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IPN desarrolla sistema informático de alta precisiónpara detectar cáncer cervicouterino

27/08/2010 16:54 0 Comentarios Lectura: ( palabras)

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Con el propósito de contribuir a mejorar los métodos de diagnóstico de cáncer cervicouterino, científicos del Instituto Politécnico Nacional (IPN) desarrollaron un sistema informático con alto grado de precisión que permite detectar de forma rápida este padecimiento que, de acuerdo con cifras oficiales, causa la muerte de dos mujeres mexicanas cada hora.

El Programa de Detección de Cáncer Cervicouterino Mediante Red Neuronal Función de Base Radial funciona mediante una red neuronal artificial única en el mundo, creada por el doctor en ciencias Francisco Javier Gallegos Funes, catedrático e investigador de la Unidad Profesional Interdisciplinaria de Ingeniería y Tecnologías Avanzadas (UPIITA), quien señaló que la tecnología procesa en pocos segundos imágenes obtenidas a través de una cámara conectada al microscopio que analiza las muestras.

Gallegos Funes señaló que el propósito del sistema -que permitió a Margarita Elizabeth Gómez Mayorga, obtener el grado de Maestra en Ciencias con especialidad en Tecnologías Avanzadas-, es contribuir a reducir los índices de cáncer cervicouterino en México, toda vez que detecta detalles de las células, lo cual permite clasificar el grado de afección de las mismas y, de ese modo, incrementar la precisión del diagnóstico.

Consideró que el sistema constituye una herramienta valiosa para los especialistas, porque muchas veces existe confusión en el grado de avance de la enfermedad. Los patólogos cuentan con amplia experiencia, pero en ocasiones es difícil precisar el nivel de la displasia (moderada o severa), de modo que el sistema permite mejorar el diagnóstico y evitar falsos positivos o falsos negativos.

Explicó que el sistema informático toma como base imágenes reales generadas por una cámara digital conectada al microscopio en el que se analizan las muestras de las pacientes, las cuales procesa y amplifica para buscar características internas mediante la aplicación de algoritmos especiales.

A partir de imágenes previas, el sistema detecta las células normales, con displasia o malignas. Conforme aumenta la afección, la tonalidad de las células se hace más intensa, el núcleo incrementa de tamaño y el citoplasma se deforma y se pierde.

El sistema fue entrenado mediante técnicas de inteligencia artificial para lograr una clasificación exacta y automática de los distintos tipos de células, a partir de la imagen que se cargue. El sistema separa y analiza las formas; en algunos casos pueden medir micras que detecta en las imágenes. Posteriormente, las enmarca y después de algunos segundos expresa el resultado.

Entrenar la red neuronal desarrollada por Gallegos Funes implicó un trabajo meticuloso, ya que se tuvieron que cargar en el programa células de distintos tipos con diferentes grados de afección, con el propósito de que el algoritmo pueda discriminar y seleccionar las imágenes y finalmente dar el diagnóstico en el que se especifica el grado de avance del padecimiento, lo cual permite a los especialistas aplicar el tratamiento más adecuado.

Mencionó que para desarrollar el programa contaron con el apoyo del Jefe del Departamento de Anatomía Patológica, Gilberto de Jesús Vázquez Sánchez y del Citopatólogo, José Luis Bribiesca Páramo, ambos del Hospital Regional "1º de Octubre", del Instituto de Seguridad y Servicios Sociales para los Trabajadores del Estado (ISSSTE).

El doctor Gallegos Funes subrayó que por la calidad y aportaciones que puede tener en el sector salud, el programa ya cuenta con una patente a favor del Instituto Politécnico Nacional, además de haber obtenido el premio a la mejor tesis de maestría a nivel nacional, otorgado por la Sociedad Mexicana de Inteligencia Artificial.

Finalmente, el investigador politécnico señaló que como producto del desarrollo tecnológico se realizaron cinco publicaciones en revistas científicas de prestigio internacional y se dio a conocer en cinco congresos internacionales y tres nacionales. Al tomar como base la misma técnica desarrollada con la red neuronal, se han comenzado trabajos para eficientar el diagnóstico del cáncer linfático infantil, retinopatía diabética y anormalidades cardiacas.

Fuente|Comunicado IPN.

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