Investigadores desarrollan un nuevo sistema que puede distinguir neumonía de la COVID-10 en radiografías de tórax

Crédito: Asociación RUVID

Un equipo de investigación de la Universidad Politécnica de Valencia (UPV), del CVBLab, ha desarrollado un modelo predictivo de inteligencia artificial eso puede diferenciar entre pacientes sanos, aquellos que están enfermos con neumonía y aquellos que tienen COVID-19, a partir de radiografías de tórax.

Según Valery Naranjo, profesora de la UPV y directora del CVBLab, el modelo propuesto ha demostrado tener una gran capacidad discriminatoria en los primeros experimentos, alcanzando una tasa media de éxito del 92% a la hora de diferenciar entre los distintos tipos de pacientes. “El algoritmo se comporta aún mejor a la hora de predecir casos de coronavirus; su tasa de acierto es ligeramente superior a la de los otros casos: tiene un 97% de acierto a la hora de determinar si una radiografía es de un paciente con COVID”, apunta Valery Naranjo.

El grupo de investigación CVBLab de la UPV cuenta con una dilatada experiencia en el campo de la inteligencia artificial y su especialidad es el desarrollo de algoritmos de visión artificial aplicados a imágenes biomédicas. “Por eso hemos puesto nuestro conocimiento al servicio de la lucha contra esta pandemia”, concluye Julio Silva, ingeniero biomédico y también miembro del CVBLab de la UPV.

Para desarrollar el modelo de predicción, Los ingenieros de CVBLab han aplicado técnicas de clasificación y segmentación basadas en algoritmos de aprendizaje profundo sobre un gran número de imágenes de rayos X. En este sentido, Valery Naranjo explica que hay muchas más radiografías de personas sanas y de pacientes con otras neumonías que con COVID-19, “por lo reciente que es y porque muchas bases de datos no son de código abierto, lo que representa una dificultad añadida”. El modelo que hemos desarrollado resuelve este desequilibrio clasepaciente y permite ofrecer resultados fiables y robustos.”

El grupo CVBLab ya dispone de una versión inicial de la plataforma informática que integra el modelo de predicción, por lo que es posible para cargar una radiografía de tórax y predecir al instante si se trata de una imagen de una persona sana, un paciente con neumonía o con coronavirus.

Diseño innovador

El modelo de inteligencia artificial del CVBLab-UPV muestra novedades clave en el diseño de la arquitectura de redes neuronales. En concreto, se basa en técnicas de transferencia de conocimiento combinadas con otros bloques convolucionales residuales que actúan en paralelo para extraer características de las radiografías de tórax.

“Este nuevo diseño, adaptado al tipo de imagen que se estudia, ha permitido obtener resultados iniciales de sensibilidad y especificidad del 97%”, añade Gabriel García, ingeniero biomédico e investigador del CVLab de la UPV.

Sistema CBIR

Al mismo tiempo tiempo, los investigadores están desarrollando un nuevo sistema de recuperación de imágenes basado en contenido (CBIR) basado en redes neuronales generativas. La idea de este sistema es que, al recibir una nueva imagen de rayos X, además de obtener una predicción sobre el diagnóstico, se proporcionen los casos anteriores más similares de una gran base de datos en constante crecimiento. “Las zonas pulmonares afectadas de los archivos de los casos más similares se muestran con un mapa de calor muy intuitivo para el personal experto que lo utiliza. Así, el médico dispone de más datos para tomar una decisión. Es como cuando buscan algo en un atlas, pero automáticamente”, explica Adrin Colomer, doctor en telecomunicaciones e investigador del CVBLab de la UPV.

Para crear sus modelos, los investigadores del CVBLab de la UPV han recopilado bases de datos públicas de diferentes instituciones , y los han normalizado en un marco común, lo que permite entrenar y probar sus modelos.

Entre las bases de datos recopiladas se encuentra la proporcionada en la plataforma de código abierto BIMCV-COVID-19 coordinada por FISABIO, uno de la Universidad de Montreal, otro de la Societ Italiana di Radiologa Medica e Interventistica y uno proporcionado por Kaggle en su desafío «Imágenes de rayos X de tórax (neumonía)».

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Modelo de inteligencia artificial puede detectar COVID-19 en TAC de tórax Proporcionado por Asociación RUVID Cita: Investigadores desarrollan un nuevo sistema que puede distinguir neumonía de COVID-10 en tórax X- rayos (5 de mayo de 2020) consultado el 31 de agosto de 2022 de https://medicalxpress.com/news/2020-05-distinguir-pneumonia-covid-chest-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.