Google ha desarrollado un microscopio interactivo para detectar cáncer en muestras de tejido. El aparato analiza en tiempo real la imagen de la cámara y remarca las áreas similares a formaciones malignas, utilizando una pantalla de realidad aumentada integrada en el microscopio. Para ello, no es necesario crear un nuevo modelo de microscopio. Muchos de los ya existentes que se usan en hospitales y centros de investigación se pueden usar como base, según revelan los desarrolladores en el blog Google Research. El desarrollo fue presentado en la conferencia anual AACR.
Una de las principales áreas de aplicación de las tecnologías de aprendizaje automático, en la que los investigadores han logrado grandes avances en los últimos años, es la visión por computadora. Por lo general, se usa para reconocer rostros, así como otros objetos en imágenes o videos. Además, el reconocimiento de objetos se usa en medicina para diagnosticar enfermedades y detectar cambios estructurales en los tejidos.
Los desarrolladores de Google utilizaron el aprendizaje automático para diagnosticar el cáncer, pero no solo desarrollaron el algoritmo, sino que crearon un prototipo de microscopio que utiliza este algoritmo. Como base, los autores tomaron un microscopio óptico e insertaron dos módulos entre el ocular y la lente. El microscopio puede mostrar información directamente en el ocular en modo de realidad aumentada.
Una de las principales áreas de aplicación de las tecnologías de aprendizaje automático, en la que los investigadores han logrado grandes avances en los últimos años, es la visión por computadora. Por lo general, se usa para reconocer rostros, así como otros objetos en imágenes o videos. Además, el reconocimiento de objetos se usa en medicina para diagnosticar enfermedades y detectar cambios estructurales en los tejidos.
Los desarrolladores de Google utilizaron el aprendizaje automático para diagnosticar el cáncer, pero no solo desarrollaron el algoritmo, sino que crearon un prototipo de microscopio que utiliza este algoritmo. Como base, los autores tomaron un microscopio óptico e insertaron dos módulos entre el ocular y la lente. El microscopio puede mostrar información directamente en el ocular en modo de realidad aumentada.
La imagen del tejido a examinar en la matriz se procesa en tiempo real mediante un algoritmo desarrollado por los investigadores. Es una red neuronal convolucional profunda, basada en un algoritmo desarrollado por la University College de Londres, y utilizada anteriormente en algunos estudios médicos. El programa se puede utilizar para detectar diversas patologías, pero los expertos de Google se han concentrado en dos tipos de objetos: metástasis de cáncer de mama en los ganglios linfáticos y cáncer de próstata.
El microscopio puede mostrar áreas sospechosas en la imagen en tiempo real, trazando los posibles tumores con una línea brillante o simplemente mostrando un mapa de calor en todo el campo de visión.
El microscopio puede mostrar áreas sospechosas en la imagen en tiempo real, trazando los posibles tumores con una línea brillante o simplemente mostrando un mapa de calor en todo el campo de visión.
PoHsuan (Cameron) Chen et al. / Annual Meeting of the AACR
Los investigadores señalan que este microscopio interactivo se puede crear usando varios modelos de microscopios ópticos utilizados en hospitales y centros de investigación, sin la necesidad de comprar nuevos equipos costosos. Además, el algoritmo fue entrenado con imágenes de escáneres de alta calidad, pero sin pérdida de eficiencia frente a las imágenes obtenidas en un microscopio.
Los investigadores señalan que este microscopio interactivo se puede crear usando varios modelos de microscopios ópticos utilizados en hospitales y centros de investigación, sin la necesidad de comprar nuevos equipos costosos. Además, el algoritmo fue entrenado con imágenes de escáneres de alta calidad, pero sin pérdida de eficiencia frente a las imágenes obtenidas en un microscopio.
Desde el año pasado, investigadores de la Universidad de Nagoya (Japón) desarrollan un dispositivo de nanocables capaz de detectar niveles microscópicos de marcadores urinarios potencialmente implicados en el cáncer.
María Cervantes
Esta noticia ha sido publicada originalmente en N+1, tecnología que suma.
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