El tratamiento de imágenes en el campo de la Biología y la Medicina es crucial para varios sectores. La investigación y la industria, por ejemplo. Cada vez son más las aplicaciones que requieren procesamiento y análisis de imágenes.
En la investigación pública y privada se utilizan habitualmente varias técnicas de microscopía. Cada una de ellas genera requisitos de análisis personalizados y adaptados a cada proyecto.
Por ejemplo:
También es necesario estudiar imágenes de otras fuentes, como resonancias magnéticas, escáneres PET o simplemente cámaras que filman a un paciente, para acceder a información útil para la investigación, el diagnóstico y el tratamiento de enfermedades.
Análisis de imágenes en biología
Las imágenes microscópicas pueden analizarse para estudiar una amplia gama de fenómenos, como :
- La distribución de determinadas moléculas en los tejidos, como en las aplicaciones de transcriptómica espacial),
- La segmentación de determinados objetos a nivel de células individuales (como orgánulos, regiones de ADN o condensados útiles para el estudio de los fenómenos LLPS),
- Segmentación de organismos, como las bacterias,
- Clasificación de células (en un tejido o, por ejemplo, en una aplicación de clasificación celular),
- Y el seguimiento de células u otros organismos.
Mejora de imágenes en biología
Las complejas condiciones de obtención de imágenes obligan a menudo a preparar las imágenes obtenidas para su uso. Entre los requisitos más comunes se encuentran
- Calidad de imagen mejorada,
- Corrección del desfase entre imágenes tomadas dentro de un intervalo de tiempo,
- Reducción del ruido de fondo mediante algoritmos de eliminación de ruido y deconvolución,
- La normalización de la intensidad luminosa en la imagen,
- Corrección de las aberraciones cromáticas,
- ...
Por eso es muy común utilizar estas mejoras en biología.
Sistemas de apoyo a la toma de decisiones médicas
El uso de modelos de Deep Learning en el ámbito médico puede ayudar a la toma de decisiones y al diagnóstico de enfermedades, así como a mejorar y proteger mejor a los pacientes. Para ello se pueden desarrollar diversas aplicaciones.
Deep Learning para la mejora de imágenes médicas
La IA puede ayudar a tomar decisiones en el momento del diagnóstico. Las imágenes de estos diagnósticos pueden utilizarse para entrenar modelos de IA que reconozcan tumores. Actualmente existen aplicaciones como la mejora de la calidad de imagen de los tomogramas.
De este modo, pueden reducirse las dosis de radiación para minimizar la exposición del paciente. La pérdida de señal se compensará mediante la mejora algorítmica de la imagen.
Un ejemplo: la superresolución
También podemos citar un ejemplo de mejora de imágenes con inferencia de IA en el contexto de la superresolución.
El objetivo de la superresolución es añadir información a una señal en bruto (píxeles en este caso). De este modo, aumentamos artificialmente la escala de las imágenes de forma controlada para aumentar su resolución y facilitar así el análisis y la interpretación médica.
Para más información, ya hemos elaborado varios artículos sobre la superresolución:
- Superresolución en tiempo real y a bordo
- Mejora de imágenes: superresolución con aprendizaje profundo
En pocas palabras
Como hemos descrito brevemente, ya sea en la investigación pública o privada, o en el ámbito médico, el análisis de imágenes es una herramienta indispensable.
Nuestra experiencia en el tratamiento de imágenes, la creación de algoritmos y el desarrollo de modelos específicos de inteligencia artificial nos permite proponerle soluciones pertinentes y acompañarle a lo largo de las distintas etapas de su proyecto.
Por último, los campos de la Biología y la Medicina están muy a menudo vinculados al de la Mecánica de Fluidos. También estamos desarrollando diagnósticos ópticos basados en partículas para caracterizar estos flujos.
Tanto si es un laboratorio de investigación como una empresa, puede ponerse en contacto con nosotros para obtener una solución adaptada a sus necesidades, en particular para el tratamiento de imágenes en el campo de la Biología y la Medicina.
