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La visión por computador se basa en desarrollar una tecnología que dé a las máquinas la capacidad e interpretar aquello que ven. Para ello se desarrolla software que combina su uso con  aparatos ópticos y electrónicos. El CVC se ha convertido en un referente europeo en el campo de visión por computador, según su director Josep Lladós Canet, “lo hemos conseguido buscando una transferencia de conocimiento a la industria y a la sociedad, lo que nos permite participar en decenas de proyectos anualmente y ver como de nuestros grupo de investigación han surgido ocho spin-off”. Repasemos ahora algunos de los proyectos más recientes en visión para biomedicina. 

 

El Dr. Xavier Otazu, en colaboración con el Dr. Olivier Penacchio (Saint Andrews, Escocia) y el profesor especialista en estrés visual Arnold Wilkins (Essex, Inglaterra) estudian, a través de simulaciones de ordenador, los mecanismos neuronales de los pacientes que sufren el síndrome de Meares-Irlen, hipersensibilidad visual que hace que ciertas imágenes, independientemente de su contenido, provoquen molestias debidas al exceso de actividad neuronal del área del cerebro asociado a la visión. Esta investigación básica permite, además de entender los mecanismos neuronales asociados a este síndrome, crear una herramienta informática con aplicaciones en aquellos ámbitos tecnológicos que intenten reproducir el comportamiento de la visión humana. 

Visión artificial para detectar enfermedades arteriales coronarias

El Dr. Carlo Gatta, con el Hospital Trias i Pujol de Badalona, está desarrollando un proyecto de valoración funcional de las estenosis coronarias mediante la reserva funcional de flujo (FFR). Una herramienta complementaria a la angiografía coronaria en pacientes con enfermedad arterial coronaria. Mediante el análisis de los niveles de gris en angiografías 2D sería posible realizar una valoración funcional equivalente a FFR. El uso de esta herramienta podría ahorrar a los pacientes tiempo y complicaciones en los procedimientos, y a los profesionales, dudas diagnósticas y tiempo en la toma de decisiones. 

 

El grupo de Análisis Automático del Comportamiento Humano (HuPBA), liderado por el Dr. Sergio Escalera, estudia métodos computacionales capaces de identificar rasgos corporales y comportamientos de personas en imágenes. El grupo ha realizado aplicaciones en el entorno sanitario, incluyendo el diagnóstico y seguimiento en enfermedades mentales como TDAH y autismo (OSAMCAT, UB), sistemas que permiten detectar automáticamente regiones tumorales en datos de medicina nuclear (Hospital de Sant Pau), sistemas de asistencia automática a la tercera edad para la mejora de su autonomía (PRUAB, Fundación La Caixa, Imserso, SARquavitae), y sistemas automáticos de soporte al especialista para analizar la postura 3D de sujetos en entornos de fisioterapia, rehabilitación y rendimiento deportivo. Junto la empresa PhysicalTech comercializará el software de información postural automática de pacientes ADIBAS-Posture.

 

La Dra. Laura Igual lidera el grupo de análisis de neuroimágenes en el CVC y en la Universitat de Barcelona (UB). En uno de sus proyectos colabora con el Departamento de Psiquiatría de la Universitat Autònoma de Barcelona en el análisis automático de imágenes por resonancia magnética para la caracterización y la ayuda al diagnóstico del trastorno por déficit de atención e hiperactividad (TDAH). La localización y caracterización precisa de las principales estructuras cerebrales es fundamental para la investigación en TDAH. Este análisis realizado manualmente por expertos, resulta extremadamente costoso, lento y subjetivo. Por ello, se han desarrollado nuevos sistemas de detección, segmentación y caracterización de estructuras cerebrales, basados en técnicas de visión por computador y aprendizaje automático, para aumentar la rapidez y la objetividad del proceso y, al mismo tiempo, ayudar en el diagnóstico de TDAH.

 

Una enfermedad neurodegenerativa como el Parkinson afecta las habilidades funcionales, motoras, perceptivas y cognitivas que pueden comprometer la capacidad de conducción. La Dra. Aura Hernández, en colaboración con el Hospital de la Santa Creu i Sant Pau, lidera el proyecto PSADAS, Sistemas Avanzados de Ayuda a la Conducción específica para cada paciente. Su objetivo principal consiste en alargar el tiempo de conducción de las personas afectadas de Parkinson identificando las incapacidades para conducir de cada enfermo. Para ello están desarrollando una plataforma de simulación de conducción que evalúe objetivamente su capacidad de conducción mediante un examen de conducir simulado, a la vez que se analiza su comportamiento mientras conduce a través de cámaras para extraer los parámetros de riesgo y contrastándolo con su historial clínico. 

 

Actualmente los endoscopios han mejorado en el aspecto tecnológico lo que ha aumentado su capacidad para el diagnostico y intervenciones mínimamente invasivas. Sin embargo, la información clínica necesaria para la toma de decisiones aún se extrae de la mera inspección visual de los videos durante la exploración. La Dra. Debora Gil con el Dr. Jorge Bernal  y otros investigadores del centro colaboran con las unidades de broncoscopia del Hospital de Bellvitge y colonoscopia del Hospital Clínic dentro del marco 3DEN cuyo objetivo principal es proporcionar un sistema de guiado 3D durante la intervención que permita llegar a las lesiones que se desea estudiar de manera eficiente, así como, de herramientas de obtención automática de medidas 3D de dichas lesiones para una mejor planificación del tratamiento. 

 

La Dra. Petia Radeva, entre muchos otros proyectos de imagen médica y la patente de tecnologías médicas, está trabajando en un sistema inteligente para detectar, analizar y ayudar a cambiar los hábitos personales basándose en la tecnología de cámara sin hilos y visión artificial avanzada. Ello permitirá almacenar y gestionar grandes colecciones de imágenes personales con las que los profesionales clínicos serán capaces de elaborar guías personalizadas para mejorar el estado de salud de las personas y aportar sugerencias para mejorar el estilo de vida.