#GaiNagusiak

Garuneko eremuak automatikoki irudi medikotan mugatzen dituen metodo bat garatu dute NUPeko ikertzaileek

Noiz argitaratua: 13/09/19 | Kategoria: Ikerketa | Gaiak: #Informatika #Osasuna #Teknologia
 Saritutako lanaren egileak: Aránzazu Jurío, Miguel Pagola, Daniel Paternain, Nicolás Madrid eta Humberto Bustince

Nafarroako Unibertsitate Publikoko Adimen Artifizialeko eta Arrazonamendu Hurbileko Taldeak aurkeztutako ikerlana saritu du Logika Lausoaren eta Soft Computing-aren Europako Elkarteak (EUSFLAT) joan den astean, Milanen bi urtez behin egiten den bileran (EUSFLAT 2013). Ikertzaileek metodo bat garatu dute, irudi medikoetan tumoreak hobeki mugatzen dituena. Azaldu dutenez, "medikuak tumore-ehuna ehun osasuntsutik non bereizi behar den erabakitzen duenean, gure algoritmoak bermatzen dio inoiz ez duela aukera okerrena hautatuko, irtenbide hobea eskaintzen baitio automatikoki".

Erresonantzia magnetikoaren bidez lortutako garuneko irudien azterketan oinarritzen da lana. Zehazki, algoritmo bat garatu da, irudien segmentazio-prozesua hobetzeko. “Irudien segmentazioaren bidez, irudia osatzen duen objektu bakoitza bereizten da —azaldu du Aránzazu Juríok—. Pixel bakoitza aztertzen da, halako eran non ezaugarri komun batzuk dituztenak objektu beraren zatitzat jotzen baitira". Irudi medikoei dagokienez, prozesu hau funtsezkoa da tumore batzuetan, esaterako garunekoetan, hiru milimetroko aldeak gaixoa sendatu edo garuneko alde batzuetan kaltea eragin baitezake, esaterako mintzamenean edo ikusmenean.

Ikertzaileek garatutako algoritmoaren funtzionamendua ulertzeko, Humberto Bustincek paralelismo hau erabiltzen du: "Eman dezagun, erresonantzia magnetikoaren bidez garun baten irudia egin dugula eta zazpi medikuk tumorea nola mugatu behar den erabaki behar dutela. Esperientziaz badakigu mediku bakoitzak modu desberdinean bereiziko duela tumorea. Orain, proposatutako metodoarekin, hainbat aukera izango dituzte automatikoki, eta, edozein dela ere kasua, zazpietan txarrena denak egingo zukeen aukeraketa hobetuko dute beti. Txarrena hobetzea lortu dugu, aukeraketa okerrena egiten badute ere, ahalik eta gutxien oker daitezen".

Denbora errealean

Adimen artifizialeko adituek kontuan izan behar duten beste faktore bat denbora-aldaketena da, irudi medikoak aldatu egin baitira denboran, eta, askotan, denbora tarte txikian, "Algoritmoen bidez, denbora errealeko aplikazioa lortzen da, une jakin batean irudi baterako erabilgarri dena, ez baita erabilgarri denbora bat igaro eta gero", azaldu du Bustince irakasleak.
Alde horretatik, Aránzazu Juríok nabarmendu duenez, "garatu dugun algoritmoak funtzio desberdinen arteko adostasun moduko bat lortzen du, konponbide hobe bat erdiesteko. Esan dezagun adituari aukeraketa prozesu bat kentzen diola, algoritmoa baita funtzioa automatikoki aukeratzen duena".

“Kontua da —erantsi du Daniel Paternainek— irudi zehatz baterako funtzio batzuk erabiltzeko aukera duela adituak, baina, segmentazioa egitean funtzioz okertzen bada, baliteke emaitza oso txarra izatea. Konpondu nahi duguna hori da: funtzioz okertzen bada, emaitza ez dadila oso txarra izan".

Informazio osagarria

  • Saritutako lanaren egileak: Aránzazu Jurío, Miguel Pagola, Daniel Paternain, Nicolás Madrid eta Humberto Bustince, Nafarroako Unibertsitate Publikoa
Victoria Alfonso Seminario

Egilea: Victoria Alfonso Seminario (Universidad Pública de Navarra)

Laguntzailea: