La inteligencia artificial permite reconstruir im¨¢genes m¨¦dicas en 3D a partir de fotograf¨ªas

Las im¨¢genes m¨¦dicas son un conjunto de t¨¦cnicas y procesos que sirven para visualizar el cuerpo humano y diagnosticar enfermedades. En poco tiempo las tomograf¨ªas, im¨¢genes de rayos X y las ecograf¨ªas en 2 dimensiones, (es decir, ancho y alto) se leer¨¢n en 3 dimensiones. Este avance en medicina ser¨¢ posible seg¨²n aseguran investigadores del MIT (Instituto Tecnol¨®gico de Massachusetts), que han creado un algoritmo de inteligencia artificial que permite recuperar la tercera dimensi¨®n de las im¨¢genes con solo una fotograf¨ªa, es decir, con un objeto plano. ¡°El modelo podr¨ªa usarse para recrear v¨ªdeos de im¨¢genes borrosas por movimiento o para crear nuevos tipos de c¨¢maras que capturan el movimiento de una persona¡±, asegura Guha Balakrishnan, investigador de ciencias de la computaci¨®n e Inteligencia Artificial del MIT.

El algoritmo est¨¢ entrenado para recuperar informaci¨®n. "Los datos visuales tienen una dimensi¨®n que se pierde por completo, y es la del tiempo o la del espacio y es lo que este algoritmo rescata", se?ala Balakrishnan. Aunque se necesitan m¨¢s pruebas hasta que el algoritmo se aplique en el terreno sanitario, los cient¨ªficos creen que este modelo podr¨ªa usarse para convertir im¨¢genes m¨¦dicas en 2D en escaneos corporales en 3D. Un sistema muy ¨²til en los pa¨ªses en v¨ªas de desarrollo por su bajo coste una vez perfeccionado el algoritmo. "Se podr¨ªa hacer una radiograf¨ªa e introducirla en nuestro algoritmo y ver toda la informaci¨®n perdida", asegura Balakrishnan.

Los investigadores dicen que el mundo tridimensional solo est¨¢ en nuestra imaginaci¨®n o con imaginaci¨®n y gafas 3D. Sin embargo, la realidad es m¨¢s compleja. ¡°Cuando tenemos un objeto y le quitamos alguna dimensi¨®n, todo se vuelve plano, en dos dimensiones. Imaginemos una pir¨¢mide vista desde arriba. La imagen se convierte en cuatro tri¨¢ngulos planos¡±, explica Javier Melench¨®n, profesor de inform¨¢tica, multimedia y telecomunicaciones de la Universidad Oberta de Catalunya (UOC).

Otro tipo de im¨¢genes que se podr¨¢n recuperar son las fotos borrosas, es decir, cuando el obturador ha captado luz un tiempo y el objeto se ha movido. Es una proyecci¨®n a trav¨¦s del tiempo. ¡°Imaginemos que recuperamos la funci¨®n Live de los iPhones (cuando hay unas d¨¦cimas de segundo de movimiento en una foto). Con ese servicio se proyecta la dimensi¨®n tiempo. Es la altura de p¨ªxeles, el ancho de p¨ªxeles y se proyecta el tiempo¡±, se?ala Melench¨®n. En ese caso se convierte una imagen en un v¨ªdeo, se recupera una variable, algo similar a lo que har¨¢n los cient¨ªficos del MIT.

"Los datos visuales tienen una dimensi¨®n que se pierde por completo, y es la del tiempo o la del espacio y es lo que este algoritmo rescata"

Las c¨¢maras digitales que capturan tomas de larga exposici¨®n agregan fotones durante un per¨ªodo de tiempo en cada p¨ªxel. Cuando capturan el movimiento de un objeto a lo largo del tiempo, la c¨¢mara toma el valor promedio de los p¨ªxeles de captura de movimiento. Luego, aplica esos valores promedio a las alturas y anchos correspondientes de una imagen fija, y se crean rayas borrosas de la trayectoria del objeto. ¡°Cuando calculamos algunas variaciones en la intensidad de los p¨ªxeles, recreamos de manera te¨®rica el movimiento¡±, explica Amy Zhao, ingeniera inform¨¢tica y el¨¦ctrica e investigadora del MIT. Este algoritmo recupera el modelo original que se ha movido. ¡°Se conseguir¨ªa su proyecci¨®n, es decir, la expresi¨®n completa del objeto que ha perdido una dimensi¨®n y, por tanto, se podr¨ªan hacer reconstrucciones de paredes, tejidos o incluso ¨®rganos completos¡±, afirma Melench¨®n.

Los investigadores han conseguido implementar el algoritmo despu¨¦s de que el sistema reconozca millones de parejas de proyecci¨®n y objeto que ha provocado la proyecci¨®n. A partir de ah¨ª el sistema deduce las reglas que hay de la proyecci¨®n al objeto tridimensional. Este tipo de algoritmos se conocen como redes neuronales porque se inspiran en el funcionamiento de las neuronas, es decir, de manera autom¨¢tica. ¡°Estos algoritmos deducen las reglas internas una vez que las han aprendido, no las memorizan¡±, aclara Melench¨®n.