/ miércoles 17 de octubre de 2018

Nuevo sistema automatizado puede identificar tejido denso en mamografías

México, (Notimex).- Científicos del Instituto Tecnológico de Massachusetts (MIT, por sus siglas en inglés) realizan un modelo de aprendizaje capaz de identificar, en mamografías, tejido denso, un factor de riesgo del cáncer de mama.

El nuevo método de aprendizaje profundo automatizado, hecho por científicos del MIT y del Hospital General de Massachusetts, se usó con éxito en pacientes, por lo que el desarrollo podría derivar en mejores procesos de detección, tan confiables como los radiólogos.

Los investigadores destacan que el modelo puede brindar mayor confiabilidad en la evaluación de densidad mamaria en la población estadunidense, donde se estima que más del 40 por ciento de las mujeres tienen tejido mamario denso.

De acuerdo con el MIT, el tejido denso puede ocultar el cáncer en la mamografía, lo que dificulta la detección.

Para el desarrollo del proyecto, los científicos dotaron a un modelo de aprendizaje de miles de mamografías digitales de alta calidad para aprender a distinguir los diferentes tipos de tejido mamario.

“Nuestra motivación fue crear una herramienta precisa y coherente, que se pueda compartir y utilizar en todos los sistemas de atención médica”, indicó uno de los autores del artículo Adam Yala.

Los investigadores entrenaron y probaron su modelo en un conjunto de datos de más de 58 mil mamografías seleccionadas al azar de más de 39 mil mujeres.

El sistema se instala en una máquina separada que toma las exploraciones mamarias antes de que llegue al radiólogo, para asignar a cada mamografía una clasificación de densidad. Después, los expertos aceptan o rechazan calificación asignada del modelo.

De enero a mayo del presente año, en más de 10 mil mamografías, el modelo coincidió 94 por ciento con los radiólogos del Hospital General de Massachusetts en una prueba binaria.

“Toma menos de un segundo por imagen, puede escalarse de manera fácil y económica en todos los hospitales”, indicó Adam Yala.

México, (Notimex).- Científicos del Instituto Tecnológico de Massachusetts (MIT, por sus siglas en inglés) realizan un modelo de aprendizaje capaz de identificar, en mamografías, tejido denso, un factor de riesgo del cáncer de mama.

El nuevo método de aprendizaje profundo automatizado, hecho por científicos del MIT y del Hospital General de Massachusetts, se usó con éxito en pacientes, por lo que el desarrollo podría derivar en mejores procesos de detección, tan confiables como los radiólogos.

Los investigadores destacan que el modelo puede brindar mayor confiabilidad en la evaluación de densidad mamaria en la población estadunidense, donde se estima que más del 40 por ciento de las mujeres tienen tejido mamario denso.

De acuerdo con el MIT, el tejido denso puede ocultar el cáncer en la mamografía, lo que dificulta la detección.

Para el desarrollo del proyecto, los científicos dotaron a un modelo de aprendizaje de miles de mamografías digitales de alta calidad para aprender a distinguir los diferentes tipos de tejido mamario.

“Nuestra motivación fue crear una herramienta precisa y coherente, que se pueda compartir y utilizar en todos los sistemas de atención médica”, indicó uno de los autores del artículo Adam Yala.

Los investigadores entrenaron y probaron su modelo en un conjunto de datos de más de 58 mil mamografías seleccionadas al azar de más de 39 mil mujeres.

El sistema se instala en una máquina separada que toma las exploraciones mamarias antes de que llegue al radiólogo, para asignar a cada mamografía una clasificación de densidad. Después, los expertos aceptan o rechazan calificación asignada del modelo.

De enero a mayo del presente año, en más de 10 mil mamografías, el modelo coincidió 94 por ciento con los radiólogos del Hospital General de Massachusetts en una prueba binaria.

“Toma menos de un segundo por imagen, puede escalarse de manera fácil y económica en todos los hospitales”, indicó Adam Yala.

Local

Déficit de $50 mil por bombero, dice Cabrera

El Poder Legislativo impulsa la Iniciativa de Ley que reforma los artículos 30 y 31 de la Ley Orgánica Municipal del estado.

Local

La Profeco hará respetar Buen Fin en Querétaro

Anuncia Dalia Garrido sanciones de hasta 2.5 millones de pesos contra quien engañe a consumidores

Local

Instala Domínguez comité anticorrupción

La corrupción cuesta a México lo equivalente al 10 % del crecimiento económico

Celebridades

A los 95 años muere Stan Lee, el creador del Universo Marvel

El creador de cómics Marvel y personajes fundamentales de la cultura popular como Spider-Man, Hulk, Los 4 Fantásticos, Iron Man, The X-Men o Daredevil, murió ayer a los 95 años

Gossip

[Video] La última temporada de "Game of Thrones" ya tiene mes de estreno

Su última temporada consistirá en seis episodios que cerrarán las múltiples tramas iniciadas en 2011

OMG!

¡Juan Gabriel no está vivo! Así responde el abogado de Iván Aguilera tras rumores de su reaparición

El abogado del hijo y único heredero del cantante, desmiente el rumor de que el Divo de Juárez reaparecerá a finales de año

Mundo

Alcanzan acuerdo técnico negociadores de Brexit; será examinado el miércoles

El ministerio irlandés de Relaciones Exteriores aseguró en un comunicado que "las negociaciones entre la UE y Reino Unido sobre el acuerdo de retirada continúan y no han concluido".

Futbol

"Siempre voy a estar para el Tri": Andrés Guardado

A pesar de ser uno de los jugadores más constantes para la Selección Mexicana, en los últimos encuentros no se le ha convocado.

Círculos

Presentación al templo de Miguel Nicolás González

La familia agradeció en la parroquia del Perpetuo Socorro