Cr\u00e9dito: CC0 Dominio p\u00fablico <\/p>\n
Estudiantes de la Universidad de Cranfield han dise\u00f1ado modelos inform\u00e1ticos que pueden identificar COVID-19 en rayos X. <\/p>\n
Los modelos utilizan visi\u00f3n artificial e inteligencia artificial (IA) para analizar im\u00e1genes de rayos X de t\u00f3rax. Puede clasificar informaci\u00f3n que normalmente no se reconocer\u00eda a simple vista y ayudar con el diagn\u00f3stico de COVID-19.<\/p>\n
Un s\u00edntoma com\u00fan de COVID-19 es la neumon\u00eda. La IA es capaz de detectar anomal\u00edas en una radiograf\u00eda, clasificando cu\u00e1les son positivas para neumon\u00eda, luego se utiliza un segundo modelo para diagnosticar si la neumon\u00eda es causada por el virus COVID-19.<\/p>\n
Dos grupos estudiando para su programa de maestr\u00eda, especializ\u00e1ndose en visi\u00f3n artificial y por computadora (opci\u00f3n CMV), decidieron abordar este desafiante tema como su proyecto de grupo. El proyecto grupal brinda a los estudiantes la oportunidad de trabajar en colaboraci\u00f3n en problemas y dise\u00f1ar una soluci\u00f3n.<\/p>\n
Este a\u00f1o, 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 kil\u00f3metros de distancia en China y Francia, as\u00ed como en las cercan\u00edas 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 continuaci\u00f3n y el \u00e9xito de su investigaci\u00f3n.<\/p>\n
La falta de im\u00e1genes de rayos X en el p\u00fablico El dominio que conten\u00eda detalles de COVID-19 fue un desaf\u00edo, sin embargo, los equipos pudieron generar informaci\u00f3n detallada de varias fuentes.<\/p>\n
Los grupos emplearon algoritmos de aprendizaje autom\u00e1tico convencionales, as\u00ed como marcos de aprendizaje profundo, una t\u00e9cnica de aprendizaje autom\u00e1tico que ense\u00f1a a las computadoras a aprender con el ejemplo. El modelo de IA empleado en este proyecto pudo predecir los resultados con gran precisi\u00f3n. Sin embargo, los equipos de investigaci\u00f3n creen que pueden seguir desarrollando nuevos algoritmos para producir resultados a\u00fan m\u00e1s s\u00f3lidos y confiables.<\/p>\n
Los equipos est\u00e1n dirigidos por el Dr. Zeeshan Rana, profesor de Ingenier\u00eda Computacional en la Universidad de Cranfield. Ahora est\u00e1 explorando oportunidades de colaboraci\u00f3n con las autoridades m\u00e9dicas o la industria para llevar el proyecto al siguiente nivel, utilizando algoritmos de IA m\u00e1s avanzados y tomograf\u00edas computarizadas (TC) para mostrar mayor detalle y precisi\u00f3n en los resultados.<\/p>\n
Dr. . Zeeshan Rana dijo: \u00abLa investigaci\u00f3n llevada a cabo en este proyecto piloto ha llevado a algunos resultados extremadamente prometedores y estamos buscando aprovechar este \u00e9xito r\u00e1pidamente para ayudar en la lucha contra COVID-19. Estoy incre\u00edblemente orgulloso del trabajo que han hecho mis investigadores. Son un m\u00e9rito para la Universidad y estoy encantado de que podamos apoyarlos de forma remota en la realizaci\u00f3n de sus estudios\u00bb. <\/p>\n
Explore m\u00e1s<\/p>\n
Investigadores desarrollan un nuevo sistema que puede distinguir neumon\u00eda de COVID-10 en radiograf\u00edas de t\u00f3rax Proporcionado por la Universidad de Cranfield Cita<\/strong>: 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 est\u00e1 sujeto a derechos de autor. Aparte de cualquier trato justo con fines de estudio o investigaci\u00f3n privados, ninguna parte puede reproducirse sin el permiso por escrito. El contenido se proporciona \u00fanicamente con fines informativos.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":" Cr\u00e9dito: CC0 Dominio p\u00fablico Estudiantes de la Universidad de Cranfield han dise\u00f1ado modelos inform\u00e1ticos que pueden identificar COVID-19 en rayos X. Los modelos utilizan visi\u00f3n artificial e inteligencia artificial (IA) para analizar im\u00e1genes de rayos X de t\u00f3rax. Puede clasificar informaci\u00f3n que normalmente no se reconocer\u00eda a simple vista y ayudar con el diagn\u00f3stico de … Continuar leyendo \u00abUso de inteligencia artificial para detectar COVID-19 en rayos X\u00bb<\/span><\/a><\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":0,"comment_status":"","ping_status":"","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[1],"tags":[],"class_list":["post-25975","post","type-post","status-publish","format-standard","hentry","category-general"],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/25975","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/wp-json\/wp\/v2\/users\/1"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=25975"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/25975\/revisions"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=25975"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=25975"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=25975"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}