Ricardo Espinosa, profesor investigador de la Facultad de Ingeniería de la Universidad Panamericana campus Aguascalientes junto con los estudiantes Javier Eluney Hernández y Ulises Gallardo Rodríguez recibieron el premio al mejor artículo estudiantil de en uno de los congresos más importantes en el área de imágenes médicas: el IEEE CBMS 2024 con su más reciente investigación “Color-aware Exposure Correction for Endoscopic Imaging using a Lightweight Vision Transformer”.

Un proyecto en beneficio de la salud

«Salvar vidas» es la primera frase que el profesor Ricardo Espinosa expresó al preguntarle cuál fue la motivación principal al hacer este artículo. En México, el cuarto cáncer más común es el de colon, pues cada año se diagnostican cerca de 15 mil casos nuevos de este tipo de cáncer, según la Secretaría de Salud.

Al analizar los diversos problemas que existen al realizar una endoscopia, en este caso enfocado a la colonoscopia, se detectó principalmente la limitación que tiene un médico al no ubicar espacialmente con exactitud en dónde se encuentra el endoscopio, por lo que existe la posibilidad de dejar zonas importantes sin inspeccionar o hallazgos interesantes.

La inquietud de poder aportar a la problemática lo llevó a pensar de qué manera sería posible insertar modelos de Inteligencia Artificial (IA) que apoyen a la mejor toma de decisiones de los médicos, donde a través de un algoritmo específico los expertos en la salud puedan observar detalles que anteriormente no se habían detectado y con ello puedan salvarse vidas, es por eso que comenzó este proyecto.

Una de las ramas primordiales de este trabajo se basa en la reconstrucción de tres dimensiones de imágenes endoscópicas.

“Teniendo a la mano una reconstrucción 3D, el médico va a saber exactamente dónde está la punta del endoscopio dentro del órgano inspeccionado y además, va a poder encontrar úlceras, sangrados o pólipos de una forma más rápida y fácil a comparación de una endoscopia general”, informa.

Sin embargo, este no es el único problema. La iluminación del endoscopio, al ser la única fuente de información, genera imágenes sobreexpuestas (muy iluminadas) o subexpuestas (muy oscuras). En este sentido, la idea fue generar una reconstrucción 3D fidedigna que lograra la estabilidad en la iluminación.

Un algoritmo único e innovador

“Lo que hicimos en esta investigación fue generar un algoritmo basado en IA para poder atacar estos problemas de sobreexposición y subexposición que se presentan en las imágenes endoscópicas para posteriormente generar una forma tridimensional del aparato inspeccionado de una forma más fidedigna”, comenta.

Endo Vision 3D es un algoritmo de visión por computadora que reconstruye en 3D los órganos inspeccionados por endoscopia. Mejora la precisión y eficiencia médica en un 30%, reduce los tiempos quirúrgicos en un 20%, y permite registrar y rastrear lesiones a lo largo del tiempo.

Una de las características que hacen único e innovador a este algoritmo, es que ataca de forma integral las dos variantes de esta problemática: la sobreexposición y la subexposición, mientras que otros algoritmos solo atacan una de las dos variantes.

Para comprobar la efectividad del algoritmo, se utilizan varias métricas interesantes como –structural similarity loss, PSNR- para medir qué tanto se parece la imagen que sacó el algoritmo contra la imagen original, de esta manera se pueden comparar los resultados contra lo esperado.

“El objetivo final de este proyecto es que ayude a más médicos que sufren estas dificultades día con día. Si los médicos contaran con este sistema que en tiempo real pudiera estar mejorando la iluminación en cada frame, simplemente con esta solución ellos podrían tener una mejor efectividad a la hora de detectar enfermedades”, agrega.