{"id":9885,"date":"2021-12-02T07:57:35","date_gmt":"2021-12-02T06:57:35","guid":{"rendered":"https:\/\/thesmartcityjournal.cibeles.net\/sin-categorizar\/un-nuevo-sistema-permite-detectar-con-aprendizaje-profundo-lesiones-causadas-por-la-covid-19-mediante-el-analisis-de-tacs-de-torax\/"},"modified":"2021-12-01T18:47:02","modified_gmt":"2021-12-01T17:47:02","slug":"un-nuevo-sistema-permite-detectar-con-aprendizaje-profundo-lesiones-causadas-por-la-covid-19-mediante-el-analisis-de-tacs-de-torax","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.thesmartcityjournal.com\/es\/smart-health\/un-nuevo-sistema-permite-detectar-con-aprendizaje-profundo-lesiones-causadas-por-la-covid-19-mediante-el-analisis-de-tacs-de-torax","title":{"rendered":"Un nuevo sistema permite detectar con aprendizaje profundo lesiones causadas por la Covid-19 mediante el an\u00e1lisis de TACs de t\u00f3rax"},"content":{"rendered":"<p class=\"lead\"><em>La innovaci\u00f3n ofrece una herramienta de apoyo a la toma de decisiones para los profesionales sanitarios y permite medir la gravedad, extensi\u00f3n y evoluci\u00f3n de la neumon\u00eda a medio y largo plazo<\/em><\/p>\n<p>Investigadores del centro tecnol\u00f3gico<strong> <a href=\"http:\/\/eurecat.org\/es\/\" target=\"_blank\" rel=\"nofollow noopener\">Eurecat<\/a>,<\/strong> del <strong>Centro de Visi\u00f3n por Computador (CVC)<\/strong> y de la <strong>Universitat de Barcelona (UB)<\/strong> han desarrollado un sistema automatizado que incorpora tecnolog\u00eda de aprendizaje profundo o Deep Learning para la detecci\u00f3n de lesiones causadas por la Covid-19 mediante el an\u00e1lisis de im\u00e1genes de tomograf\u00eda axial computarizada (TAC) de t\u00f3rax.<\/p>\n<p>El <a href=\"https:\/\/www.sciencedirect.com\/science\/article\/pii\/S0010482521004832?via%3Dihub\" target=\"_blank\" rel=\"nofollow noopener\">estudio<\/a>, desarrollado por los <strong>investigadores Giuseppe Pezzano, Vicent Ribas, Petia Radeva y Oliver D\u00edaz<\/strong>, ha sido publicado recientemente en la revista<strong> \u2018Computers in Biology and Medicine\u2019<\/strong>.<\/p>\n<p>La investigaci\u00f3n <em>\u201cha permitido constatar la eficiencia del sistema como herramienta de apoyo a la toma de decisiones para los profesionales sanitarios en su labor de detecci\u00f3n de la Covid-19, y para medir la gravedad, extensi\u00f3n y evoluci\u00f3n de la neumon\u00eda causada por el SARS-CoV-2, tambi\u00e9n a medio y largo plazo\u201d<\/em>, afirma el investigador principal, <strong>Giuseppe Pezzano<\/strong>,<strong> investigador de la Unidad de Digital Health de Eurecat y de la UB.<\/strong><\/p>\n<p>En concreto, el funcionamiento del sistema consiste en<em> \u201cuna primera fase de segmentaci\u00f3n de los pulmones a partir de la imagen TAC para reducir el \u00e1rea de b\u00fasqueda y, posteriormente, se utiliza el algoritmo para analizar el \u00e1rea de los pulmones y detectar la presencia de la Covid-19. En caso de resultado positivo, la imagen se procesa para identificar las \u00e1reas afectadas por la enfermedad\u201d<\/em>, a\u00f1ade <strong>Pezzano<\/strong>.<\/p>\n<p>El algoritmo ha sido probado con 79 vol\u00famenes y 110 secciones de TACs en los que se hab\u00eda detectado infecci\u00f3n por Covid-19, obtenidos en tres repositorios de im\u00e1genes de acceso libre, y se ha logrado una precisi\u00f3n de media para la segmentaci\u00f3n de lesiones causadas por el SARS-CoV-2 de cerca del 99 por ciento, no observ\u00e1ndose ning\u00fan falso positivo durante la identificaci\u00f3n.<\/p>\n<p>De acuerdo con el<strong> investigador del estudio y jefe de la L\u00ednea de investigaci\u00f3n en Anal\u00edtica de Datos en Medicina de la Unidad de Digital Health de Eurecat, Vicent Ribas<\/strong>,<em> \u201cla precisi\u00f3n de la herramienta desarrollada, que muestran los resultados del estudio, abre las puertas a su uso para otras aplicaciones en salud, un campo en el que el uso de Inteligencia Artificial es cada vez m\u00e1s \u00fatil\u201d.<\/em><\/p>\n<p>El m\u00e9todo desarrollado utiliza una forma innovadora para calcular la m\u00e1scara de la segmentaci\u00f3n de las im\u00e1genes m\u00e9dicas, que ha dado muy buenos resultados tambi\u00e9n en la segmentaci\u00f3n de n\u00f3dulos en las im\u00e1genes de tomograf\u00edas.<\/p>\n<p>Recientemente, <em>\u201cse han publicado trabajos que muestran que algoritmos de aprendizaje profundo y Visi\u00f3n por Computador han logrado una precisi\u00f3n mejor que los expertos m\u00e9dicos al detectar c\u00e1ncer en mamograf\u00edas, predecir ictus y ataques al coraz\u00f3n. Nosotros no pod\u00edamos quedarnos atr\u00e1s y hemos desarrollado esta tecnolog\u00eda para ayudar a los m\u00e9dicos a combatir la Covid-19, ofreci\u00e9ndoles algoritmos de alta precisi\u00f3n para analizar im\u00e1genes m\u00e9dicas de forma objetiva, transparente y robusta\u201d<\/em>, a\u00f1ade la <strong>Catedr\u00e1tica y jefe del Grupo de Investigaci\u00f3n consolidado \u00abComputer Vision and Machine Learning\u00bb de la Universidad de Barcelona, \u200b\u200bPetia Radeva, investigadora principal del Centro de Visi\u00f3n por Computador.<\/strong><\/p>\n<p><em>\u201cEste tipo de sistema automatizado representa una herramienta muy importante para los profesionales de la salud para realizar diagn\u00f3sticos m\u00e1s robustos y precisos, ya que puede dar informaci\u00f3n que no es posible medir por un ser humano\u201d<\/em>, subraya el <strong>profesor agregado de la UB Oliver D\u00edaz.<\/strong><\/p>\n<p>&nbsp;<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>La 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