Algoritmo que permite hacer el proceso de comparación de escaneos 3D hasta 1,000 veces más rápido

El registro de imágenes médicas es una técnica común que implica la superposición de dos imágenes, como las imágenes de resonancia magnética (MRI), para comparar y analizar las diferencias anatómicas en gran detalle. Si un paciente tiene un tumor cerebral, por ejemplo, los médicos pueden superponer un escaneo cerebral de hace varios meses a un escaneo más reciente para analizar pequeños cambios en el progreso del tumor.

Sin embargo, este proceso a menudo puede tomar dos horas o más, ya que los sistemas tradicionales alinean meticulosamente cada uno de los potencialmente millones de píxeles en los escaneos combinados. Los investigadores del MIT han descrito un algoritmo de aprendizaje automático que puede registrar escáneres cerebrales y otras imágenes tridimensionales más de 1.000 veces más rápido utilizando nuevas técnicas de aprendizaje.

El algoritmo funciona mediante el "aprendizaje" al registrar miles de pares de imágenes. Al hacerlo, adquiere información sobre cómo alinear imágenes y estima algunos parámetros de alineación óptimos. Después del entrenamiento, usa esos parámetros para asignar todos los píxeles de una imagen a otra, todo a la vez. Esto reduce el tiempo de registro a uno o dos minutos usando una computadora normal, o menos de un segundo usando una GPU con una precisión comparable a los sistemas de última generación.