■ Red neuronal artificial única en el mundo detecta formas anormales en estudios radiales
Mejora el IPN tecnología para el diagnóstico de cáncer de mama
■ En México cada dos horas mueren dos mujeres por males degenerativos de esta glándula
■ Con el nuevo sistema será posible evitar estudios invasivos dolorosos, como las biopsias
Científicos del IPN desarrollaron tecnología que funciona con una red neuronal artificial única en el mundo, creada especialmente para clasificar imágenes de mamografía y detectar formas anormales como cáncer de mama, tumores y microcalcificaciones.
Francisco Javier Gallegos Funes, catedrático e investigador de la Escuela Superior de Ingeniería Mecánica y Eléctrica (ESIME) Unidad Zacatenco, dijo que la meta del proyecto La función de base radial como método para la detección de microcalcificaciones en imágenes de mamografía es contribuir a la reducción de los índices de cáncer de mama en México, mal por el que cada dos horas mueren dos mujeres.
Detalló que con este nuevo método, constituido por un sistema informático, se pueden detectar detalles imperceptibles en imágenes convencionales, lo cual incrementa la precisión del diagnóstico.
Asimismo, consideró que será posible evitar estudios invasivos que pueden ser dolorosos (como la biopsia) e identificar oportunamente anomalías malignas que a simple vista no es posible observar, con lo cual se incrementa la prevención.
Inteligencia artificial
El investigador explicó que para realizar el diagnóstico, el sistema informático toma como base imágenes reales generadas por un mamógrafo (equipo especial usado para el estudio de las glándulas mamarias), las cuales procesa y amplifica para buscar características internas mediante la aplicación de algoritmos especiales.
“A partir de imágenes previas, el sistema detecta distintos tipos de formas: normales, anormales, benignas, malignas, microcalcificaciones y cáncer. Hasta el momento, son contados los equipos en el mundo que pueden desarrollar este diagnóstico de forma tan precisa y a bajo costo”, aseguró.
También detalló que el sistema fue entrenado mediante técnicas de inteligencia artificial para reconocer el mayor número de padecimientos. “Separa y analiza las formas –que en algunos casos pueden medir micras– que detecta en las imágenes; posteriormente las enmarca y dos o tres minutos después expresa el resultado”, afirmó.
Gallegos Funes precisó que las imágenes que analiza el sistema pueden obtenerse de distintas formas. “Se pueden cargar las imágenes al sistema en forma directa o indirecta, ya sea conectando la computadora portátil directamente al mamógrafo o mediante dispositivos extraíbles (disco compacto, memoria USB o Internet)”, apuntó.
El especialista también destacó que con este proyecto José Augusto Moreno Escobar y él obtuvieron el premio a la Mejor Tesis de Posgrado 2007 que otorga el Instituto Politécnico Nacional.
Finalmente, señaló que por las aportaciones que representará esta tecnología, en breve buscarán establecer convenios con algún hospital del sector salud, para aplicarlo en estudios de pacientes, además de que enfocarán esta misma técnica para hacer más eficiente el diagnóstico del cáncer cérvico uterino.