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Los Angeles, California, Estados Unidos - Julio de 2018

Inteligencia artificial transforma microscopios de smartphones en dispositivos de laboratorio

Investigadores de la UCLA compararon muestras tomadas con un microscopio estándar y luego con un teléfono inteligente con microscopio impreso en 3D.

Investigadores de la Escuela de Ingeniería Samueli de la Universidad de California en Los Angeles (UCLA, por su sigla en inglés), Estados Unidos, tomaron imágenes de muestras de tejido pulmonar, sangre y frotis de Papanicolau, primero con un microscopio estándar de laboratorio y luego con un teléfono inteligente con el accesorio de microscopio impreso en 3D, en un nuevo ejemplo del uso de la inteligencia artificial (IA) en la medicina.

La investigación demostró que el aprendizaje profundo, una forma de IA, puede discernir y mejorar los detalles microscópicos en las fotos tomadas por los teléfonos inteligentes. La técnica mejora la resolución y los detalles de color de las imágenes de tal forma que se acercan a la calidad de las producidas por los microscopios de laboratorio, señala un comunicado de prensa de la UCLA.

Los científicos alimentaron los pares de imágenes correspondientes en un sistema informático que aprende cómo mejorar de forma rápida las fotografías de los teléfonos móviles. El proceso se cimenta en un código de computador basado en el aprendizaje profundo que también desarrollaron con anterioridad.

Después de entrenar una red neuronal convolucional, obtuvieron representaciones de varias muestras que incluyeron secciones de tejido humano y Papanicolaou y frotis de sangre, donde las imágenes grabadas fueron comprimidas para facilitar el almacenamiento y la transmisión, indica la nota.

La técnica utiliza accesorios que se pueden producir de forma económica con una impresora 3D a menos de 100 dólares por pieza en comparación con los miles de dólares que costaría comprar equipos de laboratorio que produzcan fotografías de calidad similar.

Para ver si su técnica funcionaría en otros tipos de imágenes de baja calidad, los investigadores utilizaron el aprendizaje profundo para realizar transformaciones similares con láminas que habían perdido detalle porque estaban comprimidas para una transmisión más rápida a través de una red informática o un almacenamiento más eficiente, señala la UCLA.

“Usando el aprendizaje profundo, nos propusimos cerrar la brecha en la calidad de imagen entre microscopios económicos basados en teléfonos móviles y microscopios de referencia de nivel oro que utilizan altos lentes frontales. Creemos que el enfoque es aplicable a otros sistemas de microscopía de bajo costo que usan, por ejemplo, lentes o cámaras económicos, y podría facilitar el reemplazo de microscopios de mesa de gama alta por alternativas móviles rentables”, afirmó Aydogan Ozcan, profesor de Ingeniería Eléctrica e Informática y Bioingeniería de la UCLA.

El estudio fue publicado en línea en la revista ACS Photonics y se basa en estudios previos que utilizaron el aprendizaje profundo para reconstruir hologramas y mejorar la microscopía.


Palabras relacionadas:
Avances en tecnologías de laboratorio, microscopios para teléfonos móviles, microscopios económicos basados en teléfonos inteligentes, microscopia de bajo costo.
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