UN NUEVO SISTEMA INFORMÁTICO PERMITE DIAGNOSTICAR EL ALZHEIMER DE FORMA PRECOZ A PARTIR DE IMÁGENES PROCESADAS POR ORDENADOR
Fuente: Universidad de Granada
Este trabajo ha logrado mejorar la identificación precoz de la enfermedad hasta alcanzar un 90 % de éxito, lo que supone un importante avance en este ámbito de investigación. Los resultados de esta investigación han sido publicados en las revistas Information Sciences, 2010, Neuroscience Letters, 2009 y Electronics Letters, 2009
Investigadores de la Universidad de Granada han desarrollado un nuevo sistema informático que permite diagnosticar el Alzheimer de forma precoz a partir de imágenes procesadas por ordenador. Su trabajo ha logrado mejorar la identificación precoz de la enfermedad hasta alcanzar un 90 % de éxito, lo que supone un importante avance en este ámbito de investigación.
Este trabajo ha sido llevado a cabo por el profesor Ignacio Alvarez Illán, miembro del Grupo SIPBA (Signal Processing and Biomedical Applications), TIC-010 de la Universidad de Granada, y dirigido por los profesores Juan Manuel Górriz Sáez, Javier Ramírez Pérez de Inestrosa y Carlos García Puntonet.
Los científicos de la UGR han validado varias técnicas nuevas para la ayuda al diagnóstico de Alzheimer por computador, que han dado resultados muy prometedores dentro del campo, y cuya aplicación se ha testado con resultados muy satisfactorios. Este trabajo forma parte de un proyecto más amplio en desarrollo para crear una herramienta informática completa que esté disponible en la práctica clínica de los hospitales, en colaboración con las empresas PET-Cartuja y PTEC, bajo el proyecto PETRI-DENCLASES galardonado con los III premios Andalucía Sociedad de la información.
La cooperación del grupo de investigación en el que se ha desarrollado este trabajo con el proyecto ADNI (Alzheimer Disease NeuroImaging Initiative), hace que el proyecto tome un carácter internacional y se sirva de una de las bases de datos más amplia a nivel mundial en lo que se refiere a la enfermedad de Alzheimer.
Imágenes tomográficas
Para probar esta nueva técnica automática de diagnóstico asistido por computador, los investigadores de la UGR emplearon imágenes tomográficas SPECT y PET de tres bases de datos diferentes. La primera de ellas consta de 97 imágenes SPECT anonimizadas y etiquetadas por expertos, suministradas por la estrecha colaboración con Manuel Gómez-Río y el departamento de medicina nuclear del Hospital Universitario Virgen de las Nieves (Granada). La segunda base de datos consta de 60 imágenes PET, con las que la empresa PET-Cartuja (Sevilla) contribuía al proyecto. La tercera y más amplia base de datos, constaba de imágenes PET de 219 sujetos provistas por ADNI (Alzheimer Disease Neuroimaging Initiative, Estados Unidos).
Estas bases de datos constaban de imágenes tomográficas cerebrales de sujetos de edad avanzada, afectados por la enfermedad de Alzheimer o con un patrón de desarrollo normal, de manera que los algoritmos desarrollados permitían identificar las regiones afectadas por el Alzheimer y aprender a discriminar entre aquellos sujetos que padecían la enfermedad y los sanos.
Los tres métodos presentados en este trabajo llegaron a superar el 90% de éxito en la identificación del Alzheimer mediante imágenes tomográficas, tanto PET como SPECT. Actualmente, se está desarrollando una herramienta informática, en un proyecto junto a la empresa PTEC (Málaga), para trasladar estos resultados de investigación a un software preparado para ser utilizado en cualquier hospital. De esta manera, el diagnóstico a efectuar individualmente por el neurólogo contará con la ayuda de una herramienta cuya precisión se estima equiparable a la de un conjunto de expertos.
Parte de los resultados de esta investigación han sido publicados en las revistas Information Sciences, 2010, Neuroscience Letters, 2009 o Electronics Letters, 2009.
Más información:
Ignacio Alvarez Illán.
Tlf: 958 240 459.
E-mail: illan@ugr.es
Últimas publicaciones
Científicos del Instituto de Agricultura Sostenible de Córdoba han diseñado una metodología para analizar por separado los microorganismos que habitan sobre los fragmentos de acolchados plásticos que cubren el suelo en la agricultura intensiva y los que viven en las partículas de tierra que se quedan adheridas. El trabajo podría ayudar a identificar bacterias capaces de degradar este material y contribuir así a la búsqueda de soluciones biológicas para combatir su acumulación en el campo.
Investigadores de la Universidad de Málaga han desarrollado un algoritmo de Inteligencia Artificial (IA) que realiza un agrupamiento no supervisado de objetos similares evitando el etiquetado manual. Este modelo es capaz de detectar una gran diversidad de elementos en la zona de pistas de un aeródromo, desde personas hasta aviones. Otra de las novedades es su optimización para ahorrar tiempo de cálculo y energía en las tareas de identificación, de forma que permite su uso en dispositivos de bajo consumo.
Sigue leyendo
El estudio, liderado por el Instituto de Investigación Biosanitaria de Granada con la participación de la Universidad de Granada, reveló que las niñas con mayor exposición al bisfenol A presentaban un riesgo casi tres veces mayor de desarrollar sobrepeso u obesidad. El hallazgo destaca la necesidad de seguir investigando sobre la relación entre contaminantes ambientales y enfermedades metabólicas para mejorar el bienestar de la población infantil.
Sigue leyendo
