Uso de inteligencia artificial para detectar COVID-19 en rayos X
Crédito: CC0 Dominio público
Estudiantes de la Universidad de Cranfield han diseñado modelos informáticos que pueden identificar COVID-19 en rayos X.
Los modelos utilizan visión artificial e inteligencia artificial (IA) para analizar imágenes de rayos X de tórax. Puede clasificar información que normalmente no se reconocería a simple vista y ayudar con el diagnóstico de COVID-19.
Un síntoma común de COVID-19 es la neumonía. La IA es capaz de detectar anomalías en una radiografía, clasificando cuáles son positivas para neumonía, luego se utiliza un segundo modelo para diagnosticar si la neumonía es causada por el virus COVID-19.
Dos grupos estudiando para su programa de maestría, especializándose en visión artificial y por computadora (opción CMV), decidieron abordar este desafiante tema como su proyecto de grupo. El proyecto grupal brinda a los estudiantes la oportunidad de trabajar en colaboración en problemas y diseñar una solución.
Este año, la actividad del proyecto grupal se vio afectada por COVID-19 y, debido al cierre, algunos estudiantes regresaron a sus hogares en el extranjero. Los grupos decididos continuaron con sus proyectos de forma remota, a pesar de estar a miles de kilómetros de distancia en China y Francia, así como en las cercanías de Cranfield y Milton Keynes. Las instalaciones de TI y videoconferencia proporcionadas por la Universidad a los estudiantes fueron vitales para permitir el acceso a los recursos computacionales necesarios, asegurando la continuación y el éxito de su investigación.
La falta de imágenes de rayos X en el público El dominio que contenía detalles de COVID-19 fue un desafío, sin embargo, los equipos pudieron generar información detallada de varias fuentes.
Los grupos emplearon algoritmos de aprendizaje automático convencionales, así como marcos de aprendizaje profundo, una técnica de aprendizaje automático que enseña a las computadoras a aprender con el ejemplo. El modelo de IA empleado en este proyecto pudo predecir los resultados con gran precisión. Sin embargo, los equipos de investigación creen que pueden seguir desarrollando nuevos algoritmos para producir resultados aún más sólidos y confiables.
Los equipos están dirigidos por el Dr. Zeeshan Rana, profesor de Ingeniería Computacional en la Universidad de Cranfield. Ahora está explorando oportunidades de colaboración con las autoridades médicas o la industria para llevar el proyecto al siguiente nivel, utilizando algoritmos de IA más avanzados y tomografías computarizadas (TC) para mostrar mayor detalle y precisión en los resultados.
Dr. . Zeeshan Rana dijo: «La investigación llevada a cabo en este proyecto piloto ha llevado a algunos resultados extremadamente prometedores y estamos buscando aprovechar este éxito rápidamente para ayudar en la lucha contra COVID-19. Estoy increíblemente orgulloso del trabajo que han hecho mis investigadores. Son un mérito para la Universidad y estoy encantado de que podamos apoyarlos de forma remota en la realización de sus estudios».
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Investigadores desarrollan un nuevo sistema que puede distinguir neumonía de COVID-10 en radiografías de tórax Proporcionado por la Universidad de Cranfield Cita: Uso de inteligencia artificial para detectar COVID-19 en X -rays (27 de mayo de 2020) recuperado el 31 de agosto de 2022 de https://medicalxpress.com/news/2020-05-artificial-intelligence-covid-x-rays.html Este documento está sujeto a derechos de autor. Aparte de cualquier trato justo con fines de estudio o investigación privados, ninguna parte puede reproducirse sin el permiso por escrito. El contenido se proporciona únicamente con fines informativos.