El software DeepMReye utiliza inteligencia artificial para predecir directamente la posici\u00f3n y los movimientos oculares a partir de im\u00e1genes de resonancia magn\u00e9tica. Cr\u00e9dito: MPI CBS <\/p>\n
Una gran cantidad de informaci\u00f3n fluye constantemente hacia nuestro cerebro a trav\u00e9s de los ojos. Los cient\u00edficos pueden medir la actividad cerebral resultante utilizando im\u00e1genes de resonancia magn\u00e9tica (IRM). La medici\u00f3n precisa de los movimientos oculares durante una resonancia magn\u00e9tica puede brindar mucha informaci\u00f3n a los cient\u00edficos sobre nuestros pensamientos, recuerdos y objetivos actuales, pero tambi\u00e9n sobre enfermedades del cerebro. Investigadores del Instituto Max Planck de Ciencias Cognitivas y Cerebrales Humanas (MPI CBS) en Leipzig y el Instituto Kavli de Neurociencia de Sistemas en Trondheim han desarrollado un software que utiliza inteligencia artificial para predecir directamente la posici\u00f3n y los movimientos oculares a partir de im\u00e1genes de resonancia magn\u00e9tica. El m\u00e9todo abre posibilidades de investigaci\u00f3n y diagn\u00f3stico r\u00e1pidas y rentables, por ejemplo, en enfermedades neurol\u00f3gicas que a menudo se manifiestan como cambios en los patrones de movimiento ocular. <\/p>\n
Para registrar los movimientos oculares, las instituciones de investigaci\u00f3n suelen utilizar la denominada tecnolog\u00eda de sensor eye trackera en la que la luz infrarroja se proyecta en la retina, se refleja y finalmente se mide. \u00abDebido a que una resonancia magn\u00e9tica tiene un campo magn\u00e9tico muy fuerte, no se pueden usar c\u00e1maras est\u00e1ndar. Se necesita un equipo especial compatible con resonancia magn\u00e9tica, que a menudo no es factible para cl\u00ednicas y laboratorios peque\u00f1os debido a los altos costos y el uso intensivo de tiempo\u00bb. dice el autor del estudio Matthias Nau, quien desarroll\u00f3 la nueva alternativa junto con Markus Frey y Christian Doeller. El alto costo de estas c\u00e1maras y el esfuerzo experimental involucrado en su uso han impedido hasta ahora el uso generalizado del seguimiento ocular en los ex\u00e1menes de resonancia magn\u00e9tica. Eso ahora podr\u00eda cambiar. Los cient\u00edficos de Leipzig y Trondheim presentaron recientemente su software gratuito y f\u00e1cil de usar \u00abDeepMReye\u00bb en la revista Nature Neuroscience.<\/p>\n
Con \u00e9l, ahora es posible rastrear el comportamiento de visualizaci\u00f3n de los participantes incluso sin una c\u00e1mara. durante una resonancia magn\u00e9tica. \u00abLa red neuronal que usamos detecta patrones espec\u00edficos en la se\u00f1al de resonancia magn\u00e9tica de los ojos. Esto nos permite predecir d\u00f3nde est\u00e1 mirando la persona. La inteligencia artificial ayuda mucho aqu\u00ed, porque a menudo no sabemos exactamente qu\u00e9 patrones buscar como cient\u00edficos. \u00ab, explica Markus Frey. \u00c9l y sus colegas han entrenado la red neuronal con sus propios datos y los disponibles p\u00fablicamente de los participantes del estudio de tal manera que ahora puede realizar un seguimiento ocular incluso en datos en los que el software no ha sido entrenado. Esto abre muchas posibilidades. Por ejemplo, ahora es posible estudiar el comportamiento de la mirada de participantes y pacientes incluso en datos de resonancia magn\u00e9tica existentes, que se adquirieron originalmente sin seguimiento ocular. De esta manera, los cient\u00edficos podr\u00edan usar estudios y conjuntos de datos m\u00e1s antiguos para responder preguntas completamente nuevas.<\/p>\n
Adem\u00e1s, el software tambi\u00e9n puede predecir cu\u00e1ndo los ojos est\u00e1n abiertos o cerrados, y rastrea los movimientos de los ojos incluso cuando los ojos permanecen cerrados. Esto puede permitir realizar un seguimiento ocular incluso cuando los participantes del estudio est\u00e1n dormidos. \u00abMe imagino que el software tambi\u00e9n se utilizar\u00e1 en el campo cl\u00ednico, por ejemplo, en el laboratorio del sue\u00f1o para estudiar los movimientos oculares en diferentes etapas del sue\u00f1o\u00bb, dice Matthias Nau. Adem\u00e1s, para pacientes ciegos, las c\u00e1maras tradicionales de seguimiento ocular rara vez se han utilizado porque una calibraci\u00f3n precisa era muy engorrosa. \u00abAqu\u00ed tambi\u00e9n, los estudios pueden llevarse a cabo m\u00e1s f\u00e1cilmente con DeepMReye, ya que la inteligencia artificial puede calibrarse con la ayuda de sujetos sanos y luego aplicarse en ex\u00e1menes de pacientes ciegos\u00bb. Por lo tanto, el software podr\u00eda habilitar una variedad de aplicaciones en entornos cl\u00ednicos y de investigaci\u00f3n, lo que quiz\u00e1s incluso conduzca a que el seguimiento ocular finalmente se convierta en un est\u00e1ndar en los estudios de resonancia magn\u00e9tica y en la pr\u00e1ctica cl\u00ednica diaria.<\/p>\n
El software DeepMReye es una aplicaci\u00f3n de c\u00f3digo abierto y puede descargarse de GitHub. <\/p>\n
Explore m\u00e1s<\/p>\n
El equipo desarrolla IA para decodificar se\u00f1ales cerebrales y predecir el comportamiento M\u00e1s informaci\u00f3n:<\/strong> Markus Frey et al, Seguimiento ocular basado en resonancia magn\u00e9tica usando redes neuronales profundas, Nature Neuroscience (2021) . DOI: 10.1038\/s41593-021-00947-w<\/p>\n Software DeepMReye: github.com\/DeepMReye\/DeepMReye\/ Informaci\u00f3n de la revista:<\/strong> Nature Neuroscience <\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":" El software DeepMReye utiliza inteligencia artificial para predecir directamente la posici\u00f3n y los movimientos oculares a partir de im\u00e1genes de resonancia magn\u00e9tica. Cr\u00e9dito: MPI CBS Una gran cantidad de informaci\u00f3n fluye constantemente hacia nuestro cerebro a trav\u00e9s de los ojos. Los cient\u00edficos pueden medir la actividad cerebral resultante utilizando im\u00e1genes de resonancia magn\u00e9tica (IRM). La … Continuar leyendo \u00abLa inteligencia artificial predice los movimientos oculares\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-2788","post","type-post","status-publish","format-standard","hentry","category-general"],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/2788","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=2788"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/2788\/revisions"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=2788"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=2788"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=2788"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}