Crean aplicaciones médicas inspiradas en sistema de visión humana
CIUDAD DE MÉXICO, DF., 15 de febrero de 2014.- Inspiradas en el sistema de visión humana y con base en modelos matemáticos, el profesor de la Facultad de Ingeniería (FI) de la UNAM, Boris Escalante, creó aplicaciones médicas útiles en el estudio de órganos vitales como el corazón y el cerebro, que ayudarían en el diagnóstico de patologías cardiacas, enfermedad pulmonar obstructiva crónica (EPOC) y, de manera eventual, en los males de Parkinson y Alzheimer.
Según un comunicado de prensa, estas herramientas aplican transformaciones matemáticas a la imagen (que llevan por nombre Hermitiana, Gabor y Log Gabor, desarrolladas por el académico y un alumno doctoral) y la analizan como lo haría nuestra retina y corteza; de esta manera es posible abordar el contenido en un dominio diferente al espacial.
Las propuestas —inspiradas en la visión humana— son representaciones sobrecompletas, “porque con este proceso obtenemos una cantidad mayor de datos de los que tenía la figura original, que a su vez contienen información redundante”.
Así se pueden resolver problemas prácticos, como recuperar una imagen si se requiere reconstruirla a partir de datos incompletos, restaurarla si ha sido degradada (por ruido o falta de nitidez) o “si queremos fusionar dos tipos en una sola”.
En el Laboratorio Avanzado de Procesamiento de Imágenes (LaPI), Escalante y sus alumnos de posgrado se han abocado a resolver diversos problemas médicos, en colaboración con colegas del Centro de Ciencias Aplicadas y Desarrollo Tecnológico (CCADET) de la UNAM y del Instituto de Óptica de Madrid, así como con médicos de instituciones de salud de México.
Hay patologías del corazón detectables a partir del movimiento de las cavidades a lo largo del ciclo cardiaco (como isquemias y arritmias) y que el cardiólogo necesita analizar para hacer un dictamen. Como auxiliar en la diagnosis, Escalante ha desarrollado una herramienta para analizar el movimiento de las estructuras cardiacas en imágenes de tomografía computarizada y muestra hacia dónde y con qué intensidad se mueve cada zona del corazón.
Asimismo, ha creado un método automático para segmentar y medir el área y volumen del mesencéfalo al usar imágenes de resonancia magnética. El proyecto, en colaboración con el Hospital Ángeles de Interlomas, se orienta al diagnóstico de Parkinson y Alzheimer.
Aunque no se ha corroborado al 100 por ciento, “hay indicios de una correlación entre el volumen (del cerebro medio) y el grado de avance de estas enfermedades. Esto debe comprobarse mediante estudios estadísticos”.
La segmentación manual de la región correspondiente al mesencéfalo (que tiene forma caprichosa) lleva mucho tiempo y no es exacta. En cambio, el método automático creado en la UNAM permite aislarlo, segmentarlo en tres dimensiones y tener una estimación precisa de su volumen.
La propuesta se ha validado con “numerosas imágenes y datos de pacientes, así como con anotaciones de los médicos. Ya se tiene una medida de error de la segmentación, que es baja”. Ahora laboran en el diseño de una interfaz amigable para que el médico opere el sistema en su computadora.
Con el Instituto de Óptica de Madrid se trabaja en una aplicación para el estudio de la EPOC, causante del enfisema pulmonar. Su etiología está asociada al tabaquismo, contaminación y aspectos genéticos; su mortalidad mundial es de diez por ciento.
Escalante también se enfoca al desarrollo de un método automático para detectar si existe esta enfermedad e identificar las variantes de la misma a partir de imágenes de tomografía computarizada del pulmón.
La finalidad es tener un sistema (integrado por un modelo de representación sobrecompleta tipo Gabor y un método de clasificación) que analice y clasifique de manera automática las imágenes y muestre qué pulmón está dañado y si tiene EPOC tipo 1, 2, 3, 4, 5, 6 o 7. A los médicos les cuesta trabajo y tiempo diferenciar visualmente las afecciones.
“Tenemos un método con 94 por ciento de eficiencia. Ya se hizo una clasificación correcta de estos tipos de la enfermedad pulmonar. Aún no ha sido usado por los especialistas y para que sea un producto final hay que practicar muchas pruebas”, refirió.
De manera previa, en colaboración con el Instituto de Óptica de Madrid, se había resuelto el problema de fusión multimodal. Se llama así porque se mezclan dos imágenes de distintos sensores para que el médico vea una sola que comprenda estructura anatómica y actividad cerebral.
En un corte de tomografía por emisión de positrones se ve en qué zonas cerebrales hay registros. Con una imagen de resonancia magnética se observa la anatomía.
En el proyecto —desarrollado con la instancia española— el interés fue resolver el problema de fusión para ver la anatomía y el funcionamiento del cerebro. No estuvo asociado a un diagnóstico de ninguna enfermedad en específico.
Para finalizar, Escalante señaló que con estas herramientas adicionales no se pretende sustituir al médico, sino facilitar y permitir un diagnóstico más preciso y objetivo.
