La inteligencia artificial es empleada para la detección de nódulos cancerosos en el pulmón

(Ilustración: Pixabay)

La Universidad de Beihang, China, ha desarrollado un método de detección basado en una red neuronal artificial para la detección del cáncer de pulmón, a partir de tomografías computarizadas, que alcanza el 89,4% de sensibilidad y reduce los falsos positivos a 2,0 por caso. El documento al respecto es publicado por la revista Science China Information Sciences.

La tomografía computarizada (TC) es usualmente empleada para detectar detalles de grano fino que revelen nódulos pulmonares y estructuras envolventes que permitan el diagnóstico de esta enfermedad. Precisamente su la alta sensibilidad da también lugar a enormes cúmulos de información gráfica, que se traducen en imágenes que pueden representar ambigüedades complejas, haciendo difícil para los radiólogos determinar cuándo se trata de estructuras patológicas.

En los últimos años, el sistema de Detección Asistida por Computadora (CADe) ha venido siendo empleado y mejorado en la detección de nódulos pulmonares, lidiando con las diversas características que cada uno presenta, sus sutiles diferencias con estructuras saludables y la influencia de vasos sanguíneos y otros tejidos a su alrededor. Lo desarrollado por los científicos chinos es una suerte de entendimiento más pormenorizado de los nódulos, a fin de afinar su detección.

Esta es la "línea de pensamiento" que emplea al red neuronal desarrollada para identificar cuerpos cancerosos (Ilustración: Science China Press).

El innovador enfoque está basado en la red neural artificial descrita en el diagrama, que se centra en las estructuras internas de los vóxeles de nódulos (píxeles volumétricos que captan las TCs), que emplea la red neural para generalizar sus características. Un análisis en el espacio 3D en lugar de procesar los resultados corte por corte que arroja la TC. La información resultante puede integrarse más fácilmente en los sistemas CADe existentes para acomodar rápidamente y procesar nuevos flujos de datos con pocas interacciones humanas.

El nuevo método se basa únicamente en la distribución 3D de vóxeles vecinos en lugar de características de supuestos nódulos. “En la detección inicial de candidatos [a nódulo], combinamos las propiedades organizadas de la región organizada calculadas a partir del análisis de componentes conectados con las correspondientes distribuciones de valores de vóxeles a partir del análisis estadístico para reducir los falsos positivos”, señala el documento. “Diseñamos múltiples redes neuronales artificiales (RNAs) entrenadas a partir del muestreo masivo de vóxeles vecino de diferentes tipos de nódulos y organizamos los resultados utilizando un método de puntuación 3D para identificar los nódulos finales.

Actualmente, el cáncer de pulmón se ha convertido en uno de los cánceres más mortales. En contraste con el aumento constante en la supervivencia de la mayoría de los cánceres, los avances han sido lentos para el cáncer de pulmón. Comúnmente, la tasa de supervivencia a cinco años para los pacientes con cáncer de pulmón es de sólo 16%, lo que aumentará a 52% si el cáncer de pulmón se diagnostica en etapas tempranas. Sin embargo, disminuye a menos de 4% si el mal se propaga.

Hans Huerto

Si te gustó esta noticia, entérate de más a través de nuestros canales de Facebook y Twitter.

Novedades

Suscríbete

Déjanos tu mail para recibir nuestro boletín de noticias

La confirmación ha sido enviada a tu correo.