{"id":17100,"date":"2020-08-19T20:24:00","date_gmt":"2020-08-19T20:24:00","guid":{"rendered":"https:\/\/www.ferabrajan.com\/?p=17100"},"modified":"2020-08-19T20:24:00","modified_gmt":"2020-08-19T20:24:00","slug":"con-inteligencia-artificial-transformaran-las-resonancias-magneticas","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/ferabrajan.com\/portal\/2020\/08\/19\/con-inteligencia-artificial-transformaran-las-resonancias-magneticas\/","title":{"rendered":"Con inteligencia artificial transformar\u00e1n las resonancias magn\u00e9ticas"},"content":{"rendered":"

Si alguna vez has tenido que pasar por una resonancia magn\u00e9tica<\/strong> sabes que el procedimiento implica permanecer perfectamente quieto dentro de un estrecho tubo de esc\u00e1ner<\/strong> por un intervalo de hasta una hora y que, si llegas a moverte es posible que la imagen no sea lo suficientemente clara y \u00fatil. Pero este estudio podr\u00eda transformarse mediante el uso de inteligencia artificial<\/strong> (IA). <\/strong><\/p>\n

Si bien en muchos casos las resonancias magn\u00e9ticas son la mejor herramienta para diagnosticar problemas con \u00f3rganos, m\u00fasculos y otros tejidos blandos el procedimiento resulta dif\u00edcil para cualquiera, e incluso puede ser imposible para los muy j\u00f3venes o severamente enfermos. Por ello los investigadores de Inteligencia Artificial (IA) en Facebook<\/span><\/a> se han asociado con m\u00e9dicos<\/strong> y expertos en im\u00e1genes m\u00e9dicas del centro m\u00e9dico NYU Langone Health<\/strong> para resolver este problema y avanzar en la investigaci\u00f3n de esta tecnolog\u00eda<\/strong>. <\/p>\n

Los investigadores est\u00e1n utilizando la Inteligencia Artificial para crear im\u00e1genes completas a partir de una cantidad de datos mucho menor, lo que significa que se puede acelerar significativamente el proceso de escaneo y que, en un futuro no muy lejano, una resonancia tome solo unos minutos en el tubo del esc\u00e1ner.<\/p>\n

Despu\u00e9s de dos a\u00f1os de trabajo en la iniciativa de fastMRI<\/strong>, Facebook AI<\/strong> y NYU Langone dieron a conocer que han logrado que las im\u00e1genes de resonancia magn\u00e9tica r\u00e1pida son intercambiables con las de las resonancias magn\u00e9ticas regulares. Sus estudios se han centrado espec\u00edficamente en los escaneos de rodilla<\/strong> y planean extenderlos a otras partes del cuerpo.<\/p>\n

\u201cEste es un paso importante hacia la aceptaci\u00f3n cl\u00ednica y la utilizaci\u00f3n de resonancias magn\u00e9ticas aceleradas por IA<\/span><\/a>\u201d, afirm\u00f3 el Dr. Michael P. Recht, profesor Louis Marx y presidente del departamento de radiolog\u00eda en NYU Langone Health.<\/p>\n

\"resonancia-magnetica\"<\/p>\n

Lee tambi\u00e9n: Con IA buscan predecir casos fatales de Covid-19<\/strong><\/span><\/a><\/p>\n

Ondas de radio, imanes y matem\u00e1ticas<\/h2>\n

Para comprender el m\u00e9todo del fastMRI, es conveniente revisar primero c\u00f3mo funcionan las im\u00e1genes por resonancia magn\u00e9tica<\/span><\/a>.<\/p>\n

Para crear la imagen la m\u00e1quina de resonancia utiliza campos magn\u00e9ticos que interact\u00faan con \u00e1tomos de hidr\u00f3geno en los tejidos blandos del cuerpo y \u00f3rganos vitales. Luego, estos \u00e1tomos emiten se\u00f1ales electromagn\u00e9ticas que act\u00faan como balizas, que indican en qu\u00e9 parte del cuerpo se encuentran los \u00e1tomos. Las se\u00f1ales son recopiladas por el esc\u00e1ner como una secuencia de mediciones de frecuencia 2D individuales, conocido como datos del espacio k.<\/p>\n

Una vez que se recopila toda la informaci\u00f3n, el sistema aplica una compleja f\u00f3rmula matem\u00e1tica – una transformada de Fourier inversa – a esos datos sin procesar del espacio k para crear im\u00e1genes de resonancia magn\u00e9tica detalladas de la rodilla, la espalda, el cerebro<\/strong> u otra \u00e1rea del cuerpo. Sin un conjunto completo de puntos de datos, las matem\u00e1ticas no pueden precisar exactamente de d\u00f3nde viene cada se\u00f1al.<\/p>\n

La propuesta del equipo fastMRI es utilizar una forma completamente diferente para crear una imagen a trav\u00e9s de una red neuronal entrenada utilizando el conjunto de datos de c\u00f3digo abierto de resonancias magn\u00e9ticas de rodilla m\u00e1s grande del mundo. Cabe se\u00f1alar que, antes de abrir los datos, se aseguraron de que todos los escaneos fueran desidentificados y que la informaci\u00f3n del paciente no estuviera disponible para los revisores o investigadores del proyecto.<\/p>\n

El equipo elimin\u00f3 aproximadamente tres cuartas partes de los datos sin procesar en cada escaneo y luego aliment\u00f3 con la informaci\u00f3n restante al modelo de IA<\/span><\/a> que aprendi\u00f3 a generar im\u00e1genes completas a partir de datos limitados. <\/p>\n

\u201cLas im\u00e1genes producidas por el modelo de IA no solo se ve\u00edan como resonancias magn\u00e9ticas convencionales sino que coincid\u00edan con la imagen real creada por la resonancia magn\u00e9tica de proceso est\u00e1ndar. De hecho, los radi\u00f3logos expertos que participaron en el estudio no pudieron distinguir las im\u00e1genes generadas por IA<\/strong> de las convencionales\u201d, aseguraron los investigadores. <\/p>\n

Aclararon que fastMRI no intenta hacer el trabajo de los expertos en medicina<\/strong> m\u00e1s bien lograr que los pacientes pasen menos tiempo en el tubo del esc\u00e1ner aunque los m\u00e9dicos s\u00ed obtendr\u00e1n toda la informaci\u00f3n necesaria. <\/p>\n

El equipo del fastMRI espera que esta tecnolog\u00eda<\/a><\/span> acelerar\u00e1 el avance y dar\u00e1 lugar a nuevas formas de utilizar la IA para las exploraciones de resonancia magn\u00e9tica. Adem\u00e1s, dado que han compartido sus modelos abiertamente, los fabricantes de resonancias electromagn\u00e9ticas son libres de probar fastMRI desde ahora, y acercar r\u00e1pidamente sus resultados en beneficio de los pacientes.<\/p>\n

Publicaci\u00f3n Original: https:\/\/www.eluniversal.com.mx\/techbit\/con-inteligencia-artificial-transformaran-las-resonancias-magneticas<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

Si alguna vez has tenido que pasar por una resonancia magn\u00e9tica sabes que el procedimiento implica permanecer perfectamente quieto dentro de un estrecho tubo de esc\u00e1ner por un intervalo de hasta una hora y que, si llegas a moverte es posible que la imagen no sea lo suficientemente clara y \u00fatil. Pero este estudio podr\u00eda transformarse mediante el uso de inteligencia artificial (IA).  Si bien en muchos casos las resonancias magn\u00e9ticas son la mejor herramienta para diagnosticar problemas con \u00f3rganos, m\u00fasculos y otros tejidos blandos el procedimiento resulta dif\u00edcil para cualquiera, e incluso puede ser imposible para los muy j\u00f3venes o severamente enfermos. Por ello los investigadores de Inteligencia Artificial (IA) en Facebook se han asociado con m\u00e9dicos y expertos en im\u00e1genes m\u00e9dicas del centro m\u00e9dico NYU Langone Health para resolver este problema y avanzar en la investigaci\u00f3n de esta tecnolog\u00eda.  Los investigadores est\u00e1n utilizando la Inteligencia Artificial para crear im\u00e1genes completas a partir de una cantidad de datos mucho menor, lo que significa que se puede acelerar significativamente el proceso de escaneo y que, en un futuro no muy lejano, una resonancia tome solo unos minutos en el tubo del esc\u00e1ner. Despu\u00e9s de dos a\u00f1os de trabajo en la iniciativa de fastMRI, Facebook AI y NYU Langone dieron a conocer que han logrado que las im\u00e1genes de resonancia magn\u00e9tica r\u00e1pida son intercambiables con las de las resonancias magn\u00e9ticas regulares. Sus estudios se han centrado espec\u00edficamente en los escaneos de rodilla y planean extenderlos a otras partes del cuerpo. \u201cEste es un paso importante hacia la aceptaci\u00f3n cl\u00ednica y la utilizaci\u00f3n de resonancias magn\u00e9ticas aceleradas por IA\u201d, afirm\u00f3 el Dr. Michael P. Recht, profesor Louis Marx y presidente del departamento de radiolog\u00eda en NYU Langone Health. Lee tambi\u00e9n: Con IA buscan predecir casos fatales de Covid-19 Ondas de radio, imanes y matem\u00e1ticas Para comprender el m\u00e9todo del fastMRI, es conveniente revisar primero c\u00f3mo funcionan las im\u00e1genes por resonancia magn\u00e9tica. Para crear la imagen la m\u00e1quina de resonancia utiliza campos magn\u00e9ticos que interact\u00faan con \u00e1tomos de hidr\u00f3geno en los tejidos blandos del cuerpo y \u00f3rganos vitales. Luego, estos \u00e1tomos emiten se\u00f1ales electromagn\u00e9ticas que act\u00faan como balizas, que indican en qu\u00e9 parte del cuerpo se encuentran los \u00e1tomos. Las se\u00f1ales son recopiladas por el esc\u00e1ner como una secuencia de mediciones de frecuencia 2D individuales, conocido como datos del espacio k. Una vez que se recopila toda la informaci\u00f3n, el sistema aplica una compleja f\u00f3rmula matem\u00e1tica – una transformada de Fourier inversa – a esos datos sin procesar del espacio k para crear im\u00e1genes de resonancia magn\u00e9tica detalladas de la rodilla, la espalda, el cerebro u otra \u00e1rea del cuerpo. Sin un conjunto completo de puntos de datos, las matem\u00e1ticas no pueden precisar exactamente de d\u00f3nde viene cada se\u00f1al. La propuesta del equipo fastMRI es utilizar una forma completamente diferente para crear una imagen a trav\u00e9s de una red neuronal entrenada utilizando el conjunto de datos de c\u00f3digo abierto de resonancias magn\u00e9ticas de rodilla m\u00e1s grande del mundo. Cabe se\u00f1alar que, antes de abrir los datos, se aseguraron de que todos los escaneos fueran desidentificados y que la informaci\u00f3n del paciente no estuviera disponible para los revisores o investigadores del proyecto. El equipo elimin\u00f3 aproximadamente tres cuartas partes de los datos sin procesar en cada escaneo y luego aliment\u00f3 con la informaci\u00f3n restante al modelo de IA que aprendi\u00f3 a generar im\u00e1genes completas a partir de datos limitados.  \u201cLas im\u00e1genes producidas por el modelo de IA no solo se ve\u00edan como resonancias magn\u00e9ticas convencionales sino que coincid\u00edan con la imagen real creada por la resonancia magn\u00e9tica de proceso est\u00e1ndar. De hecho, los radi\u00f3logos expertos que participaron en el estudio no pudieron distinguir las im\u00e1genes generadas por IA de las convencionales\u201d, aseguraron los investigadores.  Aclararon que fastMRI no intenta hacer el trabajo de los expertos en medicina m\u00e1s bien lograr que los pacientes pasen menos tiempo en el tubo del esc\u00e1ner aunque los m\u00e9dicos s\u00ed obtendr\u00e1n toda la informaci\u00f3n necesaria.  El equipo del fastMRI espera que esta tecnolog\u00eda acelerar\u00e1 el avance y dar\u00e1 lugar a nuevas formas de utilizar la IA para las exploraciones de resonancia magn\u00e9tica. Adem\u00e1s, dado que han compartido sus modelos abiertamente, los fabricantes de resonancias electromagn\u00e9ticas son libres de probar fastMRI desde ahora, y acercar r\u00e1pidamente sus resultados en beneficio de los pacientes. 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Pero este estudio podr\u00eda transformarse mediante el uso de inteligencia artificial (IA).  Si bien en muchos casos las resonancias magn\u00e9ticas son la mejor herramienta para diagnosticar problemas con \u00f3rganos, m\u00fasculos y otros tejidos blandos el procedimiento resulta dif\u00edcil para cualquiera, e incluso puede ser imposible para los muy j\u00f3venes o severamente enfermos. Por ello los investigadores de Inteligencia Artificial (IA) en Facebook se han asociado con m\u00e9dicos y expertos en im\u00e1genes m\u00e9dicas del centro m\u00e9dico NYU Langone Health para resolver este problema y avanzar en la investigaci\u00f3n de esta tecnolog\u00eda.  Los investigadores est\u00e1n utilizando la Inteligencia Artificial para crear im\u00e1genes completas a partir de una cantidad de datos mucho menor, lo que significa que se puede acelerar significativamente el proceso de escaneo y que, en un futuro no muy lejano, una resonancia tome solo unos minutos en el tubo del esc\u00e1ner. Despu\u00e9s de dos a\u00f1os de trabajo en la iniciativa de fastMRI, Facebook AI y NYU Langone dieron a conocer que han logrado que las im\u00e1genes de resonancia magn\u00e9tica r\u00e1pida son intercambiables con las de las resonancias magn\u00e9ticas regulares. Sus estudios se han centrado espec\u00edficamente en los escaneos de rodilla y planean extenderlos a otras partes del cuerpo. \u201cEste es un paso importante hacia la aceptaci\u00f3n cl\u00ednica y la utilizaci\u00f3n de resonancias magn\u00e9ticas aceleradas por IA\u201d, afirm\u00f3 el Dr. Michael P. Recht, profesor Louis Marx y presidente del departamento de radiolog\u00eda en NYU Langone Health. Lee tambi\u00e9n: Con IA buscan predecir casos fatales de Covid-19 Ondas de radio, imanes y matem\u00e1ticas Para comprender el m\u00e9todo del fastMRI, es conveniente revisar primero c\u00f3mo funcionan las im\u00e1genes por resonancia magn\u00e9tica. Para crear la imagen la m\u00e1quina de resonancia utiliza campos magn\u00e9ticos que interact\u00faan con \u00e1tomos de hidr\u00f3geno en los tejidos blandos del cuerpo y \u00f3rganos vitales. Luego, estos \u00e1tomos emiten se\u00f1ales electromagn\u00e9ticas que act\u00faan como balizas, que indican en qu\u00e9 parte del cuerpo se encuentran los \u00e1tomos. Las se\u00f1ales son recopiladas por el esc\u00e1ner como una secuencia de mediciones de frecuencia 2D individuales, conocido como datos del espacio k. Una vez que se recopila toda la informaci\u00f3n, el sistema aplica una compleja f\u00f3rmula matem\u00e1tica – una transformada de Fourier inversa – a esos datos sin procesar del espacio k para crear im\u00e1genes de resonancia magn\u00e9tica detalladas de la rodilla, la espalda, el cerebro u otra \u00e1rea del cuerpo. Sin un conjunto completo de puntos de datos, las matem\u00e1ticas no pueden precisar exactamente de d\u00f3nde viene cada se\u00f1al. La propuesta del equipo fastMRI es utilizar una forma completamente diferente para crear una imagen a trav\u00e9s de una red neuronal entrenada utilizando el conjunto de datos de c\u00f3digo abierto de resonancias magn\u00e9ticas de rodilla m\u00e1s grande del mundo. Cabe se\u00f1alar que, antes de abrir los datos, se aseguraron de que todos los escaneos fueran desidentificados y que la informaci\u00f3n del paciente no estuviera disponible para los revisores o investigadores del proyecto. El equipo elimin\u00f3 aproximadamente tres cuartas partes de los datos sin procesar en cada escaneo y luego aliment\u00f3 con la informaci\u00f3n restante al modelo de IA que aprendi\u00f3 a generar im\u00e1genes completas a partir de datos limitados.  \u201cLas im\u00e1genes producidas por el modelo de IA no solo se ve\u00edan como resonancias magn\u00e9ticas convencionales sino que coincid\u00edan con la imagen real creada por la resonancia magn\u00e9tica de proceso est\u00e1ndar. De hecho, los radi\u00f3logos expertos que participaron en el estudio no pudieron distinguir las im\u00e1genes generadas por IA de las convencionales\u201d, aseguraron los investigadores.  Aclararon que fastMRI no intenta hacer el trabajo de los expertos en medicina m\u00e1s bien lograr que los pacientes pasen menos tiempo en el tubo del esc\u00e1ner aunque los m\u00e9dicos s\u00ed obtendr\u00e1n toda la informaci\u00f3n necesaria.  El equipo del fastMRI espera que esta tecnolog\u00eda acelerar\u00e1 el avance y dar\u00e1 lugar a nuevas formas de utilizar la IA para las exploraciones de resonancia magn\u00e9tica. Adem\u00e1s, dado que han compartido sus modelos abiertamente, los fabricantes de resonancias electromagn\u00e9ticas son libres de probar fastMRI desde ahora, y acercar r\u00e1pidamente sus resultados en beneficio de los pacientes. 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Pero este estudio podr\u00eda transformarse mediante el uso de inteligencia artificial (IA).  Si bien en muchos casos las resonancias magn\u00e9ticas son la mejor herramienta para diagnosticar problemas con \u00f3rganos, m\u00fasculos y otros tejidos blandos el procedimiento resulta dif\u00edcil para cualquiera, e incluso puede ser imposible para los muy j\u00f3venes o severamente enfermos. Por ello los investigadores de Inteligencia Artificial (IA) en Facebook se han asociado con m\u00e9dicos y expertos en im\u00e1genes m\u00e9dicas del centro m\u00e9dico NYU Langone Health para resolver este problema y avanzar en la investigaci\u00f3n de esta tecnolog\u00eda.  Los investigadores est\u00e1n utilizando la Inteligencia Artificial para crear im\u00e1genes completas a partir de una cantidad de datos mucho menor, lo que significa que se puede acelerar significativamente el proceso de escaneo y que, en un futuro no muy lejano, una resonancia tome solo unos minutos en el tubo del esc\u00e1ner. Despu\u00e9s de dos a\u00f1os de trabajo en la iniciativa de fastMRI, Facebook AI y NYU Langone dieron a conocer que han logrado que las im\u00e1genes de resonancia magn\u00e9tica r\u00e1pida son intercambiables con las de las resonancias magn\u00e9ticas regulares. Sus estudios se han centrado espec\u00edficamente en los escaneos de rodilla y planean extenderlos a otras partes del cuerpo. \u201cEste es un paso importante hacia la aceptaci\u00f3n cl\u00ednica y la utilizaci\u00f3n de resonancias magn\u00e9ticas aceleradas por IA\u201d, afirm\u00f3 el Dr. Michael P. Recht, profesor Louis Marx y presidente del departamento de radiolog\u00eda en NYU Langone Health. Lee tambi\u00e9n: Con IA buscan predecir casos fatales de Covid-19 Ondas de radio, imanes y matem\u00e1ticas Para comprender el m\u00e9todo del fastMRI, es conveniente revisar primero c\u00f3mo funcionan las im\u00e1genes por resonancia magn\u00e9tica. Para crear la imagen la m\u00e1quina de resonancia utiliza campos magn\u00e9ticos que interact\u00faan con \u00e1tomos de hidr\u00f3geno en los tejidos blandos del cuerpo y \u00f3rganos vitales. Luego, estos \u00e1tomos emiten se\u00f1ales electromagn\u00e9ticas que act\u00faan como balizas, que indican en qu\u00e9 parte del cuerpo se encuentran los \u00e1tomos. Las se\u00f1ales son recopiladas por el esc\u00e1ner como una secuencia de mediciones de frecuencia 2D individuales, conocido como datos del espacio k. Una vez que se recopila toda la informaci\u00f3n, el sistema aplica una compleja f\u00f3rmula matem\u00e1tica – una transformada de Fourier inversa – a esos datos sin procesar del espacio k para crear im\u00e1genes de resonancia magn\u00e9tica detalladas de la rodilla, la espalda, el cerebro u otra \u00e1rea del cuerpo. Sin un conjunto completo de puntos de datos, las matem\u00e1ticas no pueden precisar exactamente de d\u00f3nde viene cada se\u00f1al. La propuesta del equipo fastMRI es utilizar una forma completamente diferente para crear una imagen a trav\u00e9s de una red neuronal entrenada utilizando el conjunto de datos de c\u00f3digo abierto de resonancias magn\u00e9ticas de rodilla m\u00e1s grande del mundo. Cabe se\u00f1alar que, antes de abrir los datos, se aseguraron de que todos los escaneos fueran desidentificados y que la informaci\u00f3n del paciente no estuviera disponible para los revisores o investigadores del proyecto. El equipo elimin\u00f3 aproximadamente tres cuartas partes de los datos sin procesar en cada escaneo y luego aliment\u00f3 con la informaci\u00f3n restante al modelo de IA que aprendi\u00f3 a generar im\u00e1genes completas a partir de datos limitados.  \u201cLas im\u00e1genes producidas por el modelo de IA no solo se ve\u00edan como resonancias magn\u00e9ticas convencionales sino que coincid\u00edan con la imagen real creada por la resonancia magn\u00e9tica de proceso est\u00e1ndar. De hecho, los radi\u00f3logos expertos que participaron en el estudio no pudieron distinguir las im\u00e1genes generadas por IA de las convencionales\u201d, aseguraron los investigadores.  Aclararon que fastMRI no intenta hacer el trabajo de los expertos en medicina m\u00e1s bien lograr que los pacientes pasen menos tiempo en el tubo del esc\u00e1ner aunque los m\u00e9dicos s\u00ed obtendr\u00e1n toda la informaci\u00f3n necesaria.  El equipo del fastMRI espera que esta tecnolog\u00eda acelerar\u00e1 el avance y dar\u00e1 lugar a nuevas formas de utilizar la IA para las exploraciones de resonancia magn\u00e9tica. Adem\u00e1s, dado que han compartido sus modelos abiertamente, los fabricantes de resonancias electromagn\u00e9ticas son libres de probar fastMRI desde ahora, y acercar r\u00e1pidamente sus resultados en beneficio de los pacientes. 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