Ezkerretik eskuinera, Humberto Bustince, Daniel Paternain, Aránzazu Jurío eta Miguel Pagola, lan sarituaren egileak
Nafarroako Unibertsitate Publikoko Adimen Artifizialeko eta Arrazonamendu Hurbileko Taldeak aurkeztutako ikerketa lana saritu du Logika Lausoaren eta Soft Computingaren Europako Elkarteak (EUSFLAT) joan den astean Milanen egindako biurteko bileran. Ikertzaileek metodo bat garatu dute, irudi medikoetan tumoreak hobeki mugatzen dituena. Azaldu dutenez, "medikuak tumore ehuna ehun osasuntsutik non bereizi behar den erabakitzen duenean, gure algoritmoak bermatzen dio inoiz ez duela aukera okerrena hautatuko, irtenbide hobea eskaintzen baitio automatikoki".
Lanaren egileak hauek dira: Aránzazu Jurío, Miguel Pagola, Daniel Paternain, Nicolás Madrid eta Humberto Bustince. Beren ikerketa biltzarrean aurkeztutako beste 200 lanekin lehiatu zen. Lan horietatik 16 aukeratu zituzten aurretik, eta gero, finalera iritsi ziren hirurak: Nafarroako Unibertsitate Publikoa, Alemaniako Universität Marburg eta Belgikako Ghent University.
Erresonantzia magnetikoaren bidez lortutako garuneko irudien azterketan oinarritzen da lana. Zehazki, algoritmo bat garatu da, irudien segmentazio prozesua hobetzeko. “Irudien segmentazioaren bidez irudia osatzen duen objektu bakoitza bereizten da —azaldu du Aránzazu Juríok—. Pixel bakoitza aztertzen da, halako eran non ezaugarri komun batzuk dituztenak objektu beraren zatitzat jotzen baitira". Irudi medikoei dagokienez, prozesu hau funtsezkoa da tumore batzuetan, esaterako garunekoetan, hiru milimetroko aldeak gaixoa sendatu edo bere garuneko alde batzuetan kaltea eragin baitezake, esaterako mintzamenean edo ikusmenean.
Ikertzaileek garatutako algoritmoaren funtzionamendua ulertzeko, Humberto Bustincek paralelismo hau erabiltzen du: "Eman dezagun, erresonantzia magnetikoaren bidez garun baten irudia egin dugula eta zazpi medikuk tumorea nola mugatu behar den erabaki behar dutela. Esperientziaz badakigu mediku bakoitzak modu desberdinean bereiziko duela tumorea. Orain, proposatutako metodoarekin, hainbat aukera izango dituzte automatikoki, eta, edozein dela ere kasua, zazpietan txarrena denak egingo zukeen aukeraketa hobetuko dute beti. Txarrena hobetzea lortu dugu, aukeraketa okerrena egiten badute ere, ahalik eta gutxien oker daitezen".
Denbora errealean
Adimen artifizialeko adituek kontuan izan behar duten beste faktore bat denbora-aldaketena da, irudi medikoak aldatu egin baitira denboran, eta, askotan, denbora tarte txikian, "Algoritmoen bidez denbora errealeko aplikazioa lortzen da, une jakin batean irudi baterako erabilgarri dena, ez baita erabilgarri denbora bat igaro eta gero", azaldu du Bustince irakasleak.
Alde horretatik, Aránzazu Juríok nabarmendu duenez, "garatu dugun algoritmoak funtzio desberdinen arteko adostasun moduko bat lortzen du, konponbide hobe bat erdiesteko. Esan dezagun adituari aukeraketa prozesu bat kentzen diola, algoritmoa baita funtzioa automatikoki aukeratzen duena".
“Kontua da —erantsi du Daniel Paternainek— irudi zehatz baterako funtzio batzuk erabiltzeko aukera duela adituak, baina segmentazioa egitean funtzioz okertzen bada, baliteke emaitza oso txarra izatea. Konpondu nahi duguna hori da: funtzioz okertzen bada, emaitza ez dadila oso txarra izan".
Europa osotik etorri diren eta Fuzzy Logikarekin, Soft Computingekin eta bere aplikazioekin lan egiten duten 300dik gora ikertzailek parte hartu dute Milanen irailaren 11tik 13ra arte egin den EUSFLAT 2013 Biltzarrean. Humberto Bustince Konputazio eta Adimen Artifizialeko katedradunak egin zuen osoko hiru hitzaldietako bat: "Irudien prozesatze eta sailkapena multzo lausoen hedapena erabiliz. Lehen arrakastak".