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La red neuronal MIT acelera el procesamiento de imágenes MRI en 1,000 veces

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La red neuronal MIT acelera el procesamiento de imágenes MRI en 1,000 veces

Ryan Whitwam EXTREMETECH

Los médicos a menudo necesitan comparar dos imágenes de MRI para rastrear los cambios en el cuerpo a lo largo del tiempo, pero el proceso de alinear las imágenes para realizar mediciones precisas consume mucho tiempo. Puede llevar horas para que una computadora coincida con todas las ubicaciones en un mapa en 3D, pero los investigadores del MIT han desarrollado un algoritmo que podría reducir ese tiempo a  menos de un segundo .

Las imágenes por resonancia magnética son difíciles de manejar debido a la cantidad de información que contienen. Cada escaneo es esencialmente cientos de imágenes 2D apiladas. Estos forman el mapa 3D conocido como volumen. El volumen está compuesto por píxeles 3D conocidos como vóxeles. Cuando una computadora alinea dos escaneos MRI diferentes, está revisando millones de vóxeles para asignarles ubicaciones en una nueva imagen unificada. Los escaneos también pueden provenir de diferentes máquinas con diferentes propiedades espaciales, lo que ralentiza aún más el trabajo.

Varias horas de tiempo de computación se consideran bastante buenas para el análisis de MRI. Los investigadores que intentan analizar datos de grandes poblaciones en múltiples pacientes con la misma enfermedad pueden terminar esperando cientos de horas para que una computadora genere imágenes alineadas. Simplemente arrojando más potencia de procesamiento al problema no es práctico, pero el sistema “VoxelMorph” de los investigadores del MIT podría hacer el truco.

VoxelMorph es una red neuronal convolucional , por lo que el equipo comenzó por entrenarlo con 7.000 escaneos cerebrales MRI a disposición del público. En una red neuronal, agrega datos en un extremo y la red pasa a través de numerosos nodos que se alimentan hacia otros nodos. Dependiendo de la ponderación de cada nodo, terminas con un resultado que debería proporcionar los resultados deseados. VoxelMorph aprendió sobre grupos comunes de vóxeles y formas anatómicas.

Después del entrenamiento, el equipo utilizó 250 nuevos escaneos para probar la efectividad de la red. VoxelMorph completó en dos minutos lo que hubiera tomado un programa convencional de análisis de IRM en varias horas. Eso es solo con una CPU regular. Cuando VoxelMorph se ejecuta en una GPU, el proceso lleva menos de un segundo. Si estuviera construyendo una máquina para procesar imágenes MRI, probablemente la configure para ejecutar cálculos en la GPU.

Entonces, efectivamente pasamos de horas a instantáneas. El equipo sugiere que esto podría cambiar la forma en que los médicos realizan algunas cirugías. Es posible hacer nuevos escaneos durante una cirugía y obtener un análisis en tiempo real de las imágenes. El sistema también podría funcionar en otros tipos de escaneos 3D con capacitación adicional.

 

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