El nuevo enfoque de aprendizaje autom\u00e1tico clasifica un tipo com\u00fan de tumor cerebral en grados bajos o altos con una precisi\u00f3n de casi el 98 %. Cr\u00e9dito: Mindy Takamiya\/Universidad de Kyoto iCeMS (CC BY 4.0) <\/p>\n
Un nuevo enfoque de aprendizaje autom\u00e1tico clasifica un tipo com\u00fan de tumor cerebral en grados bajos o altos con una precisi\u00f3n de casi el 98 %, informan los investigadores en la revista IEEE Access. Cient\u00edficos de India y Jap\u00f3n, incluidos los del Instituto de Ciencias Integradas de Materiales Celulares (iCeMS) de la Universidad de Kyoto, desarrollaron el m\u00e9todo para ayudar a los m\u00e9dicos a elegir la estrategia de tratamiento m\u00e1s eficaz para pacientes individuales. <\/p>\n
Los gliomas son un tipo com\u00fan de tumor cerebral que afecta a las c\u00e9lulas gliales, que brindan apoyo y aislamiento a las neuronas. El tratamiento del paciente var\u00eda seg\u00fan la agresividad del tumor, por lo que es importante obtener el diagn\u00f3stico correcto para cada individuo. Los radi\u00f3logos obtienen una gran cantidad de datos de las resonancias magn\u00e9ticas para reconstruir una imagen tridimensional del tejido escaneado. Gran parte de los datos disponibles en las resonancias magn\u00e9ticas no se pueden detectar a simple vista, como los detalles relacionados con la forma del tumor, la textura o la intensidad de la imagen. Los algoritmos de inteligencia artificial (IA) ayudan a extraer estos datos. Los onc\u00f3logos m\u00e9dicos han estado utilizando este enfoque, llamado radi\u00f3mica, para mejorar los diagn\u00f3sticos de los pacientes, pero a\u00fan se debe mejorar la precisi\u00f3n.<\/p>\n
El bioingeniero de iCeMS, Ganesh Pandian Namasivayam, colabor\u00f3 con el cient\u00edfico de datos indio Balasubramanian Raman de Roorkee para desarrollar un sistema de aprendizaje autom\u00e1tico. enfoque que puede clasificar los gliomas en bajo o alto grado con una precisi\u00f3n del 97,54 %. Los gliomas de bajo grado incluyen astrocitoma piloc\u00edtico de grado I y glioma de bajo grado de grado II. Estos son los tumores de glioma menos agresivos y menos malignos. Los gliomas de alto grado incluyen el glioma maligno de grado III y el glioblastoma multiforme de grado IV, que son mucho m\u00e1s agresivos y malignos con un tiempo de supervivencia posterior al diagn\u00f3stico relativamente corto. La elecci\u00f3n del tratamiento del paciente depende en gran medida de poder determinar la clasificaci\u00f3n del glioma. <\/p>\n
El equipo, que incluye a Rahul Kumar, Ankur Gupta y Harkirat Singh Arora, us\u00f3 un conjunto de datos de resonancias magn\u00e9ticas pertenecientes a 210 personas con gliomas de alto grado y otras 75 con gliomas de bajo grado. Desarrollaron un enfoque llamado CGHF, que significa: sistema de soporte de decisiones computacionales para la clasificaci\u00f3n de gliomas utilizando radi\u00f3mica h\u00edbrida y caracter\u00edsticas basadas en ond\u00edculas estacionarias. Eligieron algoritmos espec\u00edficos para extraer caracter\u00edsticas de algunas de las resonancias magn\u00e9ticas y luego entrenaron otro algoritmo predictivo para procesar estos datos y clasificar los gliomas. Luego probaron su modelo en el resto de las resonancias magn\u00e9ticas para evaluar su precisi\u00f3n. <\/p>\n
\u00abNuestro m\u00e9todo super\u00f3 a otros enfoques de vanguardia para predecir los grados de glioma a partir de resonancias magn\u00e9ticas cerebrales\u00bb, dice Balasubramanian. \u00abEsto es bastante considerable\u00bb. <\/p>\n
\u00abEsperamos que la IA ayude a desarrollar un modelo de software predictivo autom\u00e1tico o semiautom\u00e1tico que pueda ayudar a los m\u00e9dicos, radi\u00f3logos y otros profesionales m\u00e9dicos a adaptar los mejores enfoques para sus pacientes individuales\u00bb, agrega Ganesh. <\/p>\n
Explore m\u00e1s<\/p>\n
El aprendizaje autom\u00e1tico ayuda a los m\u00e9dicos a diagnosticar la gravedad de los tumores cerebrales M\u00e1s informaci\u00f3n:<\/strong> Rahul Kumar et al. CGHF: un sistema de soporte de decisiones computacional para la clasificaci\u00f3n de gliomas mediante el uso de caracter\u00edsticas h\u00edbridas radi\u00f3micas y basadas en ond\u00edculas estacionarias, IEEE Access (2020). DOI: 10.1109\/ACCESS.2020.2989193 Proporcionado por ResearchSEA Cita<\/strong>: La inteligencia artificial mejora el diagn\u00f3stico de tumores cerebrales (4 de junio de 2020) consultado el 31 de agosto de 2022 en https:\/\/medicalxpress.com\/news\/2020-06- artificial-intelligence-brain-tumour-diagnosis.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":" El nuevo enfoque de aprendizaje autom\u00e1tico clasifica un tipo com\u00fan de tumor cerebral en grados bajos o altos con una precisi\u00f3n de casi el 98 %. Cr\u00e9dito: Mindy Takamiya\/Universidad de Kyoto iCeMS (CC BY 4.0) Un nuevo enfoque de aprendizaje autom\u00e1tico clasifica un tipo com\u00fan de tumor cerebral en grados bajos o altos con una … Continuar leyendo \u00abLa inteligencia artificial mejora el diagn\u00f3stico de tumores cerebrales\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-30346","post","type-post","status-publish","format-standard","hentry","category-general"],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/30346","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=30346"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/30346\/revisions"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=30346"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=30346"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=30346"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}