• ES
  • EU
  • EN


Noticias


Miércoles 26 de diciembre de 2007 [Cursos y Conferencias]

El experto Hamid Tizhoosh señala que la mejora en el procesamiento de imágenes contribuye significativamente a precisar los diagnósticos médicos.

Ha pronunciado una conferencia en el Departamento de Automática y Computación de la Universidad Pública de Navarra

zoomEl profesor Hamid Tizhoosh en un momento de la conferencia.

El profesor Hamid Tizhoosh en un momento de la conferencia.

Invitado por el Grupo de investigación de Inteligencia Artificial y Razonamiento Aproximado de la Universidad Pública de Navarra, el profesor Hamid Tizhoosh, del Departamento de Ingeniería de la universidad canadiense de Waterloo, ha pronunciado una conferencia sobre la aplicación técnicas fuzzy en el tratamiento de imágenes del cáncer de mama, área en donde el desarrollo de estas técnicas contribuye de un modo significativo a la mejora de los diagnósticos.

La captura de imágenes para diagnósticos es una herramienta crucial en la sanidad. Ultrasonidos, escáner, rayos X, mamografías y otras modalidades de imágenes se utilizan para precisar el diagnóstico en las enfermedades y aplicar un tratamiento, pero las nuevas tecnologías y la innovación en los algoritmos utilizados para reconocer y procesar imágenes suponen un paso más a la hora de ofrecer a los médicos datos fiables de esas imágenes.

Hamid Tizhoosh, autoridad de reconocido prestigio en técnicas fuzzy, ha llegado a Pamplona invitado por H. Bustince, responsable del grupo de investigación de la UPNA. Estudió en la Universidad de Aachen (Alemania), se doctoró en 1999 en Ingeniería informática por la Universidad de Otto-Von-Guericke (Magdeburg, Alemania) y es autor de más de una veintena de artículos y publicaciones.

Tal y como ha expuesto en su conferencia, "gracias al procesamiento de imágenes con técnicas fuzzy, los profesionales médicos cuentan con un elemento más de apoyo a la hora de realizar sus diagnósticos, ya que pueden delimitar con mayor exactitud si la imagen que ven corresponde o no a una célula cancerosa".

A modo de ejemplo de qué son las técnicas fuzzy, pensemos en una imagen cualquiera: un objeto y un fondo. Siempre hay píxeles que no está claro si corresponden al fondo o al objeto. Cuando una imagen contiene muchos píxeles, como suele ocurrir en imágenes difíciles (imágenes espaciales o imágenes médicas) lo que hace la teoría fuzzy o difusa es representar esos casos mediante algoritmos. En concreto, el trabajo del profesor Hamid Tizhoosh es utilizar esas técnicas difusas en el procesamiento de imágenes que no se sabe muy bien si son, por ejemplo, imágenes de una célula cancerosa o no.

El éxito del profesor Tizhoosh es haber utilizado por primera vez algoritmos con conjuntos intervalo-valorados fuzzy. Es decir, hasta entonces, cuando se conseguía representar muy bien la imagen matemáticamente, el algoritmo daba muy buen resultado, pero si la representación matemática de la imagen no era correcta, el algoritmo daba un mal resultado. Al intervalo-valorizar la imagen, Hamid Tizhoosh consigue que siempre se obtengan buenos resultados.

En consecuencia, estas técnicas en el procesamiento de imágenes, que en los últimos años ya se están utilizando en los centros de investigación médica, han contribuido de modo significativo a reducir los problemas de diagnósticos. De hecho, a la hora de tomar decisiones, el médico cuenta con un dato más de apoyo que puede aportarle hasta un 40% más de información de la que disponía hasta entonces.

Diversidad de aplicaciones

En la actualidad, el profesor Tizhoosh está trabajando en diversas aplicaciones. Por un lado, en la captura de imágenes con teléfonos móviles. "Fotografiamos un código de barras con el móvil, que segmenta ese código. El código de barras está codificado con una dirección de internet, de modo que desde el móvil puedes ir directamente a esa página web".

Asimismo, trabaja en la detección de pequeños errores en materiales compuestos, materiales que se utilizan, por ejemplo, en la industria aeroespacial. Hamid Tizhoosh capturó por primera vez con éxito imágenes en terahercios (determinada unidad de medida de frecuencia) de los citados materiales. "El objetivo es detectar defectos no visibles a través de rayos X, ultrasonidos o imágenes térmicas", una posibilidad que abre, entre otras, nuevas direcciones en el control de la calidad industrial.

Por último, Tizhoosh está centrado en un método para representar imágenes médicas utilizando las técnicas fuzzy, pero un método que luego sirva para otros campos. El procedimiento es ponerlo en conocimiento de los expertos y, con ese conocimiento, trasladarlo a algoritmos, pero siempre algoritmos con técnicas difusas.