Finaliza DAPLIA, proyecto basado en redes neuronales artificiales para un mejor diagnóstico de patologías lumbares
A través de Inteligencia Artificial, Vicomtech ha desarrollado en colaboración con la compañía Atrys una herramienta de cribado automático para reducir el tiempo de los radiólogos dedicado al estudio de las imágenes de resonancia magnética para detectar las patologías lumbares más prevalentes
08.03.2024
Los avances en Inteligencia Artificial y detección de patologías a través de imágenes es una realidad muy presente en los diagnósticos médicos actuales. Así, las nuevas tecnologías son capaces de reducir, en cierta medida, la carga de trabajo de los profesionales de la salud y mejorar, por ende, su fiabilidad.
En este contexto, Vicomtech ha trabajado de la mano de Atrys, compañía de servicios sanitarios, desarrollando una herramienta de diagnóstico automático para detectar patologías lumbares en imágenes de resonancia magnética.
En concreto, los principales retos consistieron en clasificar, por un lado, las patologías a nivel de imagen completa, y por otro, la localización de regiones de interés con bases de datos públicas. Finalmente, y con el empleo de tecnologías de procesamiento de imagen y modelos de Deep Learning, el reto final supuso poder combinar ambas y ser capaces tanto de localizar las regiones de interés como de clasificar las patologías detectadas.
Y es que, tal y como comenta uno de los investigadores de Vicomtech participantes en DAPLIA, Javier Bóbeda, “el principal desafío técnico en DAPLIA fue manejar la variabilidad en las imágenes de resonancia magnética, debida a que fueron recogidas en varios hospitales, con distintos tipos de adquisiciones y presencia de múltiples patologías”.
Vicomtech contribuye en el desarrollo de dispositivos médicos que requieran de procesamiento avanzado de información, con amplia experiencia en tecnologías específicas de análisis y visualización de imagen médica. Así, en DAPLIA se ha empleado procesamiento de imagen clásico para la segmentación de las vértebras y modelos de Deep Learning de clasificación de forma combinada sobre las regiones de interés de los volúmenes para cada par de vértebras contiguas.
De esta manera, Vicomtech destaca una vez más su compromiso por contribuir al proceso de transformación digital del sector de la salud, aplicando tecnología y conocimiento colaborando con instituciones y empresas tecnológicas del sector y del sector biomédico y de investigación, con vistas a mejorar la calidad de vida de los pacientes.
