La Asociación Europea de Lógica Difusa y Soft Computing (EUSFLAT) ha premiado al grupo de trabajo de Inteligencia Artificial y Razonamiento Aproximado (GIARA) de la Universidad Pública de Navarra por el desarrollo de un algoritmo por el cual mejora la delimitación de los tumores cerebrales en imágenes médicas, según publica la agencia SINC.

Según Aránzazu Jurío, una de las autoras del trabajo, “cuando el médico decide por dónde debe separar el tejido tumoral del tejido sano, nuestro algoritmo le da la garantía de que nunca va a escoger la peor de las posibilidades porque, de manera automática, le ofrece una solución mejorada”.

El trabajo se centra en el estudio de imágenes de cerebros obtenidas a través de resonancia magnética. En concreto, han desarrollado un algoritmo para mejorar el proceso de segmentación de imágenes.

“Mediante la segmentación se separan cada uno de los objetos que forman parte de la imagen. Se analiza cada píxel de manera que todos los que tengan ciertas características en común, se consideran parte del mismo objeto”, añade la investigadora.

En el caso de las imágenes médicas, este proceso es fundamental para la delimitación de tumores "donde, si pensamos en zonas como el cerebro, tres milímetros de diferencia pueden marcar la diferencia entre la curación o afectar zonas como el habla o la vista" afirma Jurío.

Cuando se delimita un tumor cerebral por un equipo de varios médicos es muy probable que cada uno de ellos tenga una opinión de cómo hacerlo, por ello. "Ahora, con el método propuesto, automáticamente van a tener una serie de opciones que, en cualquier caso, siempre van a mejorar la peor elección. Hemos logrado que, aunque elijan la peor opción, se equivoquen lo menos posible”, destaca Humberto Bustince, otro de los autores del trabajo.

Fuente: ConSalud.es