Los médicos pronto podrán recibir ayuda en la lucha contra el cáncer gracias al Centro de Investigación de Visión por Computadora de la Universidad de Florida Central.
Los ingenieros del centro han enseñado a una computadora cómo detectar pequeñas manchas de cáncer de pulmón en las tomografías computarizadas, que los radiólogos a menudo tienen dificultades para identificar. El sistema de inteligencia artificial es aproximadamente 95 por ciento preciso, en comparación con el 65 por ciento cuando lo hacen los ojos humanos, dijo el equipo.
"Usamos el cerebro como modelo para crear nuestro sistema", dijo Rodney LaLonde, un candidato a doctorado y capitán del equipo de hockey de la UCF. "¿Sabes cómo se fortalecen las conexiones entre las neuronas en el cerebro durante el desarrollo y el aprendizaje? Usamos ese modelo, si lo desea, para ayudar a nuestro sistema a comprender cómo buscar patrones en las tomografías computarizadas y aprender cómo encontrar estos pequeños tumores ".
El enfoque es similar a los algoritmos que utiliza el software de reconocimiento facial. Escanea miles de caras en busca de un patrón particular para encontrar su coincidencia.
El profesor asistente de ingeniería Ulas Bagci lidera el grupo de investigadores en el centro que se enfoca en IA con posibles aplicaciones médicas.
El grupo alimentó más de 1,000 tomografías computarizadas, proporcionadas por los Institutos Nacionales de Salud a través de una colaboración con la Clínica Mayo, en el software que desarrollaron para ayudar a la computadora a aprender a buscar los tumores.
Los estudiantes graduados que trabajan en el proyecto tuvieron que enseñarle a la computadora diferentes cosas para ayudarlo a aprender correctamente. Naji Khosravan, quien está cursando su doctorado, creó la columna vertebral del sistema de aprendizaje. Su habilidad en el aprendizaje automático novedoso y los algoritmos de visión por computadorallevó a su verano como pasante en Netflix ayudando a la empresa con varios proyectos.
LaLonde le enseñó a la computadora cómo ignorar otros tejidos, nervios y otras masas que encontró en las tomografías computarizadas y analizar los tejidos pulmonares. Sarfaraz Hussein, quien obtuvo su doctorado el verano pasado, está afinando la capacidad de la IA para identificar cáncer canceroso versus benignotumores, mientras el estudiante graduado Harish Ravi Parkash está tomando lecciones aprendidas de este proyecto y aplicándolas para ver si se puede desarrollar otro sistema de IA para ayudar a identificar o predecir trastornos cerebrales.
"Creo que esto tendrá un gran impacto", dijo Bagci. "El cáncer de pulmón es el principal asesino de cáncer en los Estados Unidos y, si se detecta en etapas tardías, la tasa de supervivencia es solo del 17 por ciento. Al encontrar formas de ayudaridentificar antes, creo que podemos ayudar a aumentar las tasas de supervivencia ".
El equipo presentará su hallazgo en septiembre en la conferencia principal más importante para la investigación de imágenes médicas: la conferencia MICCAI 2018 en España. El trabajo del equipo se ha publicado antes de la conferencia.
El siguiente paso es mover el proyecto de investigación a un entorno hospitalario; Bagci está buscando socios para que eso suceda. Después de eso, la tecnología podría estar a uno o dos años del mercado, dijo Bagci.
"Creo que todos vinimos aquí porque queríamos usar nuestra pasión por la ingeniería para marcar la diferencia y salvar vidas es un gran impacto", dijo LaLonde.
Ravi Prakash está de acuerdo. Estaba estudiando ingeniería y sus aplicaciones a la agricultura antes de enterarse de Bagci y su trabajo en la UCF. La investigación de Bagci está en el área de la imagen biomédica y el aprendizaje automático y sus aplicaciones en imágenes clínicas. Anteriormente, Bagci era uncientífico del personal y gerente del laboratorio del laboratorio del Centro de Imágenes de Enfermedades Infecciosas del NIH, en el departamento de Radiología y Ciencias de la Imagen.
Fuente de la historia :
Materiales proporcionado por Universidad de Florida Central . Original escrito por Zenaida Gonzalez Kotala. Nota: El contenido puede ser editado por estilo y longitud.
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