La UM desarrolla una técnica que podría cambiar todo el trabajo de los patólogos
Una técnica diseñada por un equipo encabezado por la UM apunta a hacer que los análisis de tejido con ayuda de computadora sean más efectivos, rápidos y simples
Ulyisses Balis hace clic con el ratón en la computadora para identificar un helicóptero en una foto de Bagdad, Iraq, tomada desde un satélite. Con otro clic un algoritmo que él y su equipo han diseñado detecta otros tres helicópteros sin ocuparse de los edificios, las calles, los árboles o los automóviles.
Balis no está entretenido con un juego de guerra. El director de la División de Informática de Patología en la Escuela de Medicina de la Universidad de Michigan está demostrando la flexibilidad extrema de una herramienta digital que procura lograr que la detección de anormalidades en las muestras de células y tejidos sea más rápida, más precisa y más coherente.
En un contexto médico, en lugar de los helicópteros la técnica, conocida como Cuantización de Vector Espacialmente Invariable (SIVQ por su sigla en inglés) puede señalar céulas de cáncer y otras características críticas en imágenes digitales hechas de muestras de tejidos.
Pero el SIVQ no se limita a un área de la medicina en particular. Puede separar rápidamente las calcificaciones de las formaciones malignas en muestras de tejido de mamas, puede buscar y contar tipos de células particulares en una muestra de médula ósea, o puede identificar rápidamente los nucléolos rojos como cerezas de las células vinculadas con la enfermedad de Hodkin, según las concusiones que se publican el (fecha) en la revista (NOMBRE).
“El hecho de que el algoritmo opera sin dificultades a través de varios dominios y escalas de longitud sin que requiera más que una instrucción mínima del usuario, lo distingue de los enfoques convencionales del análisis de imágenes”, dijo Balis.
La tecnología, desarrollada de manera conjunta con investigadores del Hospital General de Massachussets y la Escuela de Medicina de Harvard, difiere de los programas convencionales digitales de reconocimiento de patrones porque sustenta su búsqueda central en una serie de anillos concéntricos de cotejo de patrones en lugar de los bloques rectangulares o cuadrados más típicos. Este enfoque saca ventaja de la simetría continua de los anillos y permite el reconocimiento de características sin que importe la forma en que estén rotados o si están revertidos, como en un espejo.
“Esto es algo bueno porque en la patología, las imágenes de las células y tejidos no tienen una orientación particular”, explicó Balis. “Pueden estar encaradas en cualquier dirección”. Una de las imágenes incluidas en el artículo demuestra este principio: el SIVQ identifica una y otra vez la letra A de un texto, sin que importe la forma en que la letra se haya rotado.
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