Las radiografías radiológicas, los ultrasonidos y las RMN son todas formas de imágenes médicas que tradicionalmente han requerido la flexibilidad del ojo humano para detectar anomalías dentro del cuerpo humano. Dado que un equipo está confundido por fondos ocupados y problemas de calidad de imagen, es difícil para un algoritmo de visión artificial tradicional localizar un objeto o región de interés con mucha precisión, específicamente cuando se trata de identificar anomalías en medio de un escena no estructurada. Puede ser difícil y lento, y a veces imposible, que un sistema automatizado identifique con éxito la región de interés mientras ignora las características irrelevantes.
Debido a un fondo confuso y mal contrastado u otros problemas de mala imagen, puede ser difícil localizar una región específica de interés en una radiografía. Sin embargo, la combinación del análisis de imágenes basado en el aprendizaje profundo y la flexibilidad de un inspector humano, junto con la velocidad y robustez de un sistema computarizado, está resolviendo este desafío.
El aprendizaje profundo es una forma especializada de aprendizaje automático que enseña a las computadoras a hacer lo que viene naturalmente a los seres humanos: aprender con el ejemplo. Más allá de ser utilizado en el campo médico, el aprendizaje profundo es una tecnología clave detrás de los coches sin conductor, lo que les permite reconocer una señal de alto o distinguir a un peatón de una farola. Es la clave para el control por voz en dispositivos de consumo como teléfonos, tabletas, televisores y altavoces manos libres. El aprendizaje profundo está recibiendo mucha atención últimamente y por una buena razón. Es lograr resultados que antes no eran posibles.
En el aprendizaje profundo, un modelo de computadora aprende a realizar tareas de clasificación directamente a partir de imágenes, texto o sonido. Los modelos de aprendizaje profundo pueden lograr una precisión de vanguardia, a veces superando el rendimiento a nivel humano.
Debido a la precisión, el análisis de imágenes basado en el aprendizaje profundo puede automatizar la búsqueda de anomalías biológicas de forma fiable y repetida. Con los datos recopilados, está cambiando el papel del radiólogo actual que ahora puede aprovechar un diagnóstico asistido por computadora (CAD) diseñado específicamente para la toma de imágenes médicas. Combinando la flexibilidad de un ojo humano con la velocidad y robustez de un sistema computarizado, las anomalías como un tumor se pueden detectar más fácilmente.
Con la robusta tecnología actual, las herramientas de detección y segmentación de defectos basadas en el aprendizaje profundo pueden ayudar a identificar anomalías de forma rápida y precisa en imágenes médicas, en carreteras, y también se moverán a otras áreas de la tecnología.
Aquí en Universe Optics, ofrecemos una amplia variedad de lentes de precisión diseñadas específicamente para su uso en el campo médico. Nuestro equipo de ingenieros, junto con nuestro manufac