Cr\u00e9dito: CC0 Public Domain <\/p>\n
Un nuevo sistema automatizado que involucra tecnolog\u00eda de aprendizaje profundo permite la detecci\u00f3n de lesiones por COVID-19 a trav\u00e9s del an\u00e1lisis de un tomograf\u00eda (TC) de exploraci\u00f3n. Este sistema, descrito en un estudio publicado en la revista Computers in Biology and Medicine, ha sido realizado por investigadores de la UB, el Centro Tecnol\u00f3gico EURECAT de Catalu\u00f1a y el Computing Vision Center (CVC). <\/p>\n
El estudio \u00abnos ha permitido comprobar la eficacia del sistema como herramienta de apoyo a la toma de decisiones de los profesionales sanitarios en su tarea de detecci\u00f3n de la COVID-19, y para medir la gravedad, la extensi\u00f3n y la evoluci\u00f3n de la neumon\u00eda provocada\u00bb. por el SARS-CoV-2, a medio y largo plazo\u201d, apunta el investigador principal del estudio, Giuseppe Pezzano, investigador de la UB y de la Unidad de Salud Digital EURECAT.<\/p>\n
En concreto, el funcionamiento del El sistema consiste en \u00abuna primera fase de segmentaci\u00f3n pulmonar con la tomograf\u00eda computarizada para reducir el \u00e1rea de b\u00fasqueda\u00bb, dice Pezzano. \u201cLuego, se utiliza un algoritmo para analizar el \u00e1rea pulmonar y detectar la presencia de COVID-19. Si da positivo, se procesa la imagen para identificar las \u00e1reas que est\u00e1n afectadas por la enfermedad\u201d, agrega.<\/p>\n
El algoritmo ha sido probado en 79 vol\u00famenes y 110 cortes de TC que hab\u00edan detectado infecci\u00f3n por COVID-19, obtenidos en tres repositorios de im\u00e1genes de acceso abierto. Los investigadores lograron una precisi\u00f3n promedio para la segmentaci\u00f3n de lesiones causadas por el virus de alrededor del 99%, sin que se observaran falsos positivos durante la identificaci\u00f3n.<\/p>\n
El m\u00e9todo utiliza una forma innovadora de calcular la m\u00e1scara de segmentaci\u00f3n de m\u00e9dicos im\u00e1genes, lo que proporcion\u00f3 buenos resultados en la segmentaci\u00f3n de n\u00f3dulos en las im\u00e1genes de tomograf\u00eda.<\/p>\n
Algunos estudios publicados recientemente \u00abmuestran que los algoritmos de aprendizaje profundo y visi\u00f3n computacional han logrado una mayor precisi\u00f3n que la detecci\u00f3n de c\u00e1ncer de los expertos en mamograf\u00edas, predicci\u00f3n de ictus y infartos\u00bb, apunta Petia Radeva, profesora del Departamento de Matem\u00e1ticas e Inform\u00e1tica de la UB. No pod\u00edamos quedarnos atr\u00e1s y por ello hemos trabajado en esta tecnolog\u00eda para ayudar a los m\u00e9dicos a luchar contra el COVID-19 ofreci\u00e9ndoles datos de alta precisi\u00f3n para el an\u00e1lisis de im\u00e1genes m\u00e9dicas de forma objetiva, transparente y robusta\u201d, a\u00f1ade el experto, tambi\u00e9n director del Grupo de Investigaci\u00f3n Consolidado Visi\u00f3n por Computador y Aprendizaje Autom\u00e1tico de la UB e investigador principal del Centro de Visi\u00f3n por Computador.<\/p>\n
\u201cEste tipo de sistemas automatizados representan una herramienta importante para los profesionales de la salud con el fin de hacer m\u00e1s robustos y precisos diagn\u00f3sticos, ya que puede aportar informaci\u00f3n que un ser humano no podr\u00eda medir\u201d, destaca Oliver D\u00edaz, profesor del Departamento de Matem\u00e1ticas e Inform\u00e1tica de la UB.<\/p>\n
Seg\u00fan Vicent Ribas, responsable de la l\u00ednea de investigaci\u00f3n en Medicine Data Analytics en la Unidad de Salud Digital de EURECAT, \u201cLa precisi\u00f3n de esta herramienta, demostrada por los resultados del estudio, abre las puertas a su uso para otras aplicaciones de salud, un campo en el que el uso de la Inteligencia Artificial es b Cada vez es m\u00e1s \u00fatil\u00bb. <\/p>\n
Explore m\u00e1s<\/p>\n
La inteligencia artificial puede acelerar la detecci\u00f3n de accidentes cerebrovasculares M\u00e1s informaci\u00f3n:<\/strong> Giuseppe Pezzano et al, CoLe-CNN+: Aprendizaje contextual: red neuronal convolucional para COVID -Detecci\u00f3n y segmentaci\u00f3n de 19-Ground-Glass-Opacities, Inform\u00e1tica en Biolog\u00eda y Medicina (2021). DOI: 10.1016\/j.compbiomed.2021.104689 Proporcionado por la Universidad de Barcelona Cita<\/strong>: Nuevo sistema para analizar tomograf\u00edas computarizadas tor\u00e1cicas con aprendizaje profundo permite la detecci\u00f3n de lesiones COVID-19 (2021, 1 de diciembre) recuperado el 29 de agosto de 2022 de https:\/\/medicalxpress.com\/news\/2021-12-thoracic-ct-scans-deep-enables.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 Public Domain Un nuevo sistema automatizado que involucra tecnolog\u00eda de aprendizaje profundo permite la detecci\u00f3n de lesiones por COVID-19 a trav\u00e9s del an\u00e1lisis de un tomograf\u00eda (TC) de exploraci\u00f3n. Este sistema, descrito en un estudio publicado en la revista Computers in Biology and Medicine, ha sido realizado por investigadores de la UB, el … Continuar leyendo \u00abNuevo sistema para analizar tomograf\u00edas computarizadas tor\u00e1cicas con aprendizaje profundo permite la detecci\u00f3n de lesiones por COVID-19\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-5607","post","type-post","status-publish","format-standard","hentry","category-general"],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/5607","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=5607"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/5607\/revisions"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=5607"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=5607"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=5607"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}