrecompletas, “porque con este proceso obtenemos una cantidad mayor de datos de los que tenia la figura original, que a su vez contienen información redundante”.
Así se pueden resolver problemas prácticos, como recuperar una imagen si se requiere reconstruirla a partir de datos incompletos, restaurarla si ha sido degradada (por ruido o falta de nitidez) o “si queremos fusionar dos tipos en una sola”.
En el Laboratorio Avanzado de Procesamiento de Imágenes (LaPI), Escalante y sus alumnos de posgrado se han abocado a resolver diversos problemas médicos, en colaboración con colegas del Centro de Ciencias Aplicadas y Desarrollo Tecnológico (CCADET) de la UNAM y del Instituto de Optica de Madrid (España), así como con médicos de instituciones de salud de México.
Hay patologías del corazón detectables a partir del movimiento de las cavidades a lo largo del ciclo cardíaco (como isquemias y arritmias) y que el cardiologo necesita analizar para hacer un dictamen. Como auxiliar en la diagnosis, Escalante ha desarrollado una herramienta para analizar el movimiento de las estructuras cardíacas en imágenes de tomografía computarizada y muestra hacia donde y con que intensidad se mueve cada zona del corazón.
El académico de la FI, Boris Escalante, desarrollo transformaciones matemáticas que analizan las imágenes como lo haría nuestra retina y corteza; la finalidad es elaborar diagnósticos médicos mas certeros. (Foto: UNAM)
Asimismo, ha creado un método automático para segmentar y medir el área y volumen del mesencefalo al usar imágenes de resonancia magnética. El proyecto, en colaboración con el Hospital Angeles de Interlomas, se orienta al diagnóstico de Parkinson y Alzheimer.
Aunque no se ha corroborado al 100 por ciento, “hay indicios de una correlación entre el volumen (del cerebro medio) y el grado de avance de estas enfermedades. Esto debe comprobarse mediante estudios estadísticos”.
La segmentación manual de la región correspondiente al mesencéfalo (que tiene forma caprichosa) lleva mucho tiempo y no es exacta. En cambio, el método automático creado en la UNAM permite aislarlo, segmentarlo en tres dimensiones y tener una estimación precisa de su volumen.
La propuesta se ha validado con “numerosas imágenes y datos de pacientes, así como con anotaciones de los médicos. Ya se tiene una medida de error de la segmentación, que es baja”. Ahora laboran en el diseño de una interfaz amigable para que el medico opere el sistema en su computadora.
Con el Instituto de Optica de Madrid se trabaja en una aplicación para el estudio de la EPOC, causante del enfisema pulmonar. Su etiología esta asociada al tabaquismo, contaminación y aspectos genéticos; su mortalidad mundial es de 10 por ciento.
Escalante también se enfoca al desarrollo de un método automático para detectar si existe esta enfermedad e identificar las variantes de la misma a partir de imagines de tomografía computarizada del pulmón.
La finalidad es tener un sistema (integrado por un modelo de representación sobrecompleta tipo Gabor y un método de clasificación) que analice y clasifique de manera automática las imágenes y muestre que pulmón esta dañado y si tiene EPOC tipo 1, 2, 3, 4, 5, 6 o 7. A los médicos les cuesta trabajo y tiempo diferenciar visualmente las afecciones.
“Tenemos un método con 94 por ciento de eficiencia. Ya se hizo una clasificación correcta de estos tipos de la enfermedad pulmonar. Aun no ha sido usado por los especialistas y para que sea un producto final hay que practicar muchas pruebas”, refirió.
De manera previa, en colaboración con el Instituto de Optica de Madrid, se había resuelto el problema de fusión multimodal. Se llama así porque se mezclan dos imágenes de distintos sensores para que el medico vea una sola que comprenda estructura anatómica y actividad cerebral.
En un corte de tomografía por emisión de positrones se ve en que zonas cerebrales hay registros. Con una imagen de resonancia magnética se observa la anatomía.
En el proyecto —desarrollado con la instancia española— el interés fue resolver el problema de fusion para ver la anatomía y el funcionamiento del cerebro. No estuvo asociado a un diagnostico de ninguna enfermedad en especifico.
Para finalizar, Escalante señalo que con estas herramientas adicionales no se pretende sustituir al medico, sino facilitar y permitir un diagnostico mas preciso y objetivo.
Fuente: UNAM/DICYT
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