Los métodos actuales no tienen la capacidad de detectar elementos como vertebras, discos intervertebrales, nervios o vasos sanguíneos, entre otros

Fisabio desarrolla una herramienta que mejora la interpretación de resonancias magnéticas de médula espinal

Jhon Jairo Sáenz Gamboa, autor principal del estudio Jhon Jairo Sáenz Gamboa, autor principal del estudio Fisabio desarrolla una herramienta que mejora la interpretación de resonancias magnéticas de médula espinal
Martes, 13 Abril 2021 10:55

Un proyecto de la Unidad Mixta de Imagen Biomédica de la Fundación para el Fomento de la Investigación Sanitaria y Biomédica de la Comunitat Valenciana (Fisabio) y del Centro de Investigación Príncipe Felipe (CIPF) ha desarrollado un software que mejora la detección automática de las estructuras anatómicas de las imágenes de resonancias magnéticas de la médula espinal.

Los métodos actuales no tienen la capacidad de detectar elementos como vertebras, discos intervertebrales, nervios o vasos sanguíneos, entre otros. Jhon Jairo Sáenz Gamboa, autor principal del estudio, explica que «la alta prevalencia de la lumbalgia y el gran detalle anatómico que ofrece la resonancia magnética de la columna lumbar hace que sea una herramienta valiosa en la detección de anormalidades óseas y de la médula espinal».

El método utilizado por el personal investigador para destacar las estructuras, órganos o patologías de interés es la segmentación. La segmentación semántica consiste en el uso de un algoritmo capaz de asociar una categoría a cada píxel presente en una imagen. En este caso, sirve para que diferencie los píxeles de una imagen que corresponden a las vértebras, los que corresponden a los nervios, etc...

El procedimiento actual para analizar imágenes de resonancias magnéticas de la médula espinal es, primero, que una persona especialista en radiología las inspeccione. Si para mejorar el diagnóstico se necesita además una segmentación semántica, esta se realiza por un ingeniero y científico de datos.

«Este modo de interpretación de imágenes es lento y está sujeto a variabilidad según el observador. Por este motivo, ha surgido gran interés en el desarrollo de métodos automáticos capaces de detectar y cuantificar de manera fiable las estructuras y tejidos de la columna vertebral. Así, se pretende facilitar a los servicios de radiología la inspección de estas imágenes, incrementar la seguridad del diagnóstico y reducir el tiempo necesario», afirma Jhon Jairo.

El artículo ha sido elaborado por Jhon Jairo Sáenz Gamboa, María de la Iglesia-Vayá, y Jon Ander Gómez Adrián. Para la puesta a prueba del algoritmo se han usado imágenes solicitadas por los cauces correspondientes al Banco de Imágenes Médicas de la Comunitat Valenciana (BIMCV).

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También ha sido importante para el desarrollo de la investigación la plataforma de computación en inteligencia artificial (Artemisa) del Instituto de Física Corpuscular (IFIC).

Este trabajo se desarrolla en el marco del proyecto MIDAS (Massive Image Data Anatomy Spine) bajo la dirección y supervisión del doctor Julio Doménech, jefe de Servicio de cirugía ortopédica del Hospital Arnau de Vilanova y el doctor Antonio Alonso Manjarrés, médico especialista en Radiodiagnóstico e Intervencionismo Musculoesquelético del Hospital Arnau de Vilanova.

Esta actuación está cofinanciada por la Unión Europea a través del Programa Operativo del Fondo Europeo de Desarrollo Regional (FEDER) de la Comunitat Valenciana 2014-2020. Además, está subvencionado por la Conselleria de Educación, Cultura y Deporte (beca ACIF/2018/285). Además, es parte de los casos de uso del proyecto europeo DeepHealth.


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Modificado por última vez en Martes, 13 Abril 2021 10:57

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