Inauguración.
Invitada nuevo.
Del programa.
Claro.
Lo Hueco.
Muy bien, pues muchas gracias a todos
y muchas gracias por la invitación.
Es siempre un placer compartir,
pues no esta investigación y de alguna manera seguro
que van a salir comentarios y posibles colaboraciones
y posibles temas de interés del que todos aprendemos.
Así que muchas gracias por la invitación y bueno,
sin sin más.
Voy a abrir la presentación y vamos a empezar un poco la charla.
Esta charla.
Digamos que resume un poco lo que he venido haciendo,
en lo que mide enfocando en mi trayectoria de investigación,
dado que desde mi doctorado he estado siempre trabajando
en en imágenes espacio temporales.
Eso así es un poco rimbombante, pero al final es.
Es relativamente sencillo entender qué es o imágenes dinámicas
o procesos es temporales, como puede ser una evolución temporal
en un seguimiento de una enfermedad, no, y digamos
que ahora con las nuevas técnicas de inteligencia artificial
y el digamos, aprendizaje profundo,
pues también estamos enfocando no sé en esta línea y un poco reivindicando
que se ve más importancia al proceso de espacio temporal
y no nos focalicemos tanto o solamente en un único instante
de tiempo, un poco.
La primera motivación, lógicamente,
es que primero, dentro de lo que es nuestro,
nuestro cuerpo tenemos muchos procesos que son dinámicos.
Un ejemplo es el corazón, que es el más obvio,
es siempre para estudiarlo.
Necesitamos estudiar su función.
Es un proceso dinámico
y, por tanto, tenemos secuencias de imágenes,
pero también tenemos otras procesos dinámicos que podemos establecer
en el cuerpo que hay muchas, por ejemplo, en Neurología.
Un estudio funcional con un paradigma
es un estudio dinámico, absorción de un contraste
y especialmente en presencia de movimiento.
También es un proceso dinámico movimientos
es que les dé el esqueleto o sea estudios
de atrofias musculares, etcétera.
Pueden ser adquisiciones temporales.
Entonces hay muchos procesos que pueden ser procesos dinámicos
y, por tanto,
tenemos que ver si nos vale estudiar cada tiempo por separado
o debemos desarrollar nuevas tecnologías
que sean específicamente espacio temporales
y que manejen de forma propia de los datos espacios temporales.
Por otro lado, tenemos la enfermedad.
El proceso de enfermedad es un proceso
siempre de progresión de evolución o de remisión,
no si la terapia o sigamos el sistema inmune
del paciente, la ayuda a recuperarse.
Por tanto, estudiar la enfermedad sin estudiarlo
de una forma es espacio temporal, siempre va a ser sesgado,
vamos a estar interpretando puntos del tiempo
aisladamente y no teniendo en cuenta lo que está pasando
en el tiempo, no, y no intentando recuperar esos patrones,
espacio temporales y otro ámbito en el que quizá es menos intuitivo
pero que nosotros hemos trabajado mucho desde hace bastantes años,
es en el proceso de adquisición de una imagen,
desgraciadamente, la mayoría de las técnicas de adquisición
cada vez hay algunas, como más instantáneas pero nada;
si instantáneos, no puedes adquirir un volumen y en el tiempo
como este cardiaco,
que estamos viendo todo en un segundo,
lo tienes que hacer en unos cuantos milisegundos.
Entonces ahí las cosas se mueve y puede haber artefactos
debidos al movimiento.
Este es el caso de uno de los proyectos que ya cuentan
en los que hemos estado trabajando.
Hemos trabajado bastante en adquisición en resonancia.
También cardiaca, pero el último,
un proyecto en el que hemos estado trabajando sin imagen fetal
y como el proceso de adquisición, a ser un proceso dinámico,
también requiere técnicas especiales,
que pueden ser combinaciones, técnicas clásicas,
con técnicas basadas en aprendizaje máquina.
Entonces bueno es un poco la introducción y bueno,
y por porque necesitamos técnicas específicas
para el procesamiento de imágenes biomédicas.
Pues bien, como sabéis seguro
y muchos de vosotros soy más expertos que yo en esto,
pues hay mucha literatura y muchos trabajos en vídeo,
no en imagen de vídeo y en imagen natural
y en vídeo.
Sin embargo, las técnicas no son directamente trasladables.
Hay bastante, digamos, información que puede ser traspasable
o técnicas que pueden ser traspasables,
pero siempre hay que adaptarlas.
Siempre tiene unos problemas distintos.
El vídeo no tienen.
Por ejemplo, mis.
Intenta tú adquieres asperezas, quieres y tienes?
Todos los frentes del mundo mundial y no tienes el problema
de que un paciente y sé que se cae de la terapia
o que o que está o no está ese día
y no se pierde un seguimiento.
Entonces hay otros problemas que como vamos a ver,
pues hacen que las técnicas tengan que adaptarse y red diseñarse
y yo creo que ahí un poco también, aprendizajes mutuos,
no de las dos disciplinas, de lo que es más el conflicto,
el visión y la procesamiento de imágenes biomédicas,
y hay otra diferencia muy importante que yo creo
que es obvia para todos por por la sensibilidad de los datos,
que hay muchísimo más, es que perdonar porque me sabe,
como tengo además 30 palabras en ingleses
y tengo que hay, hay pocos datos y no tenemos un volumen de datos
muy reducido y porque al final,
aunque cada vez se construye más conjuntos de datos públicos
y grandes, el conseguir esos datos,
es una tarea titánica que, bueno, en alguno de los ejemplos que os voy
a mostrar lo ha sido y lo está siendo, pero bueno,
hay que ponerse a exponerse y cuando antes empiezas,
antes tienes.
Esa es la realidad.
Pero eso es una diferencia muy grande con el conflicto de visión,
que puedes tener todas las imágenes del mundo
y todos los vídeos del mundo,
algunos con más protocolos éticos que otros, obviamente.
Pero bueno, de árboles y coches,
pues es infinito, no, entonces no tiene nada que ver con conseguir
300 pacientes de cáncer, que es que en un hospital a lo mejor hay
50 al año entonces claro
es otro mundo no entonces eso eso también tenemos
que lidiar con ello, y la limitación de los datos va a ser siempre
una de nuestros cuellos de botella y entonces desarrollar procesos
que nos permiten trabajar con esos datos,
aunque no sean tantos, es también muy importante.
El primero de los ejemplos
de los trabajos que os quieren mostrar es justo uno de estos tres
pocos ejemplos que hemos puesto en en procesamiento,
espacio temporal, que es un proceso dinámico.
En este caso tenemos la adquisición, tres D,
de el corazón esta adquisición se puede hacer con un cte,
con multisectorial o con un siete que ya cubre prácticamente
todo el corazón.
Entonces realmente consigues casi dos o tres ciclos cardiacos.
En pocas vueltas, muy pocas vueltas,
o sea, lo haces muy rápido pero sigue siendo un tiempo suficiente,
hay algunos artefactos de hecho que se deben a eso
y que hay técnicas para resolvernos,
pero aquí no nos vamos a enfocar tanto en la parte de adquisición
sino la de procesamiento, y lo que queremos
es obtener información de funcional de este corazón
y vamos a segmentar como primera las distintas estructuras,
pero en la que nos vamos a centrar más,
como enseñaré ahora a continuación sería el lehendakaria cardio,
que es esta estructura que vemos aquí que se va moviendo
es la parte interna del músculo cardiaco,
y por sí misma ya refleja mucho lo que está pasando
en el miocardio, que es el músculo,
que funcionalmente bombea las salidas de corazón
y que nos interesa más,
y el ventrículo izquierdo el que la sangre a todo el cuerpo.
La circulación sistémica, pues es el que hay más,
estudiamos y el que en general también tiene más disfunciones,
aunque el ventrículo derecho aquí un poco más difícil,
de vez sumió cardio, pues también podría ser sujeto
de este tipo de análisis, que es lo que podemos hacer.
Pues podemos establecer y y diseñar técnicas,
que nos permiten segmentar las distintas estructuras cardiacas.
En este caso
esto sería las distintas estructuras de una aurícula,
son las cuatro venas pulmonares de las que llega la sangre
oxigenada una vez haber pasado por la circulación pulmonar,
y esta es la Orejuela.
En este proyecto
que estamos trabajando en la, en lo que es la aurícula,
lo que nos interesa es estudiar cómo el flujo se queda estancado
en la escuela, que es uno de los motivos más grandes
para ver para la generación de trombón,
que termina normalmente en el cerebro
y por lo que muchos de nuestros mayores
están anticoagulados con cinturón otras técnicas similares,
por el riesgo a que su fibrilación auricular,
que es la la causa inicial que es que esta aurícula no se contrae, bien,
pues se queda en este, en esta está estructuras mayormente,
pero puede ser también dentro de la aurícula
y aquí nos interesa tener para cualquier estudio de flujo,
todas las entradas, las salidas,
la geometría personalizada, el paciente,
y necesitamos tener también un poco su contracción en el tiempo,
y este es un ejemplo en el que hemos.
Seguimos trabajando y, bueno, ahí hay relativamente distintos problemas,
pues para entre otras cosas, que también se veía aquí
que aun estamos trabajando una parte de consistencia temporal
de que al tratar la imagen de forma individual
cada uno de los frentes también por el peso de las imágenes,
que las imágenes de siete son, son imágenes pesadas,
pues es no, nos va a permitir hacer una, digamos, un traspaso directo
al mallado necesario para la computación es flujo,
pero, bueno, todo eso en ello estamos trabajando.
Este es otro ejemplo en el cual se puede conseguir con técnicas
también de aprendizaje profundo.
Como veis, la segmentación de todas las estructuras cardíacas
este sería el gran cruzó segmentación de referencia por parte
de médicos especialistas en imagen cardiaca,
y este sería el resultado de un entrenamiento en una con una
y un, e en tres dimensiones que, como veis,
es muy buena y que ya nos permite hacer análisis
bastante interesantes.
Pero, bueno, nosotros quisimos hacer este estudio que os voy a contar,
en el cual dijimos.
Vamos a intentar hacer una segmentación debiendo cardio
y vamos a ver cuántos datos necesitamos para hacer
esa segmentación.
En un corte concreta nuestra corte es una corta un poco especial,
porque son imágenes de pacientes que han estado primero estudiados
antes de una intervención y después de la intervención.
La intervención es las el tratamiento por resintonización.
Vale.
Lo que se hace a esos pacientes
es ponerles un dispositivo implantables que les va a estimular
o ventricular mente, o al a lo que es el núcleo de ejis,
para que se contraiga de forma síncrona al corazón
porque no lo está haciendo, y entonces tiene una disfunción,
digamos, del bombeo de, del ventrículo izquierdo.
Entonces en este caso el problema que vamos a tener más grandes.
Primero esos pacientes,
la mayoría de ellos no pueden tener resonancias, por eso tiene,
porque los electrodos suponen un peligro para ello.
Si el dispositivo no es compatible con resonancia,
y además, aun siendo aceptemos tener artefactos muy fuertes
entonces nosotros queríamos ver,
vamos, podemos entrenar un modelo con pocas imágenes que nos resuelva
este problema,
que resuelva el que podamos segmentar de forma con calidad
estas imágenes y extraer con algoritmos posteriores,
toda la funcionalidad a nivel local.
Vale?
Entonces, lo que hicimos es intentar diseñar estos modelos específicos
para esta corte en pequeños datos, que serían
pocos sujetos y, en principio, con el con el énfasis,
aunque luego yo creo que generalizan mejor de lo que esperábamos,
de que tenemos 1.000 pacientes en ese centro o equis pacientes
en este centro,
y nos vale con tener un modelo específico para ese centro.
No necesitamos un modelo generalizable
o, por lo menos para ese estudio clínico.
Entonces lo que tenemos son 82 sujetos,
en los que tenemos imágenes, secuencias de imágenes
antes y después del tratamiento, y cada una de esas secuencias
como hemos visto antes tiene 20 20 volúmenes 20
falléis 25 sujetos los utilizamos para entrenamiento incrementan
y vamos cogiendo máximas imágenes para ver,
hasta cuando, digamos, necesitábamos el número de sujetos
que necesitamos para conseguir un modelo estable y 57 sujetos
que corresponden a 2.230 volúmenes los utilizamos para generar.
De hecho, vamos para validar
o o testear totalmente el resultado del método:
los los.
La técnica que se utiliza para adquirir las imágenes es un,
es un escáner de Siemens y que se masa matón
y son estudios que están sincronizados con él,
y todas las imágenes, que esto es un trabajazo
como podéis tienen, una secuenciación de referencia manual,
más semiautomática, con una,
que es una herramienta que conocéis para volúmenes e imágenes volumétrica
es muy útil, es manual la mayoría de los procesos,
pero si te permite hacer algún un crecimiento de regiones
controlado para que tú decías, cuando te paradas
y poner algunas, hacer algunos cortes automáticos
y hacer también.
Retoques locales y bueno,
con este, con este conjunto de datos, que es muy singular
por tener también estas referencia manual,
tan establecían tantos datos en tantos volúmenes,
pues nos pusimos a trabajar.
Este es el tipo de imágenes que tenemos,
estas serían las imágenes un caso antes de la terapia,
esta sería la imagen seis días antes de la contracción y esta
las histórica,
que, como veis, tiene algo de contracción,
pero una contracción muy, muy notable,
y esta sería el mismo caso que, bueno, ha mejorado un poquito,
no mucho después de la terapia vale, con una contracción.
Un levemente mayor, y, como veis,
tenemos estos artefactos superfuertes de los electrodos que han colocado
para la estimulación por el la terapia de sincronización.
Qué método utilizamos si utilizamos una y una que es auto configurable,
que nos permite ajustar los parámetros de forma automática?
Aunque nosotros también podemos ajustarlos
y bueno, comparamos distintas distintas cosas
y, digamos, adaptamos el método para que funcionara con distintas,
donde distintos ajustes,
uno de los primeros era decidir si lo hacíamos a baja resolución
a resolución completa,
o hacíamos una cascada de modelos en el cual primero de tener
la baja resolución, luego la media y luego la alta,
y con esos digamos hacer un coste tú fail.
En el los modelos,
vimos que la alta era la que daba mejores resultados directamente
y no teníais que entrenar tantos modelos,
comparamos distintas métricas en la y UNED,
incluyendo dais y crossa impropis,
la la que de alguna manera nos dio más mejores resultados
y mayor eficiencia.
También probamos a hacer una métrica basada en la distancia dejados 2,
pero, bueno, la computación se dispara
y y no mejoran los resultados.
Esto lo hicimos en un primer conjunto de poquitos datos
para fijar estos parámetros, antes de hacer el training,
incrementar y después, aunque la millones que es una vez muy conocida
y un enfermo configurable, recomienda muchísimas épocas tamiles?
Pues eso nos parecía muy poco eficiente
y entonces probamos con menos menos pocos y al final vimos
que por lo menos para este problema pocos datos de entrenamiento
y, digamos, imágenes controladas de un mismo conjunto de datos
y un mismo escáner, pues con 75 épocas
y para una única segmentación.
Sí es verdad que hemos visto que para muy estructura,
como las imágenes de la aurícula que se ha enseñado antes sí
que es necesario y tea?
200 epoxi aproximadamente, pero que con 75,
época para este problema, teníamos buenos resultados,
y probamos?
6, modelos entrenados con una imagen?
Un único caso perdón
no es una imagen que tiene dos dos secuencias
y recordáis un un caso dos casos perdón un caso tres casos
cinco casos de escasos 15 casos, 20 casos y 25 casos?
Eso en cuanto al número de casos?
Pero claro,
algo que tampoco se ha estudiado muchos?
Cuántos premisses?
Necesito para entrenar el modelo.
La mayoría de los casos en los que se utiliza imagen cardiaca
siempre se entrena con esto le insisto de por qué?
Porque ya que hacen las segmentaciones manuales,
eso ya les da los médicos, ya tienen la fracción de dirección,
y con eso llaman tirando,
aunque no tengas un modelo hecho y porque de alguna manera
pues bueno puede suponer que son las geometrías más diferentes
en el corazón.
Pero aquí como teníamos todos segmentado,
hemos hecho una selección randa de la geometría;
cualquiera, el de la de la secuencia nos vale rande,
y hemos probado, entre entrenar con un único frente,
o con dos frentes pensando que bueno,
a lo mejor sin entrenas, con más frentes ayuda,
vale porque tienes más geometrías.
Ahora vemos los resultados.
Entonces queríamos comparar cuántos casos necesitábamos
y si es mejor entrenar con uno o con dos frentes.
Los resultados están aquí y la sorpresa es, primero,
que con un único caso para este problema
y para estas imágenes ya tienes una capacidad de segmentación
en un montón de casos muy buena;
de hecho, en más del 50 por 100, de las secuencias completas,
son completamente correcta.
O sea, por qué?
Porque las imágenes se parecen bastante.
Los los sujetos y la fct es bastante agradecido.
Tiene también muy anclada la la intensidad,
como sabéis, porque tiene su los números
y entonces también tiene sus parámetros, también los aprende,
pero, bueno, no es suficiente para tener digamos,
a lo mejor resultados de calidad
todavía tendría ese 50 por 100,
de las secuencias que tendríais, que retocar.
Es mucho, no muy bueno,
en cuanto a secuencias que hay algunos frentes
que retocar, luego, como veremos las estadísticas,
de número FM, incorrecto, son bastante menores
y vimos fuimos viendo que lo que es el dais que bueno,
por si no lo conocéis, es una métrica de verla,
lo que intenta compara es la geometría.
Vamos la segmentación,
la máscara que se inventaron los expertos en imagen cardiaca,
manualmente o semiautomáticamente con la que ha producido el modelo
y las barras azules, son cuando entrenamos con un único fe
por secuencia o cuando entrenamos por con dos plens,
por secuencia y como veis, bueno,
parece que al principio en algunos modelos, en 5,
en el 10 sí que ayuda un poco el tener dos frentes.
Pero en general,
cuando ya llegamos a 15 casos nos da igual tener un freno o dos frentes.
Nos ahorraríamos también una,
una buena segmentación para cada caso,
porque hemos visto que esto ocurre, bueno pues hemos visto dos cosas.
Primero la consistencia de un humano,
para segmentar de forma perfectamente consistente.
Dos volúmenes no es tan fácil porque es semiautomático el proceso.
Tú te quedas un poquito antes, un poquito después,
en ese crecimiento de regiones tocas, esto lo otro no
son perfectamente consistentes.
Las los datos que les estás dando y luego las los las imágenes en sí
de un mismo caso se parecen mucho.
Entonces, aunque la geometría cambia un poco,
si la banalidad geometría se la das entre todos los casos
porque metes cualquier frente Random de, de forma aleatoria
de cuál de cualquiera de los sujetos,
pues no estás aportando mucha información al modelo,
esa es un poco el resumen y bueno,
al final lo que hemos visto es que con 15 casos
y por tanto con 30 segmentaciones
porque tenemos predisposición una, un Fren
para cada uno de los 15 casos,
podemos ya segmentar con calidad los 2.280.
Volúmenes, o sea, que con 30 segmentaciones,
conseguimos un modelo muy bueno para un montón de volúmenes,
un montón de secuencias.
Este serían los un ejemplo de resultados.
Este es el modelo de de 10 casos con un fe,
y este sería el de 20 casos con dos frentes.
Como veis, a los dos hacen muy buena función,
este sería el Gran Cruz,
y, bueno, esta información a través ocular en este problema en concreto,
si era interesante en otras segmentaciones vehiculares,
a veces, eso se obvia y se hace como más
borde un poquito más redondeado.
Aquí interesa,
porque después se corre un algoritmo que lo que usa es
toda esa malla, y esas travesuras
para estimar la deformación del músculo completo
y necesita el mayor detalle posible de la contracción a nivel local.
Vale entonces un poco que vimos,
pues que con el modelo uno 1, que es el malo, malo, malo,
tampoco está es malo.
Tenemos solo un 13 por 100.
Volúmenes que no están bien segmentados, que es una sorpresa;
eso también es porque estas técnicas están realmente bastante optimizada.
Se en cuanto a la preconfiguración del método y su aprendizaje.
También tiene una parte del proceso
que también hemos utilizado para ajustar bien las intensidades
de todas las imágenes antes de pasadas,
por el modelo para entrenar y después para para, para inferir
las distintas segmentaciones, y luego,
cuando ya nos vamos a a los modelos.
Que hemos visto en los que ya conseguimos
una una muy buena prestación de la de las métodos,
pues tenemos solo un dos por 100 de errores,
y además hay que decir que en muchos casos,
por ejemplo uno de las secuencias en las que hay algunos frenos más
de errores que eso ya es un poco más el porcentaje.
Como veis, son 93 casos,
que no serían ni tres ni tres casos enteros,
que serían tres por 420 fuentes, pues hay dos o tres secuencias
que tienen alguna cosa un poco rara.
Eso sí que nos pasa en cualquier inteligencia artificial,
pero por ejemplo en el metodológicamente aprendido
que las cosas brillantes están fuera,
que son los los electrodos y no están en el miocardio,
y tenemos un caso que de hecho las personas con las que trabajamos,
pues tienen unos puntos brillantes como este que pueda ser aquí
que es una coronaria,
pero aquí dentro entonces eso le vuelve loco completamente.
En esa secuencia, en un caso pues ya no funciona bien
y luego hay otro caso que tiene una válvula, Mistral, protésica,
y lógicamente eso no lo he aprendido porque no tenía ninguna válvula
protésica entre los 15 casos que hemos metido,
si ya había alguna válvula mitra, perdón, aórtica protésica,
pero no,
entonces es donde hemos visto que se concentran estos errores,
y por mucho que yo creo subiéramos si no metemos justamente
eso en el entrenamiento, que son cosas muy detalles,
pues no es probable que no aumentará por eso al meter 20 25 casos,
seguía más o menos estable, las métricas.
Luego, como hemos, como he dicho, hemos aprendido también peleándonos
con los datos que hay una inconsistencia en en la gran
introducen en las imágenes de referencia.
Y y que, por tanto, en general a nivel consistente aún
sin imponer ninguna, consistencia, espacio temporal todavía tenemos
mejores resultados en consistencia que el manual,
que la segmentación manual.
Lógicamente, el método aun aprende una segmentación con,
digamos un balance intensidades, etc.
Etc, y eso lo repiten todos los francés de forma idéntica,
es mucho más reproducible y de hecho
eso lo pudimos ver, digamos, haciendo la inferencia también,
en el training y en el texto;
inhibiendo un poco su consistencia en referencia.
Y, bueno, también pudimos ver que al final,
pues realmente parte de esta de este problema vamos
de que con dos frentes no mejorará,
era también por parte, porque en parte por esa inconsistencia,
pero también en parte, como decíamos,
porque se repite bastante la información
y, por tanto, hay que tener mucho cuidado,
es una de las mensajes con esas.
Cuando entrenamos métodos,
espacio, intemporales sí damos varios instantes de tiempo,
que la consistencia esté muy bien definida
y que hayan los agotadores tengan como una instrucción
unas instrucciones muy claras, no?
Porque si no vas a impedir el aprendizaje del modelo.
Qué es lo que estamos?
Un poco trabajando ahora
y hemos hecho un trabajo de fin de máster,
y alguna y algunos otros modelos que os voy a mostrar ahora,
pues nos gustaría lógicamente incluir posibles correcciones
cuando son sólo algunos frenos los que falla,
aunque sean en pocos casos, y es que esto lo hemos empezado a ver
con con Bari, sino al auténtico,
con auténtico antonio iCodex autocar alto codificadores variaciones
y que imponen de alguna manera una una restricción a la forma
vale esto, hay un peit que se está artículo de justo,
del año pasado en ineco caligrafía,
pero se ha hecho muy poco en tres dimensiones,
y por eso estamos ahí trabajando en ello,
porque, bueno, el peso de los modelos es bastante alto,
pero bueno, te pasas a un estado en un espacio latente,
en el que codificase la forma y puedes reconstruir ahí
y en ese espacio latentes y ponerse unas prioridades,
unas aprioris de forma que tienen interpretabilidad
qué es lo que propone pincho en este artículo,
pues puedes, digamos manejar los datos de forma más interpretable
y compensar en el tiempo por posibles desviaciones
en ese espacio latente.
Otros otras estrategias que se han ido abordando
es combinar los modelos estadísticos de forma con con redes
como ilusionarles o intentar, pero, claro,
cuando tenemos ya volúmenes tan grandes,
pues hay que simplificar mucho las redes,
pero lo hemos conseguido en algunos casos.
Dos de y espacio temporales.
Podríamos ver en los tres de estructuras recurrentes,
espacio temporales, con las cosas,
modelos como ilusionarles, el pasar a transformarse,
podría ser interesante y hay esquemas constase,
formes en segmentación que son muy eficientes,
que funcionan muy bien y pero tenemos el problema
de que no tenemos tantos datos no, y que los transforme,
son todavía más demandantes;
y entonces, bueno, un poco el primer mensaje.
Por tanto, que os quería un poco contar de nuestra experiencia
con los datos espacio temporales.
Es que los datos especies temporales
y la segmentación en este tipo de datos,
pues debe ser diseñado un poco específicamente
para el estudio en sí no, que hay que tener mucho cuidado
con la consistencia de las datos de referencia,
cuando los aprendizajes por visado, como es el en muchos casos,
lo que estamos haciendo para segmentación,
aunque también hay nuevas técnicas no supervisadas
y que, bueno, que en nuestra experiencia pequeños
datos pequeños conjuntos de datos pueden ser suficientes
cuando haces modelos específicos para cohortes específicas,
bien, vamos a pasar a otro ahora a otro problema
en el que os quiero enseñar un poquito,
lo que se puede acceder a nivel de adquisición de imagen
y cómo se pueden combinar técnicas clásicas de procesamiento de imagen,
con técnicas de de procesamiento, ya de aprendizaje,
de aprendizaje profundo de, digamos, imponer de algunas,
algunas más de alguna manera, aprioris a partir de aprendizaje
-aprendizaje profundo.
En este caso tenemos imágenes de resonancia
adquiridas en tres dimensiones.
Pero el problema que tenemos
aunque muchas veces se intenta decir a la madre que esté tranquila,
no toma mucha azúcar antes de pasar a entrar en la resonancia
para hacerle la resonancia, fetal, etc. Pues es mucho,
seguramente la madre no está del todo tranquila
porque le van a hacer una resonancia,
es un chisme ahí?
Pues no, nada.
Mola no, pero bueno, al final es prácticamente inevitable
que el feto se mueva.
Lógicamente, cuanto más avanzado
es la gestación menos se mueve porque tiene menos espacio,
más que nada y la calidad del escaneo final
y la capacidad diagnóstica en ese escaneo
depende mucho del movimiento.
Entonces, en ese contexto y se ha hecho muchísimo trabajo,
hasta hasta este que os presento aquí que hemos hecho en el laboratorio,
en el cerebro porque es una estructura que aunque se mueve,
se mueve menos y también bueno es parte del interés en las técnicas,
cuando se hace un una, el desarrollo cerebral del feto,
cuando hay alguna sospecha de algún problema,
pero a cuerpo completo se había hecho muy poco de todo el entonces.
En este proyecto nos planteamos eso.
Hacer una reconstrucción de imagen, de resonancia compensando movimiento
y de la mayor calidad posible de cuerpo completo fetal
lo que se adquiere para adquirir el cuerpo completo fetal
son varias adquisiciones en diferentes orientaciones,
entre otras cosas porque la resonancia,
si algunos sabéis, no es capaz bueno,
hay algunas técnicas que sí pero en menos en movimiento
ya muy complicada no adquiere forma isotrópicas,
tenemos cortes que tienen un mínimo grosor
para justamente tener la suficiente señal,
para interpretar los cambios de relajación del tejido
cuando están estimulados.
Por un campo magnético,
entonces necesitas ese grosor de corte,
y eso hace que tus volúmenes tengan unas anys,
otro pie espacial.
Entonces, vamos a adquirir en diferentes orientaciones
que serían estos estats que vemos aquí
y que tienen por tanto una dirección preferencial
en la que tenemos muy buena resolución,
pero otra en la que no.
Entonces podemos ver esas cortes y los vemos bien,
pero si vemos el volumen industrial o en otras direcciones,
pues no vemos muy buena reconstrucciones
y entonces lo que se hace es, además para hacer
una adquisición más densa.
Tú adquieres el tejido en un trozo gordito
y te vas lejos de ese tejido adquirir las siguientes,
rodajas y luego te vas de lejos, desde tejido adquirirlas integradas,
pero luego vuelves y adquieres otra en medio
no para tener más densamente recogido.
El tejido?
Eso es lo que serían.
Estos cortes que vienen aquí en la parte del medio es que supongo
que si me ve, no me ven el ratón.
Vale, pues estos cortes en medio adquieren primero
unos unos cortes y luego otros, entremedias,
entonces hay un proceso.
Si veis, temporal que como el feto se va moviendo.
La correspondencia entre las cortes depende del momento
en el que se adquirido porque tú adquieres
todos simultáneamente, si los vas haciendo un en una,
han entrelazado, no entre los cortes
y así en las distintas orientaciones.
Eso lo tienes que tener en cuenta en el proceso de la construcción
el proceso que se utiliza es un proceso iterativo,
en el cual se hace un primer volumen
estimado a través de uno de las primeras.
Estas se compara con la reconstrucción
y se va mejorando con un proceso, iterativo vale,
pero tenemos, de formaciones variaciones,
de contraste artefactos.
Entonces, como en este caso consigues que todos esos volúmenes coincidan
con pensar por todos esos problemas de artefactos
y además conseguir una buena imagen.
Pues bueno, las digamos que las principales contribuciones
son entender muy bien en cuenta esa Espacio Tiempo y registrando
que es poniendo en correspondencia y compensando por deformaciones
con un algoritmo, dice, un mórfico de registro que es uno en concreto.
Hemos usado un modelo de grandes, de formaciones lcm muy eficientes
con los bloques que tienen que corresponder unos con otros
y que se han adquirido en tiempo lo más cerca.
Unos de otros vale combinando esas isla
y si es como un volumen,
otras es la y si es con otro volumen otras volumen,
y entre ellas todas registrando con un registro no rígido
no es un registro rígido.
Eso también fue una novedad,
porque la mayoría de las técnicas de construcción previas
eran con registro rígido que no tenía de formaciones locales
y luego además incluimos en el proceso de regularización
de ese proceso iterativo un de forma alternar,
concierto -alternancia, un el que el resultado
de cada uno de los pasos del proceso iterativo estuviera bien representado
a través de un modelo generativa en este caso es un modelo,
es un un auto moderno no supervisado,
que lo que intenta es mapear todo en las estructuras
y la apariencia de la imagen para que no se desvíe de una imagen
estructuralmente representada.
Esto se había optimizado
y diseñado la red no supervisada para imágenes naturales,
pero pudimos ver que sí que era bastante representativa
en el espacio, también de la resonancia magnética,
y esa es la parte que incluimos en esta parte de regularización
alternando la modelo generativa,
en el tema en el espacio apeamos este enclave,
cada acción, el volumen para que estuviera bien representado
en el espacio de, en el espacio,
de una imagen que representa lo mejor posible,
la estructura vale los bordes, las diferentes regiones, etcétera.
Entonces, este es un poco los los resultados que podéis observar.
Estas serían las imágenes, las de arriba.
Cómo ves que en distintas orientaciones de un
de un feto en movimiento este sería un feto con poco movimiento
y como su reconstrucción en diferentes cortes?
Pues ya no tenemos los artefactos y, en general,
tenemos muy buena capacidad de discernir los distintos órganos,
pues aquí estamos viendo los pulmones muy bien,
con el corazón en medio el cerebro aquí podemos ver
si es probablemente uno de los riñones, etc.
O sea que en general las estructuras en bien
y este con más alto movimiento en los que a lo mejor a veces
todavía puede quedarse algún pequeño zona
en la que hay un pequeño de residuo de movimiento,
pero en general la calidad de las imágenes es bastante buena.
Aquí hay un pequeño vídeo no voy a poner entero, pero bueno,
aquí se va viendo la imagen reconstruida después del método.
Y cómo adquirirla.
Pues esto es lo que tienes.
Eso en el estar direccional, con un grosor de corte
en una determinada dirección; luego se va a ir a otro,
a otra dirección.
Este es otro.
Está que en el que hay un poquito del mismo caso
y este sería otros, tal y como en este caso ya solo
tenemos 1, no un volumen que podemos muestre,
gar o recorrer en cualquiera de las direcciones,
pero ahí eran cada uno de los que están adquiridos vale?
También nos permite diferenciar en lo que ha hecho el método,
el método, a lo mejor, a por por el poder en concreto,
pues puede haber hecho zonas más suaves de la textura original
y esa textura original es importante para lo mejor
para la para el diagnóstico pues todo esto lógicamente lo hemos diseñado
para una aplicación generi genérica,
que es reconstrucción del campo fetal,
pero, por ejemplo, ya hemos explorado con algunas personas
que trabajan en placenta,
pues para placenta tendríamos que probablemente,
ajustar ese poder para que nos suavizara tanto etc,
y algunos de los otros parámetros del método, lógicamente,
y luego para cada aplicación concreta,
pues necesitas hacer distintas ajustes,
y aquí simplemente lo hicimos para una imagen de cuerpo completo
que ya nos está permitiendo hacer segmentaciones,
y mapas del feto completo en un único espacio,
porque antes se prestaba en un espacio pseudo.
En movimiento
o suavizado porque si sois todo eso lo compensas bien está
en el movimiento.
Entonces bueno,
al final un poco el mensaje, que es que de contar con esta parte
es que los los los esquemas de reconstrucción eficiente,
compensa el movimiento
y que mantiene que manejan datos dinámicos al final,
porque la adquisición siempre es dinámica,
pueden integrar tanto compensación de movimiento más clásica
como las técnicas de registro más clásico,
con con la representación que conseguimos,
con técnicas de aprendizaje para la calidad de imagen
y que esto en nuestro caso y en este ejemplo
pues ha sido muy, muy útil y que ha dado
muy buenos resultados.
Pasando a otro conjunto que vimos antes de las distintas motivaciones
de de las imágenes espacio temporales,
estaba el estudio de longitudinal
para predecir la evolución de una enfermedad
o para ver la evolución de una enfermedad, no ambas,
ambas circunstancias.
En este caso os voy a contar un poco dos proyectos.
Uno de ellos es uno en el que llevamos tiempo trabajando,
que en colaboración con Boston con, explicaba muy más que hospital,
en el que nos interesa ver el patrón de enfisema de los pacientes.
Con enfisema y ver también su evolución,
no en este primer proyecto, en este primera publicación
lo que hicimos fue un conjunto de de de redes
que permitían explorar a nivel local dos de tres D,
y también contextual el clima del pulmón
para ver si tenía daño pulmonar más severo o menos severo,
y además por su etiología diferencial,
ver si eran en el borde de la pleura,
que se llama enfisema para ser o más un daño
más generalizado para el ocular, o un daño más leve, que sería centro
y lo bula; esto por el lado del enfisema,
pero hay otro tipo de lesiones que también son importantes,
de tener en cuenta, que son lo que se llama anormalidades
inste especiales un poco incipientes.
El problema de las enfermedades intersticios, tales
como la fibrosis pulmonares que puede derivar en transplantes pulmonar
y, por tanto, el predecir o ver
cuando un sujeto enfisema está remodelando,
está cambiando su curso de enfermedad hacia una fibrosis
es muy importante porque es y además porque a cada vez
más hay algunos fármacos que pueden parece ralentizar ese proceso,
digamos en contra de ese proceso, fibra óptico entonces,
aquí además de los patrones de enfisema.
También vimos cinco patrones de anormalidades.
Intestinales incipientes y diferenciándolos enfisema,
que son las distintas clases que aparecen aquí patrón reticular,
nos las su la línea, su pleural, etc. Una, una para ello
pues hicimos una implementación de una técnica local
basada en parches; esto es un trabajo y hace unos años,
pero yo creo que queda realmente muy interesante
basado en en puntos que para el entrenamiento que habían dado
los los los radiólogos expertos en todas
y en este tipo de enfermedad y comparamos de estimas distintas
técnicas más conocidas con redes con como conoceréis igual inspección
etc pues como sabe el específico que de alguna manera sí
que lo que intentábamos ver escoger con mayor contexto a nivel
de subsegmento pulmonar para poder tener en cuenta lo que está pasando
alrededor de cada uno de los parches,
además de los parches en sí y en distintas orientaciones,
y esto pues en general, pues dio muy buenos resultados
y publicamos en esta revista.
Pero además nos preocupaba cuando ya nos vamos a comparar,
qué es lo que pasa en el tiempo,
que al final tú cuando estás en un hospital,
si hay tres máquinas de escáner,
cuando viene el paciente dentro de seis meses
o dentro de un año no le dices a, es que lo hicimos en el Siemens,
vamos a volver a hacer un símil,
porque es que claro, la imagen de la otra vez le dices:
haces un tac, SMEs en el philips o en el y el que está libre,
el día que está libre la resolución que tenga la detector que tenga
si tiene un novio en calibrada la fuente da igual
no entonces bueno hemos hecho varios estudios en colaboración
con con el mismo grupo en el que queríamos ver
que ese a nivel de imagen con modelos estadísticos
existen en la imagen debido al cambio de reconstrucción,
a la dosis que se administró del paciente,
que no es lo mismo hacerlo con alta dosis,
que con baja dosis en el fete y con el también,
el el distinto tipo de descans, vale.
Y cómo nos afecta eso?
A la cuantificación de enfisema?
Porque al final, la cuantificación de enfisema
más o menos tú dices es una distribución de intensidades
y pongo el corte aquí y este señor tiene más enfisema
o menos, pero si ese corte varía, pues ya le estás midiendo mal,
y si lo que no te preocupa es si tiene enfisema 1,
si ha mejorado o ha empeorado, pues ya tenéis un problema,
porque entre dos máquinas y vemos este tipo de desviaciones.
Esto son 104 casos de un estudio muy grande
que tiene 20.000 estudios de que se llama así que es Époque en inglés
y con alta dosis y baja dosis,
y en escáneres de SMEs y de llenar electric con distintos.
El mismo sujeto en los distintos escáneres
y estos son los distintos filtros de reconstrucción filtros más suaves,
o filtros más duros, que serían que pasan más alta frecuencia;
baja frecuencia que uno se utilizan más para ver
pues infermera testifical por ejemplo, fibrosis y los otros
para ver enfisema porque suavizan más.
Entonces, la intensidad está más estable.
No vimos estos sesgos de hasta 30.000.000,
que bueno no es mucho, pero sí que puede hacer teniendo en cuenta
que más o menos el 950 si puede hacer
que de repente haya tres o cuatro o cinco por 100 más de enfisema
o menos que estás contando ese paciente.
Entonces ver la evolución ya es mucho más difícil,
no es mucho más.
Estos son el tipo de técnicas
que utilizamos para compensar esos sesgos.
Son modelos estadísticos en los que vimos, digamos,
de alguna manera, que podíamos compensar en varios casos.
Estos son los distintos tipos de de métodos interactivos
de reconstrucción o de carnet.
Hoz y esta es la imagen armonizada, en la que ya como veis,
se parecen bastante más como muy fácil.
Pero aquí veis que esto es más suave
a que unas zonas un poquito más más claras
que aquí no están y aquí ya,
pues todo se parece un poco más y está basado
en modelos estadísticos,
y ahora mismo estamos como estos medios estadísticos
son, en general, bueno, con muy alta computación,
estamos viendo justo hacer el paso a aprendizaje profundo
de estos técnicas para compensar, de forma más eficiente esto sexos
vale y en paralelo también hay una cuestión bastante interesante
que a veces también tienes que tener en cuenta,
y es el nivel de inspiración en la que se ha hecho el estudio,
lógicamente el tejido pulmonar va a estar más compactos
y, por tanto, su densidad sea más alta
un menor si te inspiraciones mayor o menor en el momento de haber hecho
el y entonces eso también lo tienes que tener en cuenta
en un estudio longitudinal,
porque si vas a quienes ve la provisión de ese paciente
lo tienes que tener en cuenta es justo nuestros colegas.
También han hecho este estudio
y hicieron un modelo de progresión de enfisema espacio temporal,
teniendo en cuenta los cambios de volumen de dosis y de ruido,
con las técnicas de armonización que se habían diseñado,
pero también incluyendo el volumen para que se viera menos dispersión,
y, como veis, aquí hay mucha ya mucha compensando.
Este sería el original, este sería la compensación por volumen,
y aquí cuando ya se compensa por ruido,
por sesgo de debido a las al la varianza local,
y también a los métodos de distintos distintos escáneres de reconstrucción
y al volumen.
Entonces ya tenemos mucha menos variabilidad en los datos
y podemos establecer mucho mejor la relación
entre diferentes instantes de tiempo,
y todo esto se ha hecho una validación
con con, con dentro del del contexto histeria del estudio,
Seo pillín que son todos exfumadores.
Entonces, bueno, este en la parte de esta enfermedad,
pues sí que crea un poco este mensaje
de que cuando tenemos un estudio longitudinal
hay que tener muy mucho cuidado con las diferencias de.
Señala el ruido y posibles riesgos que se introducen
en el proceso de adquisición de la imagen por la propia enfermedad
y por los métodos de adquisición, vale,
y por la fisiología del paciente, como es el nivel de inspiración,
y esto debe compensarse, y se debe tener cuidado con ello,
y también bueno, estudiar un poco de forma cuidados,
y luego el último trabajo que os quería contar.
Es un trabajo que llevamos bastante tiempo trabajando ya
en el con una, proyecta un proyecto rc, que no salió, pero bueno,
la verdad es que fue muy interesante hacer el proyecto
y me ha servido para tener varios planes nacionales,
porque la verdad es que el esfuerzo es os animo
a todos describir una gran sólida
y tal y y bien trabajada, pues al final luego,
cunde en algún sitio se proyectó está bien diseñado,
pues algún sitio o lo van a financiar,
y lo que nos planteamos aquí era un reto que sigue abierto
y que gracias al proyecto también estamos ahora
en un consorcio nacional muy fuerte de esto en el que lo que queríamos
es predecir la respuesta, la inmunoterapia en concreto,
en cáncer de pulmón.
Pero que nos pasa en más en más órganos,
como sabéis la inmunoterapia,
fue el Nobel hace unos años porque es una técnica que de alguna manera
está revolucionando el tratamiento del cáncer,
pero en concreto en cáncer de pulmones
está estandarizada en guía clínica para los pacientes avanzados
y cada vez se va llevando un poquito más hacia estadios más tempranos,
porque se ve que pueda ayudar en qué consiste.
En lo que consiste es, digamos, bloquear los mecanismos
que tiene el cáncer para que nuestro sistema inmune,
no sea capaz de atacar al entonces.
En concreto, lo que se intenta bloquear
son los puntos de control de dos marcadores,
vamos de un marcador de muerte, programable.
El programa, y puede ser tanto.
El ligando como el propio pd un male y intentar bloquear el mecanismo,
que tiene de bloqueo,
que lo apaga y se por sean que hay la célula tumoral
a nuestras células inmunes.
Entonces, si lo bloqueas en las células cancerígenas,
pues conseguir que el sistema inmune
ataque a las células a las células cancerígenas, que es lo que pasa.
Pues bueno que esto
y la inmunoterapia se empieza a utilizar como un poco uso paliativo
en los casos en los que no tiene otra cosa
que hacer, que son los estadios, muy avanzados,
en los que no puedes operar y que no tiene otra manera
que hacer, y entonces hace seis ensayos clínicos
se empieza a ver que responden los pacientes, pero no responden,
igual que cuando les daba es una quimioterapia.
Por qué?
Porque el proceso inflamatoria que se produce
si de estar respondiendo justamente hace que crezca el tejido,
o sea que reclute más células inmunes y que empiece aquello a inflamar,
se como cualquier proceso inmune y a cambiar.
Su apariencia no.
Entonces tenían un gran problema, y es que llega un momento
en que antes, con una quimio tú ves si está respondiendo,
porque el tumor desaparecido se va reduciendo,
pero en la inmune era menos fácil.
Esto no pasa, esto es que se llama pseudo progresión, que es
que crece el tumor,
aunque está respondiendo adecuadamente a la terapia.
No pasa en muchos casos, pero pasa y siguen
sin saber muy bien cuando un paciente está respondiendo, no?
Entonces hay una gran digamos movimiento de que,
como todos estos parámetros, que es la imagen en sí clínica,
que es lo más lo mínimo menos invasivo,
que puedes hacer al paciente o con datos demagog,
drama o biopsia líquida, que podías hacer en técnicas moleculares,
en sangre, o también información a un coge no mica que viene del tejido
cuando han traído biopsia, pues como esta información
puede contribuir a que sepas, como está respondiendo el paciente,
y si le sigue estando esta terapia o pruebas
otra en este contexto,
pues establecimos este proyecto en el cual nuestro digamos.
Nuestro objetivo era definir biomarcadores basados en imagen,
tanto antes de la terapia como durante el principio.
Estaban los oncólogos.
No nos gusta mucho, claro, es que ella, cuando ella le ha dado,
pues ya lo sabes que está pasando.
Digo bueno, sí;
pero es que si nosotras tampoco lo sabes,
o sea, tener la boda de cristales muy difícil,
con una imagen, no sea déjame,
que vea que si está cambiando un poquito el tejido
cuando le estoy dando el fármaco, nuestra experiencia como voy enseñar
es que es importante,
por lo menos a nivel de imagen radiológica.
También tener en cuenta ese principio de entrenamiento
para tener unos estima adores mejores de respuesta,
pero, bueno, se puede intentar que lo estamos intentando
con todo esto solo en antes de la terapia,
a ver si podemos adivinar qué va a pasar,
pero, digamos, son dos estrategias, no entonces y luego además es
muy importante.
También ver si podemos integrar información clínica
y biomarcadores moleculares, aunque sea solo a nivel
de si tiene o no esta mutación.
El tumor en lo que es el estimados de respuesta a la inmunoterapia
y intentar tener estos primeros.
Predictores precoces de respuesta en los primeros ciclos
de la terapia.
Entonces, de todo este proyecto, que es muy ambicioso,
hemos explorado bastantes cosas.
Hemos hecho, sobre todo imagen del el análisis de la radiofónica.
Contemplar ni del tumor a lo largo del tiempo en los primeros estadios,
en combinación con datos clínicos y con algunos marcadores genómicos
que, bueno, no nos dan tampoco unos resultados.
La parte genómica muy muy,
o sea, que no es no se vienen reflejados tanto
en los proyectores, entre otras cosas,
porque se usan para definir si es susceptible o no de terapia.
Entonces ya los has utilizado en tu proceso de decisión
y ahora estamos,
ya recogieron también imagen patológica
y además se podría utilizar pues toda la información del órgano completo,
como me afecta si mi si mi pulmón estaba ya tocado por enfisema,
uno que también.
Eso afecta de forma sistémica al proceso inflamatoria y demás,
y definir, digamos, algunas nuevas técnicas de procesos,
espacio temporales que puedan considerar todo todo esto.
Entonces aquí tenemos una corte inicial que hemos conseguido,
pues el otro día estuvimos y estuve viendo
que los primeros casos a los primeras,
el protocolo éticos de 2018 el se ha publicado ahora,
o sea que es un poco lo vamos a de antes,
o sea, pues se cuesta mucho conseguir 300 casos con imágenes longitudinal,
con dos hospitales, en este caso, aunque la la la propuesta original
con más y son un montón de accidentes, ya hay un montón
de datos clínicos también en el tiempo,
un montón de variables que ha tenido que recoger alguien que es
mucho tiempo de trabajo y tener también su alcance.
Esto es lo que no tenemos en casa.
En cada 1, en casi ninguno de los grandes bases de datos
que están disponibles en cáncer,
que las hay, es todo estático y no hay respuesta,
no hay no se sabe qué ha pasado en ese paciente,
se ha sobrevivido si no se sabe cuánto tiempo no sabes nada
y tenéis la imagen de histopatología o tienes la imagen de no sé qué.
Pero datos clínicos hay muy pocos.
Entonces, hacer cualquier tipo de de algo misma.
Un poco que sirva la clínica es muy complicado.
Entonces aquí si conseguimos esta corte
hemos definido distintos tipos de redes,
en concreto algunas espacio temporales,
como combinando tanto la parte de radio mica convencional
o radio única basada en aprendizaje profundo
para extraer las características textuales con con modelos recurrentes
típicamente estamos usando hojas, regula ahora mismo más que el stm,
pero bueno, estaría un poco la predicción
original y usamos tanto Radio mica convencional,
como digo,
como biomarcadores que sacamos del tejido con redes convencionales,
que serían, como esta actores de características a nivel local,
y lo que diseñamos desde el origen desde ese año 2018
sería una combinación de estas técnicas para esto que teníamos
o que tenemos pues tenemos tanto los datos de la cum
como de la Fundación Jiménez Díaz, que sí que tenían imagen longitudinal
en los primeros estadios de la terapia
y teníamos también una corte como entrenamiento de tumores
o de nódulos que han se ha dicho que son cancerígenos
en grandes bases de datos vale?
Entonces, con esas grandes de bases de datos se pueden entrenar
unos primeros métodos de estas características
y luego hace el rincón, con los datos de respuesta con los actores de cnn
o con la asociación mica convencional,
y comparamos modelos basales en los que solo tenemos la imagen
antes de la terapia como de los delta, que serían ahora
y el les siguen dos instantes de tiempo ahora hay
en el primer ciclo o en el segundo ciclo
con modelos temporales tanto de Random
-Forés como de cnn con con y luego también pues estándar
Radio Nix, que sería Radio micras;
convencionales que se está haciendo 1.000 pico características
a partir de distintos tipos de filtros,
o esta estación de características, entrenadas para dar respuesta
en nuestras industrias al conjunto de training de nuestra corte,
del responderle, sino respondiendo a que de alguna manera
podía extraer características más específicas al problema y luego,
pues en tratar de hacer el ensambla el conjunto de datos de clínico
y de datos de datos clínicos.
Con la misma, con la imagen
diseñamos este modelo, que es un modelo muy bonito
y que en el que tenemos una red recurrente
y una cómo evolucionar que nos dimos cuenta de que teníamos
demasiados parámetros con los datos que teníamos para poderlo entrenar,
la mayoría de los modelos penenes Renem,
que están en la literatura, son para vídeos y como decimos,
pues hay muchísimos datos en vídeos y aquí tenemos 200 casos.
Entonces es muy complicado poder hacer converger?
Bien este modelo lo hemos conseguido,
luego cuenta un poquito, pero hemos tenido que adelgazar mucho
las redes y hemos conseguido muy buenos resultados,
en nódulos más que en respuesta y ahora los estamos pasando
a respuesta.
Pero bueno,
cuál fue nuestra sorpresa?
Que utilizando este modelo
pues empezamos a ver que funcionase bien,
pero claro, tal terminadas de creer, mucho decir bueno se y claro,
nos vimos los mapas de atención.
Tiene este modelo, tiene una, una capa de atención
o un modelo de atención intermedio aquí que nos permite justamente
definir cuáles de los de los frentes que estamos utilizando
de los distintos instantes de tiempo tenía más peso.
Nos dimos cuenta de casi todo el peso hasta el principio y sobre todo,
que los no respondedoras tenían más pesos hacia adelante
y los respondiéndoles todo en el basar
y claro empezamos a decir bueno vamos a ver si no tenemos algún sesgo
aquí vamos, vemos a los sesgos de nuestros datos
y claro, empezamos a ver que la distribución de los datos
en los no respondedoras en los pacientes que no responden
es bastante diferente en cuanto al número de instantes de tiempo
que tenemos para esos casos.
Por qué?
Porque es un caso, no responde,
le sacas la inmunoterapia le es otra cosa,
empiezas a la radio paliativa o le da otra combinación
de fármacos distinta, vuelves a la quimio,
vale y claro.
Nos dimos cuenta que realmente en parte lo que estaba aprendiendo
el modelo era que los respondiéndoles tenían más imágenes
y los no respondedoras tenían menos.
Claro, esto no podía ser.
Esto no vale, y entonces ahora,
en las técnicas que cuando lo hemos usado para nódulos
lo que hemos hecho es quitar casos,
quitar imágenes a los módulos venidos en ese caso,
frente a los malignos que también se salen antes del longitudinal
de seguimiento en un escribe porque si no no sino balanceamos
en mis invita pues vamos a sesgada de modelo.
Cuando estamos hablando de modelos espacio temporales?
Bueno, pues claro, puesto dijimos.
Pues esto no puede ser.
Vamos a solventarlo, ya revisamos las datos,
hicimos una corte, una selección con los mismos,
explique en cuanto a training y testing,
pero ya un una, mucha mejor y más detallada y con cuidado,
distribución de los 2.
Mis invita y ya pudimos ver que de alguna manera
los tiempos de distribución entre las 2,
Cortes y entre responde.
Si habéis, si no respondedoras no había tanta diferencia
y que, bueno, pues nos podíamos un poco fiar del viaria.
El modelo.
Esto hizo que redujéramos el número de casos.
Reduzcamos también el número de distantes de tiempo,
está serían las distribuciones de mis inédita para los dos modelos,
y, claro, ahora tenemos menos datos.
Subsana más difíciles entrenadores, modelo nn,
cnn y lo que hicimos entonces es entrenar,
modelos basados en Brandon, Forés espacios temporales,
incluyendo las fichas de las distintos instantes de tiempo
en un único modelo,
y comparamos si era solo basal o era del espacio temporal,
si eran dos instantes de tiempo o sólo o longitudinal,
y se incluíamos características entrenadas específicas con la armen,
con aprendizaje profundo para nuestro datos de respuesta
o siempre, pero entrenadas con ese conjunto de datos más masivos
o sólo radio.
Mi camas convencionales vale y sí que este es el que publicamos.
Esto estaba incorrecto, lo había cambiado en otro transparencia
y en esta novena esto se ha publicando en el Journal of
transmisión las medicinas y sí que vimos,
pues, que el modelo longitudinal con fichas eran mejor.
No, esto es un poco las la, los cambios,
esto sería un modelo basal, la progresión,
o sea, la predicción de progresión a seis meses,
y esto serían los modelos de delta,
y esto sería ya cuando un modelo longitudinal,
que ya tenemos un poco, una curva un poco más estable,
y si la combinamos con los datos clínicos?
Pues tanto la predicción de progresión libre de enfermedad
a nueve meses o a seis meses pues también mejora bastante
y y bueno estas son también las curvas de supervivencia
cómo van decayendo el número de pacientes y cómo puede separar
los demás supervivencia de los de menos con el modelo.
Todavía tenemos mucho que hacer,
pero yo creo que es muy bueno, es muy buen comienzo
para intentar trabajar ahora en unos conjuntos de datos
que se están construyendo mucho más grandes a nivel nacional
en el proyecto, ingenio un poco por concluir,
pues el análisis longitudinal de nuevo no es igual que en vidrio,
en imágenes biomédicas,
y tenemos que considerar muy bien los datos que nos faltan
y evitar sesgos especialmente relacionados
con la naturaleza temporal de nuestro problema.
No es lo mismo un crimen que una terapia,
una inmunoterapia que otro problema.
Entonces todo eso hay que tenerlo en cuenta y entrenar
con cuidado los los modelos para que no pasa,
y como digo esto, este modelo,
como con atención global y en rnb.
Hemos mandado ya publicación para, escriben de nódulos
en una base de datos grande que hay, es nacional,
la de Estados Unidos, y bueno, esperamos también utilizarlo
en un programa que se está haciendo aquí a nivel nacional,
y el modelo ha podido converger con más datos
y con eso adelgazando los parámetros,
pero con una red suficiente, desde nuestro punto de vista
y con bastante buenos resultados, y bueno,
ya para terminar, pues bueno,
animaros y os gusta dado esta inteligencia artificial
a trabajar en problemas médicos por supuesto
porque claro son apasionantes yo creo y todos los que trabajamos
en este siglo pensamos, pero también el dato,
importancia en los procesos espacio temporales,
que yo creo que en la literatura se le está dando poca importancia.
Ahora mismo puede haber ese cruce de información con completo visión,
y con la imagen dinámica, pero no es directa.
Entonces hay que tener también bastante cuidado ahí
y ver cómo se puede aprender unos de otros en estos procesos.
En el desarrollo de nuevas técnicas
hay algunas técnicas que están empezando
a utilizar en dispositivos comerciales, pero bueno,
yo creo que todavía hay problemas de haga usted y en general,
por mucho que tengan aprobado aprobación de federados de fe
en todo, no solo en espacio temporal,
pero algunas en espacio temporal muy poquitas,
de segmentación especial, motor temporal y demás,
hay que tener mucho cuidado con, con la estandarización de adquisición
de los datos y el manejo de los datos y también las políticas
de compartir los datos, y en esto un poco sí que bueno,
aunque no sé si es la audiencia pero bueno animaros
a todos vuestros colaboradores clínicos no aquí a que establezcan
internamente esas políticas de compartición de datos
y que digamos, hagan un esfuerzo por sistematizar los datos.
Porque es un capital que tiene cualquier centro ahora mismo,
clínico y no lo están explotando ni teniendo en cuenta
y por supuesto que lógicamente para todo esto se necesita
una colaboración entre clínicos, técnicos y grupos un poco volcados
y que los dos un poco tengan esa sinergia
y ese interés por la inteligencia artificial en medicina
y por generar nuevas técnicas eficientes.
Que es lo que hace posible todo esto,
si no es muy realmente muy complejo y no vamos a poder conseguir
que se diseñen cosas adaptadas y que sea finalmente se adopte,
no hay que se incluyan en la rutina clínica,
si no hay esa ese trabajo conjunto y bueno,
pues nada más.
Pues poner
aquí algunas reconocimientos a todos los colaboradores
de los trabajos que yo sé que os he mostrado y y bueno,
muchas gracias y cualquier pregunta, pues aquí está disponible.
La.
Tengo unas cuantas muy, muy bien.
Sí pues bueno, este trabajo a nivel es más, a nivel de forma o imagen
uno de los primeras personas que empieza a trabajar
en estos codificadores varía accionales con aprioris
o con con digamos con cuáles son los las las características
que quieran que quiere es que aparezca en el deseo
enredado este que hace es de tú de tu información,
pero en un espacio latente,
interpretable digamos que yo yo les recomendaría al que viérais
el artículo del más original
y que además creo que tiene parte del código disponible
para imagen es patio y tal,
pero también tienen para música.
Curiosamente no sólo lo hace en imagen,
en el net, que es la típica base de datos de numeritos
y con diferentes formas.
Entonces, por ejemplo, en el mis el hace
pues sí; la que es hacer cursivas y la queréis, hace rectas es
hacer todo eso lo puedes imponer en el espacio latente,
es más lo puedo pasar.
Este paripé de patir tal entonces él reconoce,
digamos, define unos aprioris y tienes que entrenar en tu impacte
en tu métrica de divergencia en el modelo generativa.
Con esos valores eso hace que fuerce.
Es que dentro de tu espacio latente tienes un número de características
que tú has fijado, que puede interpretar
que es lo más interesante en el caso del artículo de pinchos,
que también es muy interesante.
De hecho, yo fui la asociada que con ese artículo,
y es que este primero que todo el mundo
dijo que había que aceptarlo, aunque tiene algunos erratas,
luego hay por ahí en la descripción de la red.
Pero bueno, supongo por cómo fue todo el proceso, que fue bastante rápido
de revisión.
Vamos, no sólo ratas, sino imprecisiones.
Quiero decir que no se no están reproducible la red,
porque hay falta algo de información, pero bueno,
él ha respondido, siempre se le ha pedido.
Es que se se se definieron esos aplicables a los que tú necesitabas
cuáles son los que pueden definir en una imagen cardiológica
que puede haber similares en física pues bueno,
la ancho del del músculo mío cárnico, el ancho de la válvula,
el eje longitudinal de del ventrículo,
y había algunos más que ahora.
No recuerdo entonces tú le metes en tu proceso de auto,
en codi, esos playos para que los mapes male
en tu mete cae emergencia y lo aprende interesante,
requiere un esfuerzo un poquito adicional
porque necesita sacarlos playos,
no y nosotros lo que vimos también claro cuando lo hemos estado usando
si luego además metes aumenta y son porque tienes pocos datos,
aumento de datos,
pues tienes que generar esos paraísos en tu proceso de aumenta y 60.003
tienes que codificar de esas pequeñas funciones
para extraer esos paraísos y meterse en el proceso de entrenamiento.
Pero bueno, a mí me pareció muy útil porque luego que haces
en ese espacio latente para todas tus secuencias de datos,
tú eres capaz de interpretar que esos parámetros lo que significan
y, por tanto sabes que no pueden cambiar bruscamente,
no tiene sentido.
En una secuencia normal de imágenes de Cardiología
que había que caían cambio brusco de grosor, miocardio,
o que haya un cambio brusco, entonces,
cuando pasa eso es porque las limitaciones vayan.
Entonces, tú puedes imponer una suavidad o una corrección
como con el método que quieras, en el espacio latente
y, cuando reconstruyen la forma corregido.
La segmentación es un poco lo que se basa.
Entonces, bueno, a mí me parece yo muy inspirador,
nosotros lo queremos usar en tres de ella
y bueno es más complejo porque todo tiene más parámetros
sobre todo y lo mismo datos y todo se complica más
porque también hay ciertas más datos para para todo,
pero.
Pero, bueno, yo creo que es una línea,
una línea de interesantes y de trabajo.
Hola, buenas.
Tenía una pregunta sobre los creados.
Cómo piensas que va a evolucionar el tema de establecer
unos Gran Cruz que permitan trabajar a los profesionales,
por ejemplo, de la medicina, con de la informática?
Claro, cómo piensas que se puede estandarizar mejor el proceso.
Es muy buena pregunta.
Pregunta.
Yo creo que es.
Es un tema al que a veces se le da menos importancia
al que debería.
Yo misma pienso porque nos ayudan a veces estudiantes
y tal y en las grandes empresas,
por ejemplo, en general, que sí que tiene un niño en contacto
con con la parte de desarrollo de sistemas que tienen en Hungría
poner expedientes de medicinas en el proceso
y definir un protocolo muy preciso de todo lo que tienes que hacer.
Eso sería la manera.
Yo también creo que va a ir cambiando un poco, porque que probablemente
se va a seguir necesitando etiquetas y datos,
digamos, supervisados, al menos para evaluar,
pero la tendencia está cambiando de forma muy fuerte
con el súper ser súper vais la ni no?
El, el aprendizaje auto
-supervisado, que hay cada vez
se requieren menos datos etiquetados,
y se están empezando a ver.
Resultados muy prometedores, pero en general,
que requieren también muchos datos,
todavía muchos datos, no etiquetados,
pero también muchos datos con agua etiqueta para 21.
Ing?
Entonces, bueno, vamos a ir viendo, pero bueno sí que es muy interesante
que haya una forma de aprovechar los datos, no etiquetados
porque el recurso escaso claramente es el tiempo de médico,
el tiempo de especialista que te puede ayudar a a etiquetar esos casos
y es muy complejo ese proceso
y es muy complejo hacerlo bien y reproducible
y evitar esos sesgos.
Entonces, si cuanto más podamos hacer con auto
-supervisado, que límite, digamos o por lo menos haga que la parte
no su supervisada sea menor, creo que vamos a ganar en robustez,
y podemos también ganar en en desarrollos
un poquito más ágiles que lo que están siendo ahora.
La parte no supervisada?
Entiendo que son salidas de las máquinas
como generados por la máquina, supervisión humana?
No.
Si el proceso son procesos,
esto es un se llaman maestro estudiante
o procesos de reconstrucción?
En imagen al menos son tareas pretexto en las que tú quitas,
partes de la imagen y las tiene que reconstruir
o o las emborronan.
Si tienes que reconstruirla la la resolución,
con convencional, esforzara la máquina,
aprender las características de tu imagen,
pero sin etiqueta,
y luego ya cuando aprendido y tienes un espacio, digamos,
o unos pesos en tu red, que están muy a tuneados a tu problema
y que podáis a lo mejor ahí usar ya miles de imágenes
que puedan existir en la literatura, en bases públicas,
pues lo tuneadas en tu problema no es un poco.
Si es es digamos la réplica de los los modelos de lenguaje,
de grandes modelos de lenguaje,
pero no imagen que también se han venido a llamar
modelos fundacionales, no grandes grandes bases de datos,
en los que construyese un modelo funcional fundacional para imagen
de la que más hay, por ejemplo, imagen de tórax de rayos equis
y coges las bases de datos de nadies, de 500.000,
la otra de ese encender y de no sé cuántos, de tuberculosis,
de, de 100.000.
Si tienes un primer modelo fundacional que es multipatologías
en principio lo ha visto todo y luego lo tuneadas para cada patología
o para cada problema con pequeñas cortes de datos,
supervisados.
Es un poco el paradigma que yo creo
que está ahora como más empujan muy interesante gracias
y será más independiente de las etiquetas.
Un poco.
Bueno, y luego hay otra en eso por perdonar,
pero es que también me parece bastante interesante
otro otra tendencia,
que, bueno, ahora está un poquito poco,
como es el estando más el Hyde y para eso menos importancia,
pero yo creo que es muy relevante también,
y es la parte de que damos trabajado un poco de de etiquetas débiles
o parciales, no, eso es mucho más fácil de adquirir
que un patólogo te imponga.
Aquí veo cáncer, aquí no lo veo,
y aquí veo una macro fago.
Es que sé que la red no funciona como los puntos que usábamos en enfisema
y que esos pequeños puntos a basar a partir de puntos.
Nosotros, como modelos locales,
luego hemos podido entrenar segmenta, adores, por ejemplo,
directamente a partir de puntos, modelos locales
y los puntos de confianza, alta de locales,
entrenarlos para segmentación en patrones.
Así de texto Urales.
Nos ha funcionado bastante bien y luego o o modificarlas los 6,
para que usen las funciones de pérdidas,
para que usen sólo datos parciales,
y eso también el hacer un borrón o etiquetar todo sin detalle,
pues cambié mucho.
No me y eso también lo estamos haciendo.
En varios problemas y ahí hay menos hay,
bueno, hay algo de dependencia y el poquito que utilizar.
El decirnos que no siempre lo ponga en el centro, que,
pero es menos a lo mejor dependiente de menos dependiente,
de consistencia y de un protocolo tan detallado.
No es un poquito más si más libres, más flexible,
y también es otro ámbito en el que yo creo que que terminará
Oyéndola la parte de etiquetado.
Gracias por venir, muchas gracias por la presentación tan interesante,
de que estáis trabajando en varios temas,
con toda aquí; cuatro de ellos, cuatro de ellos para países ricos,
porque esa, sobre todo de aquí y resonancia
y pero sé que también tienen proyectos con ecografía,
Mozambique y otros muchos temas,
porque, qué hacía lo contigo, siempre entero,
de cosas nuevas, cuéntanos un poco, por favor,
las dificultades de llevar la inteligencia artificial
a estos países,
desde conseguir los datos, las autorizaciones de bioética,
que a veces estos comités existen o no existen,
como hasta llevarlo a la práctica clínica,
y luego estamos aspectos positivos de que se puede lograr
con la inteligencia artificial en estos lugares.
Gracias, Javier.
Si es es muy.
Es muy interesante.
El.
Bueno.
Yo por un poco por mi motivación personal,
he trabajado mucho en cooperación con distintas oenegés,
y sí que hace unos años pues estuvimos empezando a trabajar
en varios problemas específicamente con la empresa.
Es por la que nosotros,
que yo soy fundador, hay que es la fundó o el feo,
es uno de los puestos de nuestro grupo
en el que estamos muy focalizados justamente a diseñar
sistemas de inteligencia artificial en los que se puede utilizar,
que se pueden utilizar de forma fácil y poco costosa en países
en los que hay bajos recursos y adaptado a las enfermedades
endémicas de esos países que normalmente se dedican,
mucha menos investigación acá porque nos la inmunoterapia
pero son problemas muy muy graves no entonces
en concreto con es despuebla pues está trabajando en Desmania
en malaria en circo acerca, vamos, o sea, un montón de enfermedades que
en Chagas, que a lo mejor pues aquí no nos suenan, pero que, que son,
que están presentes en estos países muy presentes,
no?
Y que una gran parte de los niños, pues tienen minutos
y que se transmiten por el suelo porque no tienen zapatos,
y es así entonces,
pero que además no tienen buenos microscopios.
O no hay móvil micros copistas una de las dos generarlas,
incluso las muestras,
pues es un un, es ya un un reto muy grande,
no?
Entonces es una de las líneas.
Nosotros trabajamos bastante con ellos en proyectos de cooperar,
de de y más de.
Vamos a decir con la empresas
y están generando tanto dispositivos de adquisición basados en móvil
como toda la plataforma de entrenamiento de etiquetado,
volviendo al etiquetado de antes, pues tiene una plataforma
de para cada imagen en la que puede etiquetar cualquier persona del mundo
y luego, pues se vuelcan los modelos,
se hacen los modelos,
automáticamente se bestean y se invierten en el móvil,
algunos de ellos y no requieren de conexión online,
digamos o de datos constantemente,
pero cuando hay conexión se vuelcan los datos en la nube,
pero también pueden correr los algoritmos algunos de ellos
al menos en el propio móvil, con redes delgaditas.
Esa es una de las líneas.
Luego en colaboración con Javier estamos viendo cosas de.
Vamos en un proyecto que también tiene Childrens en marcha en Uganda
de fiebres.
Reumática.
Coca biografía que es un proyecto yo creo muy interesante
y que hay mucha demanda.
No hemos hablado con bastantes centros
y todos están implementándolo de alguna manera.
Quieren hacer cosas en esa línea
y se encuentran madres a punto de la luz que tienen,
pues la válvula destrozada porque reumática
o no tan destrozada,
pero que la tienen tocada y que entonces,
bueno, pues les puede afectar, no van a los jóvenes,
incluso y niños,
por supuesto que porque no han tenido un buen este de una buena terapia,
con un streptococo, cosa que aquí no pasa,
pues pues tienen el dote lío y el de las válvulas tocado
y pueden tener enfermedad, valvular para toda su vida,
y algunos de ellos pueden requerir intervención,
y ahí pues bueno, hay muchos, muchos,
muchos retos no oprimisquen conseguir financiación.
Segundo, conseguir los datos en mozambique,
que es donde tenemos más experiencia en la mayoría a pesar de estar el uno
de los centros de investigación más importantes de África
allí que es el cis creado por Pedro Alonso,
el que fue el primer digamos a mejorar,
suena en uno de los impulsores de las primeras vacunas de malaria
y que impulsó la cooperación con con Mozambique,
creó este centro en el que se hacen estudios clínicos específicos
para enfermedades olvidadas y que tiene unas 500 personas
de y mozambique idea votantes de todo el mundo
que van por allí a pesar de estar ese centro que realmente impulsa
mucho que está en Bañeza.
Todos los protocolos éticos
tiene que terminar pasando por un protocolo nacional,
eso tienes un año, o sea es así,
pero lo que decíamos antes, cuando entonces no empiezas,
antes lo tienes sino lo intentas, nunca lo tienes.
Entonces, yo ya con los protocolos distintos de lo que se necesita,
venga ya esta mañana lo hacemos y bueno,
pues dentro de un año se lo tenemos en medio se puede trabajar,
pues bueno, según la flexibilidad o no se puede trabajar Insalud.
Entonces pues intentar hacer cosas allí con sus colaboréis,
pues ahí el señor de diseñado está algoritmo, corregirlo;
dime que te sale o cuando ya lo tienes,
pues ya tienes la aprobación para transferir, los datos
y trabajar, acá y el proyecto que más avanzado tenemos,
aunque está siendo también un reto grande,
y la semana que viene será contará y después,
como va que hemos trabajado también en estos últimos cuatro o cinco años
un poco en paralelo a la inmunoterapia,
con mucho esfuerzo de trabajo para curar los datos,
vamos para ver la calidad y elegir los datos en tuberculosis infantil,
que la tuberculosis se sigue siendo endémica;
es un problema muy grave que no nos damos cuenta
de la implicación que tiene.
Por qué la multirresistencia está creciendo
y puede que no rebote a todos.
En el este Europa es brutal, y con guerras más,
o sea que ahora está seguro pico, haciendo picos brutales
con la guerra de Ucrania ya pasó con la guerra de Crimea,
que volvían todos con tuberculosis después de estar en el frente.
Hemos trabajado con.
Desgraciadamente.
No hemos podido hacer todo el trabajo pensado con ucrania
y vamos a ir a esa a un hospital específico,
solo de tuberculosis con su parte de hospitalaria, solo de niños,
con una incidencia brutal de casos,
y lo mismo pasa en África; o sea, sigue habiendo una,
una demanda de de fármacos de estudios
y en general en adultos está bastante controlado.
Hay varias empresas que venden software de Inteligencia,
Artificial, adaptado a radiografía de tórax, de adulto.
En aquí hacemos un tac.
Cuando hay un niño con sospecha y vemos muy bien las lesiones
y ya está pero allí no hay rayos equis para pedir tax, no;
donde hay rayos equis, no hay radiólogos
o no hay radiólogos pediátricos, por supuesto.
Entonces ahí es donde nos planteamos dar nuestra aportación
en hacer métodos de Inteligencia Artificial
para tuberculosis infantil.
Entonces tenemos una corte de mozambique de 800 casos,
pero de los cuales positivos, de un estrené positivos;
hay poquitos, unos 50 confirmados menos
confirmadas, micro, biológicamente;
luego es muy complejo que hay,
a lo mejor discordancia entre la imagen
y la y si realmente están infectada o no,
y como defines que se casó estaba infectado.
De verdad y lo tratas, y bueno es especialmente difícil,
porque en un adulto el generar un es puto
y que se ha analizado
y que veas la enfermedad es mucho más fácil,
y en un niño no es posible;
por la naturaleza de la fisiopatología
y porque no pueden producir en es hacer un es puto
fácilmente no y bueno
pues es es una claro están en una situación muy vulnerable
y también hay mucho desconcierto de cómo tratar en general allí
pues se trata mucho, aunque no sepas porque es mejor tratar que no trata,
pero es los regímenes.
Para que os hagáis una idea,
son seis meses de tratamiento de antibióticos,
porque la bacteria es una mica bacterias muy difícil acceder.
Entonces, estás exponiendo al niño
aún a un tratamiento relativamente agresivo?
No porque al final a los antibióticos
no son plato de gusto para nadie no entonces bueno ahí ahí
estábamos trabajando y bueno ahora con esa corte que tenemos
y con dos nuevas que estamos generando de contraste
para tener cortes independientes,
pues esperamos tener, tenemos resultados interesantes.
El paso de generalización es el que siempre es una duda
y tenemos también 500 positivos de una red españolas,
y no sería muy difícil no con con 200 casos,
con 200 casos de control y otros 200 casos de neumonía,
pero bueno, eso hacer esos casos luego ver
que las redes no funcionan muy bien y entonces decir.
Bueno, necesitamos mejor gran trufó.
Volviendo a lo de antes tres radiólogos
viendo todas las radiografías, tiempo un año y pico de trabajo,
una herramienta de telerradiología que habíamos diseñado.
Cristina y luego ver, que el acuerdo entre los ratios
es muy bajo, que es una de las cosas que estamos publicando,
pues te das cuenta de la dificultad del tema, que estáis trabajando,
que es realmente muy complicado.
Pero bueno, se en la mesa grande,
que también vemos a la semana que viene.
Yo creo los cinco o seis grupos que estamos trabajando más en esta,
vamos a contarnos lo que estamos haciendo
y vamos a ver, y la hay muchas empresas
interesadas en extender sus productos a los niños
porque ya funciona en adultos o en niños mayores,
porque ya se parece un poco más la las lesiones a los adultos,
pero niños pequeños y siempre una muy muy importante,
y no sé hasta dónde vamos a llegar.
No sé si vamos a conseguir aspectos muy buenos, clasificadores,
pero es lo que se intenta
o se puede combinar con técnicas moleculares
en heces, que es el proyecto en el que vamos a testear.
Todo esto se hace radiografía, pero tiene una técnica molecular
en este.
Es que eso es muy fácil con los niños,
y si a lo mejor con las dos cosas pues puede ser más preciso.
Más datos clínicos.
Decir.
Entonces, bueno es ese otro de los grandes proyectos
que no ha tenido mucha financiación.
Tampoco, a lo mejor lo hemos solicitado mucho
y las técnicas de proceso estamos ahora aprobando también
como fundacionales y.
Pero bueno,
que no es lo más importante en la parte técnica.
Al final.
Exporte-charla
-yo no sé de media biomedicina,
nada de tratamiento de imagen muy, muy poquito, casi nada,
así que pido disculpas de antemano pues sí pregunta una tontería,
pero has comentado el tema de los modelos fundacionales
de trabajo, el lenguaje natural y has comentado que has comentado
un ejemplo en el que se construyen modelos fundacional para pulmones
con imágenes de pulmones, millones de imágenes de pulmones,
y eso me ha llamado mucho la atención,
porque en lenguaje natural el modelo fundacional
se construye con absolutamente todo lo que entre esa mano
y ahí el efecto de generalización,
pues en este caso de aprender a ver en general para luego especializar
en pulmones y en patologías a sociedad solos pulmones,
y el lenguaje natural en la capacidad de transferir conocimiento,
es tan grande que incluso estamos comprobando
que está bien aprender inglés para luego hablar mejor español,
o sea que hay luego una transferencia y con muy poquito español
y mucho inglés hablase inglés mucho mejor
de lo que lo que deberían ola la red,
y entonces mi pregunta de ignorancia absoluta
es si efectivamente los modelos fundacionales ahora mismo
se construyen en Vicent artificial.
De forma especializada desde no que son solo
con imágenes de pulmones y Margaret no sirve para nada,
a ver yo creo que se podrán mejor llegar a construir modelos
más generalistas de base y probablemente aprendan más.
El problema es que no se es, es muy buena
reflexione y yo no.
No, no he trabajado suficiente en los modelos
y menos en lenguaje para ver la transparencia,
pero está muy, muy interesante.
La la el paralelismo, digamos que la podemos decir,
que la característica básica en el lenguaje,
los poemas de fe o la semántica puede compartirse características.
Aquí probablemente también porque son características visuales,
pero creo que los datos disponibles ahora mismo
no son tantos todavía y tan generales
como los libros o todas las fuentes de información,
el lenguaje que puede haber que puedas mezcla
como para intentar hacer un modelo tan genérico,
aunque a lo mejor lo vemos en poco tiempo
porque se ha empezado por por rayos equis torácico,
porque es donde teníamos grandes bases de datos,
pero que grandes bases de datos que era
un 1.000.000 no más, o sea tampoco sostenibles,
o sea, son 500.000, las de Nayef,
más otras.
Cuantas de 102.000, no creo que llega un 1.000.000,
o sea, no son tantos datos, ese es el gran problema que tenemos,
yo creo todavía, y si te vas a otras cortes,
pues no te vas ni a ni a 1.000,
o sea Admi, que es una base de datos muy grande, de al Jaime,
pues creo que tenía 800, no sé si ha llegado a 1.200,
o sea, que seguimos teniendo el problema de la escasez de datos
que meterle a la red y si no le mete suficiente variedad
y además las características son muy diferentes
entre una resonancia, una imagen que es proactiva
y una imagen que es, es volumétrica,
una imagen que es dinámica, las características en eco
y las otras yo creo que el parte de lo que intuyo
e y también disculparme porque tampoco de momento
he trabajado tanto en ellos, es que se está abordando,
con lo que más datos hay, no tener garantías
y que de momento se generan un poco modelos fundacionales
específicos, 1, por ejemplo, por abordable,
que también sería la generalizable.
Pero yo creo que empezará por ahí sería un modelo fundacional
basado para imagen y microscópica o histológicas,
que hay por ejemplo.
Todo TFG, es gigante y puede ser, pero ahí tiene este problema.
Volumen de datos.
Cada imagen son son dos gigas, pero ahí hay muchos datos,
por ejemplo, no, o sea que sí que yo creo
que todo eso está justo ahora y en la cresta no se sea iniciando el y puede
ser que se lleguen a fundir todos en 1,
pero es una cuestión de disponibilidad de datos,
desde mi punto de vista, y de.
Bueno, acotarlos problemas por la diversidad de características,
que siguen Oloron a tienes con los imagen.
Proyectivas, sin bajémoslos voy entre casi texturas
no sé qué nos cuál, pero al final es verdad,
el pixel o bueno el contraste no está destinada a los vetos,
desde el contraste, no desde la imagen, desde la;
el contexto local y del campo;
receptivo más pequeño como contrastes;
y luego va ampliando su campo, receptivo a interpretar todo.
Entonces eso se puede aprender con todo,
no incluyendo los modelos de visión no normales,
o sea, las imágenes naturales veremos.
Muchas gracias y tenía una última pregunta
para los que nos enteramos de estas cosas.
Casi a nivel divulgativo, iremos esa.
Hay dos mensajes muy distintos.
1, el de que potencialmente un algoritmo puede ver 400 señales
en un electrocardiograma donde un experto solo pueden 50, no,
y entonces hay una un potencial para hacerlo infinitamente mejor
y por otro lado también cuando cuando lees que luego
simplemente la recalificación de un cacharro que hace TACs,
da al traste completamente con la capacidad de predicción
porque cambian pequeñas cositas igual imperceptibles
pero que destrozan la capacidad de predicción,
y entonces quería preguntarte a nivel clínico ahora mismo.
Como es la situación, se están utilizando este tipo
de técnicas en la rutina diaria de los de los médicos
o si las hay.
Hay cosas que están funcionando bien
y hay productos que ya las tienen introducidas.
No?
Yo creo que todavía claro todos los métodos que se están llevando
a la clínica vamos.
Yo creo que la mamografía es la primera que ha hecho.
Cat de siempre.
Siempre tiene una supervisión
no y tienen una opción de supervisión incluso en segmentación,
porque saben que el caso es que no pueden funcionar.
Estamos trabajando también con la paz en congénitos,
pues los congénitos no funcionan, lógicamente,
porque están aprendido en corazones, adultos sanos normales,
que no tienen los vasos, la aurícula invertida,
y que lo han hecho; hay una cirugía rara
y que además su corazón se muere distinto, no, entonces ahí sí
que hay modelos que funcionan muy bien, los retocan un poco
y les han robado muchísimo;
trabajo tanto en segmentación como en detección de lesiones,
y yo creo que todavía está ya en fase el cómo introducir eso en la rutina
no, y queda mucho por trabajar ahí desde mi punto de vista,
porque pues hacer muchas cosas en vaca un, pues por ejemplo,
adelantar informes, por ejemplo, que tienen una saturación
de informar muy grande en casi todos los servicios de radiología
y en eco nos pasan las imágenes por nuestro portal de paciente
y tardan dos semanas
e informar a un sistema de Inteligencia Artificial.
Priorice casos que requieren un informe rápido,
porque ya veía lecciones más graves o que ayude a la máquina,
tomar la decisión y cómo haces eso,
y luego la parte de implicaciones legales que se obtiene,
pues está todo en trabajo.
No; cada vez se ha trabajado más.
Antes había,
como mucho más resistencia por parte de los radiólogos,
pero claro, agresiones ahora se ha convertido en el líder
de la inteligencia artificial, el congreso, radiólogos usant,
abrazado la inteligencia artificial porque no les queda otra,
y ser los primeros que lideren ese proceso de adopción
de la inteligencia artificial,
y yo creo que sí que puede ayudar mucho
y quitar muchos, mucha carga,
porque al final las pruebas de imágenes sin creciente,
creciendo y creciendo y los radiólogos están saturados,
pero bueno, hay que asegurarse que sea una forma robusta
y, y no les vamos a quitar el trabajo.
Quiero decir.
Usted siempre va a haber casos difíciles
y casos que tienen que interpretar y cosas que hay supervisar,
y lo único espero que sea menos estrés también
con la generación de informes más automática,
etc. O sea, es por todos lados,
no solo por la parte de imágenes, pero bueno,
decir es, es, es muy interesante y es un cambio grande
que es tan pasando bastante rápido en realidad,
con respecto a otras épocas de evolución tecnológica,
también es verdad,
pero creo que vosotros también lo los los sufrís o lleváis.
Lo veis?
.
Gracias a vosotros.