Inteligencia artificial

 

Aplicamos inteligencia artificial en los procesos de segmentación de imágenes médicas para generar modelos 3D que representan con fidelidad la anatomía del paciente.

Inteligencia artificial en imágenes médicas para modelos 3D

¿Cómo se desarrolla nuestra inteligencia artificial?

Para la creación del modelado 3D se requieren sistemas de segmentación avanzada de la imagen médica para obtener un alto grado de precisión en la reconstrucción anatómica combinando algoritmos, radiómica e inteligencia artificial; tecnologías que están revolucionando la interpretación de imágenes médicas. Estos procesos de alta tecnología son supervisados por radiólogos.

Deep Learning

El deep learning es la rama de la IA que explora el uso de redes neuronales artificiales, una forma de algoritmo inspirado en la estructura y función del cerebro humano. En Cella desarrollamos redes neuronales artificiales compuestas por distintas capas de neuronas interconectadas que aprenden a realizar tareas relacionadas con la segmentación de forma autónoma.

Redes neuronales convolucionales

Las redes neuronales convolucionales (CNN, convolutional neural networks) se utilizan para resolver distintas tareas dentro del dominio de Visión Artificial, posibilitando una segmentación semántica de los elementos anatómicos, lo que supone un espectacular avance en la radiología. El objetivo de esta tarea es etiquetar cada píxel de una imagen con la clase correspondiente de lo que está representando.

¿Qué beneficios tiene el uso de la inteligencia artificial en segmentación?

  • Posibilita una segmentación semántica de los elementos anatómicos.

  • Consigue relacionar cada píxel de una imagen con la clase que está representando.