Técnicos investigadores de la Universidad Politécnica de Madrid (UPM), en España, aplicaron técnicas de Inteligencia Artificial (IA) de aprendizaje automático para mejorar la identificación temprana de la demencia, al ejecutar un análisis sobre diferentes modalidades de imágenes médicas utilizadas para el diagnóstico de enfermedades neurológicas.
“Desde un punto de vista clínico, la resonancia magnética (RM) y la tomografía por emisión de positrones (PET) son las dos modalidades de imágenes médicas utilizadas en el diagnóstico de este tipo de enfermedades ya que aportan información complementaria de los aspectos anatómicos y metabólicos de la enfermedad”, explica Consuelo Gonzalo, investigadora del Centro de Tecnología Biomédica de la UPM y una de las autoras de este trabajo.
“Pero lamentablemente estas pruebas no se realizan sincrónicamente lo que dificulta su integración y la interpretación adecuada de sus resultados por parte de los profesionales médicos”, continúa. Abordar este problema es el objetivo que se marcaron los investigadores de la UPM y la propuesta para ello fue desarrollar una metodología que utiliza las redes neuronales convolucionales.
Esta herramienta se trata de una técnica de machine learning que potencia las tareas de análisis de imágenes y visión por computador, permitiendo obtener información significativa de imágenes digitales, vídeos y otras entradas visuales, así como tomar medidas basándose en esas entradas.
Innovación metológica
Para ello, los investigadores de la UPM realizaron un análisis sistemático de las imágenes de MRI y PET para la evaluación del estado de demencia, utilizando diferentes técnicas de fusión (la fusión temprana, tardía e intermedia). El equipo diseñó e implementó una solución basada en redes neuronales convolucionales 3D que extraía características de todo el volumen cerebral en tres dimensiones.
A continuación, diseñaron e implementaron una solución completamente basada en redes neuronales convolucionales 3D que extraía características de todo el volumen cerebral en tres dimensiones. Una vez hecho esto, aplicaron una estrategia de entrenamiento capaz de manejar un conjunto de datos altamente desequilibrado e incompleto.
“Hasta donde sabemos, la metodología propuesta representa el primer trabajo que proporciona un análisis de diferentes técnicas de fusión basada en aprendizaje profundo multimodal para la evaluación de la severidad de la demencia”, explica la investigadora de la UPM.“El tipo de soluciones que se desarrollan en este trabajo puede ser una herramienta de ayuda a la decisión de enorme interés práctico para los neurólogos”, añade.
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