Los médicos pronto podrán tener 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 partículas de cáncer de pulmón en tomografías computarizadas. que los radiólogos a menudo tienen dificultades para identificar. El sistema de inteligencia artificial tiene una precisión aproximada del 95 por ciento, 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, candidato a doctorado y capitán del equipo de hockey de la UCF. "¿Sabes cómo se fortalecen las conexiones entre las neuronas del cerebro durante el desarrollo y el aprendizaje? Usamos ese modelo, Si tu quieres, para ayudar a nuestro sistema a comprender cómo buscar patrones en las tomografías computarizadas y aprender a encontrar estos pequeños tumores ".

El enfoque es similar a los algoritmos que utiliza el software de reconocimiento facial. Escanea miles de rostros en busca de un patrón en particular para encontrar su coincidencia.

El profesor asistente de ingeniería Ulas Bagci lidera el grupo de investigadores del centro que se centra en la IA con posibles aplicaciones médicas.

El grupo alimentó a 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 trabajaban en el proyecto tuvieron que enseñarle a la computadora diferentes cosas para ayudarla a aprender correctamente. Naji Khosravan, que está cursando su doctorado, creó la columna vertebral del sistema de aprendizaje. Su competencia en algoritmos novedosos de aprendizaje automático y visión por computadora lo llevó a su verano como pasante en Netflix ayudando a la compañía 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 tumores cancerosos versus benignos, Mientras que el estudiante de posgrado Harish Ravi Parkash está tomando las lecciones aprendidas de este proyecto y aplicándolas, vea si se puede desarrollar otro sistema de inteligencia artificial para ayudar a identificar o predecir los trastornos cerebrales.

"Creo que esto tendrá un gran impacto, "Dijo Bagci." El cáncer de pulmón es la principal causa de muerte por cáncer en los Estados Unidos y si se detecta en las últimas etapas, la tasa de supervivencia es solo del 17 por ciento. Al encontrar formas de ayudar a identificar antes, Creo que podemos ayudar a aumentar las tasas de supervivencia ".

El equipo presentará su hallazgo en septiembre en la conferencia principal más grande 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 trasladar el proyecto de investigación a un entorno hospitalario; Bagci está buscando socios para que eso suceda. Después, 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 UCF. La investigación de Bagci se encuentra en el área de imágenes biomédicas y aprendizaje automático y sus aplicaciones en imágenes clínicas. Previamente, Bagci era científico de planta y gerente de laboratorio en el laboratorio del Centro de Imágenes de Enfermedades Infecciosas de los NIH, en el departamento de Radiología y Ciencias de la Imagen.