La Universidad Politécnica de Cartagena (UPCT) ha contribuido a la mejora del diagnóstico precoz de la arteriosclerosis con una tesis doctoral que ha desarrollado técnicas automáticas para la medición del grosor de las paredes internas de la arteria carótida.
La investigación de Rosa María Menchón Lara, dirigida por José Luis Sancho Gómez, se centró en la aplicación de herramientas de ‘Aprendizaje Máquina’ para la segmentación de imágenes ecográficas. “Estas técnicas automáticas facilitan el diagnóstico de la arteriosclerosis en la práctica clínica diaria y son fundamentales para realizar estudios con gran número de imágenes”, explica Sancho, director del Grupo de Investigación de Teoría y Tratamiento de Señal (GTTS) de la Escuela de Telecomunicación de la UPCT.
“Mediante el aprendizaje automático, los algoritmos enseñan a los ordenadores a reconocer patrones tal y como lo hace la mente humana”, añade Sancho. Las técnicas desarrolladas eliminan la subjetividad de la forma manual con la que hasta ahora se evalúan estas imágenes médicas y han sido validadas con ecografías reales facilitadas por el Servicio de Radiología del Hospital Universitario Virgen de la Arrixaca, con el que el GTTS colaboró en un proyecto de investigación y en otra tesis para el diagnóstico precoz de enfermedades.
Los investigadores de la Politécnica en Teoría y Tratamiento de Señal ha desarrollado técnicas de procesado de datos tan dispares como los procedentes de imágenes médicas, topográficas o de comunicaciones entre cetáceos. “Las técnicas que utilizamos son aplicables a la resolución de cualquier problema que suponga una clasificación”, comenta el responsable del Grupo.
