Un marco de aprendizaje profundo para imágenes optoacústicas de alta calidad en tiempo real
Helmholtz Múnich y TU Múnich siguen desarrollando el método junto con la spin-off iThera Medical
Investigadores del Instituto Helmholtz de Múnich y de la Universidad Técnica de Múnich han avanzado considerablemente en la obtención de imágenes optoacústicas de alta resolución para uso clínico. Su innovador marco de aprendizaje profundo, conocido como DeepMB, es muy prometedor para pacientes con diversas enfermedades, como cáncer de mama, distrofia muscular de Duchenne y enfermedad inflamatoria intestinal. Sus hallazgos se han publicado ahora en Nature Machine Intelligence.
Para comprender y detectar enfermedades, los científicos y el personal médico recurren a menudo a métodos de diagnóstico por imagen como los ultrasonidos o los rayos X. Sin embargo, dependiendo del tejido, la resolución de las imágenes puede variar. Sin embargo, dependiendo del tejido, la resolución y profundidad de la imagen resultante son limitadas o insuficientes. Un método relativamente nuevo, denominado imagen optoacústica, combina los principios de los ultrasonidos y la imagen óptica inducida por láser, por lo que constituye una potente herramienta de imagen médica para evaluar de forma no invasiva una amplia variedad de enfermedades, como el cáncer de mama, la distrofia muscular de Duchenne, la enfermedad inflamatoria intestinal y muchas más. Esta tecnología beneficiaría enormemente a los pacientes en la clínica, sin embargo, su uso práctico se ve obstaculizado porque las imágenes de alta calidad requieren tiempos de procesamiento prohibitivamente largos. Un equipo de investigadores del Centro de Bioingeniería y el Centro de Salud Computacional de Helmholtz Múnich y la Universidad Técnica de Múnich ha desarrollado un marco de aprendizaje profundo (DeepMB) que permite a los clínicos obtener imágenes optoacústicas de alta calidad en tiempo real, lo que supone un gran paso hacia la traslación clínica de esta tecnología.
La investigación se centra en la tomografía optoacústica multiespectral (MSOT), un método de obtención de imágenes optoacústicas desarrollado por el profesor Ntziachristos y su equipo de investigación en Helmholtz Múnich y la Universidad Técnica de Múnich, distribuido por su empresa derivada, iThera Medical GmbH, y en continuo avance conjunto con ella. Un escáner MSOT funciona aprovechando el efecto optoacústico, por el que se generan ondas sonoras cuando un material absorbe la luz. El instrumento recoge estas ondas sonoras, que se traducen en imágenes que aparecen en el monitor del escáner con ayuda de los llamados algoritmos de reconstrucción. Por desgracia, los algoritmos más sencillos que pueden reconstruir imágenes con la rapidez suficiente para mostrarlas en tiempo real sólo pueden ofrecer imágenes de baja calidad, mientras que los algoritmos más complejos que pueden producir imágenes de alta calidad tardan mucho más de lo que sería práctico en un entorno clínico.
Imágenes optoacústicas aceleradas para obtener resultados más rápidos sin comprometer la calidad de la imagen
La nueva red neuronal DeepMB es capaz de reconstruir imágenes optoacústicas de alta calidad unas mil veces más rápido que el algoritmo más avanzado, prácticamente sin pérdida de calidad de imagen. La innovación fundamental que permitió alcanzar este logro fue la estrategia de entrenamiento utilizada para DeepMB. La estrategia de entrenamiento se basó en señales optoacústicas sintetizadas a partir de varias imágenes del mundo real emparejadas con imágenes optoacústicas reconstruidas a partir de las señales correspondientes. El marco resultante también supera uno de los principales retos de la inteligencia artificial (IA): la generalización. Esto significa que DeepMB puede reconstruir con precisión todas las exploraciones adquiridas de cualquier paciente, independientemente de la parte del cuerpo a la que se dirija o de la enfermedad que se esté analizando.
Facilitar la aplicación clínica de la tomografía optoacústica
Al utilizar DeepMB, los médicos tendrán acceso directo a una calidad de imagen MSOT óptima por primera vez. Esto representa un gran avance para esta tecnología, que repercutirá positivamente en los estudios clínicos y, en última instancia, ayudará a que los pacientes reciban una mejor atención. Los principios básicos de DeepMB también son fácilmente adaptables y pueden aplicarse a muchos otros métodos de reconstrucción de imágenes optoacústicas, incluidas otras investigaciones realizadas en el Helmholtz de Múnich. En términos más generales, los investigadores creen que este marco también puede aplicarse a otras modalidades de imagen como los ultrasonidos, los rayos X o la resonancia magnética (RM).
Nota: Este artículo ha sido traducido utilizando un sistema informático sin intervención humana. LUMITOS ofrece estas traducciones automáticas para presentar una gama más amplia de noticias de actualidad. Como este artículo ha sido traducido con traducción automática, es posible que contenga errores de vocabulario, sintaxis o gramática. El artículo original en Inglés se puede encontrar aquí.
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