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IA para detectar Covid-19
Publicado el 04/08/2021 en Investigación y Tecnología
Estudiantes de Ingeniería de Sistemas implementaron una aplicación para ayudar a interpretar imágenes de rayos x para la detección de Covid-19 mediante un clasificador neuronal.
Fue en el marco del trabajo final de la materia Sistemas Inteligentes. Sus autores fueron Carolina Misa, Lucio Murature y Matías Schröder, dirigidos por los docentes Elmer Fernández y Pablo Pastore.
El objetivo del proyecto es poder contribuir a la capacitación de médicos y al mismo tiempo que el sistema trabaje como soporte a la actividad diaria de la detección del virus. Cabe destacar que en estos días la aplicación se presentó ante un grupo de médicos que manifestaron su gran utilidad y plantearon nuevos desafíos y mejoras de la propuesta.
Para lograrlo, partieron del análisis de imágenes de rayos X correspondientes a la zona torácica que les brindaron desde la cátedra. "Las imágenes se encontraban clasificadas en tres grupos característicos relacionados al estado de salud de los pulmones mostrados en los RX: pulmones normales, con neumonía, y con SARS-CoV-2 (Covid-19)", cuenta Carolina Misa. A partir de ello, se desarrolló una aplicación web que permite a los usuarios tomar tres imágenes aleatorias, según cada tipo de estado de salud o patología que posee la base de datos. Para ello, los estudiantes utilizaron los conocimientos de Computer Vision adquiridos en el cursado de la materia. El sistema desarrollado permite a los usuarios aplicar transformaciones en las imágenes para lograr tener un diagnóstico y para entender qué puntos de los pulmones mostrados determinan la patología que se está manifestando. Entre las transformaciones permitidas se encuentran algoritmos de segmentación, detección de bordes, y la aplicación de un mapa de calor sobre la imagen, donde se representan aquellos puntos donde una inteligencia artificial desarrollada por la cátedra hace foco para realizar sus análisis y predicciones. Además, la aplicación desarrollada permite al usuario cargar sus propias imágenes de RX, predecir si se trata de un estado normal de salud, o si corresponde a una de las dos patologías estudiadas, y poder aplicarle a la imagen transformaciones a partir de los algoritmos de Computer Vision.
"Nuestra aplicación consta de dos partes, la primera es el visualizador de distintas radiografías de pulmones –comenta Lucio Muratore. Esta primera funcionalidad permitirá capacitar a médicos sin experiencia previa o estudiantes a detectar y diferenciar patologías como Covid-19 y neumonía, ya que a través de las transformaciones se puede observar las diferencias entre los distintos casos."
Por otro lado, al cargar una imagen el profesional puede obtener una ayuda para llegar a un diagnóstico rápido a través de la visualización proporcionada por el modelo de redes neuronales.
"Muchas veces estos sistemas pueden determinar anomalías que son complicadas de detectar por el ojo del médico, explica Matías Schroder. Igualmente es importante aclarar que el profesional debería utilizar esta funcionalidad como una herramienta y no como diagnóstico médico."
Lucio, Carolina y Matías, estudiantes de Ingeniería en Sistemas que desarrollaron el proyecto
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