{"id":377,"date":"2023-06-16T11:36:42","date_gmt":"2023-06-16T09:36:42","guid":{"rendered":"https:\/\/www.coolmod.com\/blog\/?p=377"},"modified":"2023-06-20T12:59:46","modified_gmt":"2023-06-20T10:59:46","slug":"tecnologia-coolpc-a-disposicion-de-la-ciencia","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.coolmod.com\/blog\/secciones\/ciencia\/tecnologia-coolpc-a-disposicion-de-la-ciencia\/","title":{"rendered":"Tecnolog\u00eda COOLPC a disposici\u00f3n de la ciencia"},"content":{"rendered":"\n

Radiolog\u00eda combinada con Redes Neuronales para detecci\u00f3n de n\u00f3dulos pulmonares<\/strong>.<\/p>\n\n\n\n

La pasada semana, recibimos en las instalaciones de COOLMOD<\/a><\/strong>, la visita del profesor Ra\u00fal Ace\u00f1ero, ingeniero inform\u00e1tico e investigador y divulgador en tem\u00e1tica de ciencia y tecnolog\u00eda, con quien mantuvimos una interesante charla y nos mantuvo informados sobre una importante investigaci\u00f3n que est\u00e1 llevando a cabo, junto con otros compa\u00f1eros de proyecto. Ace\u00f1ero, entusiasta de nuestra marca y cliente asiduo de productos<\/strong> COOLMOD<\/a><\/strong>, nos cont\u00f3 su proyecto sobre la detecci\u00f3n de im\u00e1genes radiol\u00f3gicas sospechosas de contener n\u00f3dulos pulmonares, a trav\u00e9s del cribado de grandes flujos de im\u00e1genes radiol\u00f3gicas realizadas en hospitales para la detecci\u00f3n m\u00e1s temprana de n\u00f3dulos pulmonares.<\/p>\n\n\n\n

En este estudio, se propone un m\u00e9todo para construir conjuntos de datos de entrenamiento alternativos para la detecci\u00f3n de n\u00f3dulos pulmonares a partir de im\u00e1genes de rayos X de t\u00f3rax simples. Nuestro objetivo, nos comenta Ace\u00f1ero, es mejorar la calidad de clasificaci\u00f3n de una CNN de \u00faltima generaci\u00f3n, (Redes Neuronales Convolucionales CNN<\/a>, por sus siglas en ingl\u00e9s, un tipo de modelo de aprendizaje profundo utilizado en el campo del procesamiento de im\u00e1genes y reconocimiento visual), simplemente seleccionando muestras apropiadas de los conjuntos de datos existentes. La hip\u00f3tesis de esta investigaci\u00f3n es que los modelos de alta calidad necesitan aprender contrastando im\u00e1genes muy limpias con aquellas que contienen n\u00f3dulos, especialmente aquellas dif\u00edciles de identificar por cl\u00ednicos no expertos.<\/p>\n\n\n\n

En palabras de el profesor Ace\u00f1ero, las radiograf\u00edas [1][2] ayudan a los m\u00e9dicos a diagnosticar el c\u00e1ncer en varias partes del cuerpo como en pulmones, huesos, est\u00f3mago y ri\u00f1ones. En este caso, centr\u00e1ndonos en una radiograf\u00eda de t\u00f3rax, se crean im\u00e1genes de los pulmones, coraz\u00f3n, tr\u00e1quea y laringe, columna vertebral y pueden visualizarse vasos sangu\u00edneos.<\/p>\n\n\n\n

Una vez producida la imagen, se necesita la observaci\u00f3n del especialista quien pasa al examen de la misma para detectar posibles patolog\u00edas [3] como: cardiomegalia, enfisema, atelectasia, efusi\u00f3n, masa vista en el pulm\u00f3n, n\u00f3dulo, neumon\u00eda.<\/p>\n\n\n\n

La utilizaci\u00f3n convencional de radiograf\u00edas para la detecci\u00f3n de enfermedades tiene ventajas como inconvenientes: la principal ventaja es su uso habitual en la mayor\u00eda de pa\u00edses y a un coste econ\u00f3mico m\u00ednimo. Sin embargo, el principal inconveniente es que se necesita personal altamente cualificado y entrenado para la interpretaci\u00f3n de las im\u00e1genes radiol\u00f3gicas. El radi\u00f3logo es personal m\u00e9dico muy especializado y muy costoso para los sistemas sanitarios. Adem\u00e1s, en los sistemas sanitarios se realizan a diario un volumen ingente de radiograf\u00edas que a penas pueden ser revisadas por los radi\u00f3logos. Adem\u00e1s, habr\u00eda que a\u00f1adir el handicap que supone que los m\u00e9dicos no especializados en radiolog\u00eda no est\u00e9n capacitados para interpretar correctamente muchas de estas im\u00e1genes radiol\u00f3gicas, y concretamente las de m\u00e1s dif\u00edcil diagn\u00f3stico por su complejidad.<\/p>\n\n\n\n

Es aqu\u00ed, donde entra de pleno la utilizaci\u00f3n de las redes neuronales para realizar un cribado previo de esas radiograf\u00edas que no son capaces de interpretar correctamente, ni con la agilidad necesaria, m\u00e9dicos no especializados en radiodiagn\u00f3stico.<\/p>\n\n\n\n

Por ello, se deben crear aplicaciones de redes neuronales<\/strong> para detectar y avisar, en el caso de detectar radiograf\u00edas con enfermedades sospechosas, y remitirlas para su an\u00e1lisis posterior y m\u00e1s exhaustivo por un radi\u00f3logo.<\/p>\n\n\n\n

La detecci\u00f3n de patolog\u00edas en etapas iniciales puede ser crucial para la supervivencia del paciente y establecer el tratamiento m\u00e9dico correcto, nos comenta Ace\u00f1ero.<\/p>\n\n\n\n

LA APLICACI\u00d3N SE BASA EN REDES NEURONALES<\/strong><\/p>\n\n\n\n

El c\u00e1ncer de pulm\u00f3n puede tener asociado n\u00f3dulos pulmonares, la red neuronal entrenada puede realizar un cribado de estos n\u00f3dulos y de casos sin enfermedad. De tal forma, que es capaz de marcar los casos sospechosos para su posterior revisi\u00f3n por un radi\u00f3logo.<\/p>\n\n\n\n

En este sentido, y para entrenar la red neuronal, Ra\u00fal Ace\u00f1ero cliente de COOLMOD<\/a><\/strong>, y usuario habitual de Equipos COOLPC<\/a><\/strong>, dise\u00f1ados y con configuraciones a medida para sus mediciones e investigaciones, en esta ocasi\u00f3n utiliz\u00f3, el framework Pytorch<\/a><\/strong>, en hardware un procesador Intel i5<\/a><\/strong> y una renovada tarjeta Nvidia<\/strong> RTX 3090 Ti<\/strong><\/a>. Todo un equipamiento de alto rendimiento para asegurar la fiabilidad de los procesos y como no, agilidad y velocidad de c\u00e1lculo.<\/p>\n\n\n\n

\"conjunto<\/figure>\n\n\n\n

<\/p>\n\n\n\n

El datase o estructura de datos, con ejemplos o instancias utilizados para entrenar algoritmos y modelos, fue ChestXray-NIHCC<\/strong> que se encuentra alojado en la plataforma de National Institutes of Health – Clinical Center<\/a><\/strong>.<\/p>\n\n\n\n

Los resultados fueron muy alentadores y, en el caso de n\u00f3dulos, el programa fue capaz de detectar y hacer una criba sobre el 100% de los casos con n\u00f3dulos y el 100% de los casos sin patolog\u00eda.<\/p>\n\n\n\n

Por otro lado, se realizaron pruebas para el resto de patolog\u00edas que se encuentran en el dataset de ChestXray-NIHCC<\/strong> y los resultados fueron tambi\u00e9n tan prometedores como en el caso de los n\u00f3dulos patolog\u00edas [3] como: cardiomegalia, enfisema, atelectasia, efusi\u00f3n, masa vista en el pulm\u00f3n y neumon\u00eda.<\/p>\n\n\n\n

Por otro lado, Ace\u00f1ero nos coment\u00f3 que tambi\u00e9n se ha preparado un sistema visual el cual informa al m\u00e9dico no especialista mostr\u00e1ndole las zonas sospechosas. Im\u00e1genes de la ayuda:<\/p>\n\n\n\n

\"\"<\/figure>\n\n\n\n

Imagen con n\u00f3dulos<\/em><\/p>\n\n\n\n

\"\"<\/figure>\n\n\n\n

Mapa de calor que indica en la imagen las posibles zonas donde se encuentran los n\u00f3dulos.<\/em><\/p>\n\n\n\n

Reflexiones finales<\/strong><\/p>\n\n\n\n

Las pruebas preliminares de la red neuronal entrenada son muy prometedoras. Sin embargo, todav\u00eda quedan por realizar muchas pruebas en el sistema sanitario y verificar su funcionamiento correctamente para que se produzca su validaci\u00f3n en uso diario en centros sanitarios de forma ordinaria.<\/p>\n\n\n\n

La idea es darle al modelo los elementos necesarios que le permitan discernir la patolog\u00eda diana en etapas m\u00e1s tempranas, y en este sentido y, como trabajo futuro tambi\u00e9n se pretende conocer c\u00f3mo discernir autom\u00e1ticamente los buenos de los malos ejemplos para entrenar estos modelos.<\/p>\n\n\n\n

Como \u00faltima aportaci\u00f3n y lo que es m\u00e1s sorprendente, profesor Ace\u00f1ero nos cont\u00f3, c\u00f3mo se hizo una prueba sobre una radiograf\u00eda previa a un diagn\u00f3stico de c\u00e1ncer de pulm\u00f3n de un paciente. Esta radiograf\u00eda fue analizada por un radi\u00f3logo confirmando que no hab\u00eda presencia de ning\u00fan n\u00f3dulo, sin embargo, la red neuronal pudo encontrar un patr\u00f3n que evidenciaba la aparici\u00f3n de la enfermedad. Nos podemos imaginar la importancia de este patr\u00f3n previo, y sin ninguna patolog\u00eda, lo que habr\u00eda podido analizar esta radiograf\u00eda con la red neuronal entrenada, y se podr\u00eda haber monitorizado inmediatamente y aplicarle un tratamiento antes de la aparici\u00f3n de la enfermedad con sus s\u00edntomas. Todo un hallazgo sin precedentes.<\/p>\n\n\n\n

Como consecuencia, si se pudiera combinar con una pastilla [4] que ha logrado alcanzar una tasa de supervivencia sin precedentes en el c\u00e1ncer de pulm\u00f3n en etapa temprana: el 88% de pacientes, 298 vidas<\/strong>, contin\u00faan vivos pasados cinco a\u00f1os. El f\u00e1rmaco se denomina Tagrisso<\/strong><\/a> (osimertinib) y ha alcanzado estos alentadores resultados al finalizar la fase III de un ensayo cl\u00ednico conducido por investigadores del Centro Oncol\u00f3gico de la prestigiosa Universidad de Yale<\/a> y de la farmac\u00e9utica AstraZeneca<\/a>\u201d. Por lo tanto, la puesta en marcha de este protocolo de actuaci\u00f3n a trav\u00e9s del patr\u00f3n de redes neuronales, podr\u00eda ayudar a salvar la vida muchos pacientes de esta enfermedad.<\/p>\n\n\n\n

Bibliograf\u00eda de referencia<\/strong><\/p>\n\n\n\n

igi-global. Publisher of Timely Knowledge<\/strong><\/a> [1]<\/p>\n\n\n\n

National Institutes of Health<\/strong><\/a> [2]<\/p>\n\n\n\n

National Institutes of Health – Clinical Center<\/strong><\/a> [3]<\/p>\n\n\n\n

Diario La Raz\u00f3n.es\/salud<\/strong><\/a> [4]<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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