Crean aplicaciones médicas para patologías cardíacas y pulmonares

Las herramientas desarrolladas por Boris Escalante, permitirán hacer un diagnóstico certero en patologías cardíacas y de manera eventual, en los males de Parkinson y Alzheimer

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15/02/2014 17:49 Notimex/ Foto: UNAM
Las herramientas desarrolladas por Boris Escalante, permitirán hacer un diagnóstico certero en patologías cardíacas y de manera eventual, en los males de Parkinson y Alzheimer.

CIUDAD DE MÉXICO, 15 de febrero.- Boris Escalante, profesor de la Facultad de Ingeniería de la UNAM, desarrolla con alumnos aplicaciones médicas para ayudar en el diagnóstico de patologías cardiacas, enfermedad pulmonar obstructiva crónica y males como Parkinson y Alzheimer.

El experto en ingeniería de la Universidad Nacional Autónoma de México (UNAM) explicó que para ello se inspiró en el sistema de visión humana y con base en modelos matemáticos, de acuerdo con un comunicado de esa casa de estudios.

El profesor se inspiró en el sistema de visión humana y con base en modelos matemáticos.

Esas herramientas aplican transformaciones matemáticas a la imagen (que llevan por nombre Hermitiana, Gabor y Log Gabor, desarrolladas por el académico y un alumno doctoral) y la analizan como lo haría la retina y corteza; de esta manera es posible abordar el contenido en un dominio diferente al espacial.

Las propuestas inspiradas en la visión humana son representaciones sobrecompletas, “porque con este proceso obtenemos una cantidad mayor de datos de los que tenía la figura original, que a su vez contienen información redundante”.

Así se pueden resolver problemas prácticos, como recuperar una imagen si se requiere reconstruirla a partir de datos incompletos, restaurarla si ha sido degradada (por ruido o falta de nitidez) o “si queremos fusionar dos tipos en una sola”.

En el Laboratorio Avanzado de Procesamiento de Imágenes (LaPI), Escalante y sus alumnos de posgrado se han abocado a resolver problemas médicos en colaboración con colegas del Centro de Ciencias Aplicadas y Desarrollo Tecnológico (CCADET) de la UNAM y del Instituto de Óptica de Madrid, así como con médicos mexicanos.

Hay patologías del corazón detectables a partir del movimiento de las cavidades a lo largo del ciclo cardiaco (como isquemias y arritmias) y que el cardiólogo necesita analizar para hacer un dictamen.

Como auxiliar en la diagnosis, Escalante ha desarrollado una herramienta para analizar el movimiento de las estructuras cardiacas en imágenes de tomografía computarizada y muestra hacia dónde y con qué intensidad se mueve cada zona del corazón.

Asimismo ha creado un método automático para segmentar y medir el área y volumen del mesencéfalo, al usar imágenes de resonancia magnética. El proyecto, en colaboración con el Hospital Ángeles de Interlomas, se orienta al diagnóstico de Parkinson y Alzheimer.

Asimismo ha creado un método automático para segmentar y medir el área y volumen del mesencéfalo.

Aunque no se ha corroborado al ciento por ciento, “hay indicios de una correlación entre el volumen (del cerebro medio) y el grado de avance de estas enfermedades. Esto debe comprobarse mediante estudios estadísticos”.

La segmentación manual de la región correspondiente al mesencéfalo (que tiene forma caprichosa) lleva mucho tiempo y no es exacta. En cambio, el método automático creado en la UNAM permite aislarlo, segmentarlo en tres dimensiones y tener una estimación precisa de su volumen.

La propuesta se ha validado con “numerosas imágenes y datos de pacientes, así como con anotaciones de los médicos. Ya se tiene una medida de error de la segmentación, que es baja”. Ahora laboran en el diseño de una interfaz amigable para que el médico opere el sistema en su computadora.

Con el Instituto de Óptica de Madrid se trabaja en una aplicación para el estudio de la EPOC, causante del enfisema pulmonar. Su etiología está asociada al tabaquismo, contaminación y aspectos genéticos; su mortalidad mundial es de 10 por ciento.

Escalante también se enfoca al desarrollo de un método automático para detectar si existe esta enfermedad e identificar las variantes de la misma a partir de imágenes de tomografía computarizada del pulmón.

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