{"id":50105,"date":"2024-10-22T09:55:30","date_gmt":"2024-10-22T15:55:30","guid":{"rendered":"https:\/\/saluddigital.com\/?p=50105"},"modified":"2025-10-18T00:26:27","modified_gmt":"2025-10-18T06:26:27","slug":"google-lanza-ct-foundation-una-herramienta-para-mejorar-el-analisis-de-imagenes-medicas-3d","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/saluddigital.com\/en\/noticias\/google-lanza-ct-foundation-una-herramienta-para-mejorar-el-analisis-de-imagenes-medicas-3d\/","title":{"rendered":"Google lanza CT Foundation, una herramienta para mejorar el an\u00e1lisis de im\u00e1genes m\u00e9dicas 3D"},"content":{"rendered":"
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CT Foundation facilita la creaci\u00f3n de modelos de IA partir de tomograf\u00edas computarizadas, ayudando a investigadores con el an\u00e1lisis de im\u00e1genes en 3D de manera m\u00e1s r\u00e1pida y eficiente.<\/h2>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t
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La inteligencia artificial (IA) ha avanzado significativamente en el an\u00e1lisis de im\u00e1genes m\u00e9dicas, sin embargo, la mayor\u00eda de estas herramientas se han centrado en im\u00e1genes 2D, como radiograf\u00edas y dermatolog\u00eda digital. Recientemente, Google ha dado un paso adelante con el lanzamiento de CT Foundation<\/strong>, una herramienta dise\u00f1ada para analizar tomograf\u00edas computarizadas (TC) en 3D, facilitando a los investigadores y desarrolladores la creaci\u00f3n de modelos de IA que requieren menos datos y poder de c\u00f3mputo.<\/p>

CT Foundation es un nuevo desarrollo que ampl\u00eda las capacidades de IA de Google en el campo de la radiolog\u00eda, especialmente en el an\u00e1lisis de tomograf\u00edas computarizadas (TC). Esta herramienta se enfoca en procesar y analizar vol\u00famenes de im\u00e1genes m\u00e9dicas 3D, una necesidad de suma importancia en la medicina diagn\u00f3stica, ya que los m\u00e9dicos dependen de estas im\u00e1genes para tomar decisiones complejas, como el diagn\u00f3stico de c\u00e1ncer de pulm\u00f3n, enfermedades neurol\u00f3gicas y afecciones card\u00edacas.<\/p>

Uno de los principales desaf\u00edos de trabajar con im\u00e1genes de TC es la necesidad de un gran poder de almacenamiento y procesamiento, ya que cada tomograf\u00eda se compone de m\u00faltiples im\u00e1genes 2D que se integran en un volumen tridimensional. CT Foundation simplifica este proceso al convertir estas im\u00e1genes en \u201cvectores de incrustaci\u00f3n\u201d que resumen la informaci\u00f3n esencial de cada volumen. Estos vectores, compuestos por 1,408 n\u00fameros, son lo suficientemente compactos como para entrenar modelos de IA r\u00e1pidamente, incluso con cantidades limitadas de datos.<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t

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La herramienta se basa en el modelo VideoCoCa de Google, que permite transferir conocimientos de an\u00e1lisis de im\u00e1genes en 2D a un entorno 3D. VideoCoCa agrupa m\u00faltiples \u201cfotogramas\u201d de im\u00e1genes de TC para crear una representaci\u00f3n compacta y eficiente del volumen total, optimizando as\u00ed la capacidad de aprendizaje de las m\u00e1quinas.<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t

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Para validar la utilidad de CT Foundation, el equipo de cient\u00edficos de Google realiz\u00f3 pruebas en siete tareas de clasificaci\u00f3n cl\u00ednica, incluyendo la detecci\u00f3n de hemorragias intracraneales y predicci\u00f3n de c\u00e1ncer de pulm\u00f3n. Las pruebas demostraron que los modelos entrenados con CT Foundation lograron un alto rendimiento, con una precisi\u00f3n superior al 80% en casi todas las tareas evaluadas, incluso cuando se utilizaba una cantidad limitada de datos de entrenamiento. Esto fue posible gracias a la eficiencia de los vectores de incrustaci\u00f3n, que permiten que los investigadores entrenen modelos usando solo un CPU y un cuaderno de Python en Google Colab.<\/p>

De esta manera, el marco de CT Foundation representa un avance significativo en el an\u00e1lisis de im\u00e1genes m\u00e9dicas, proporcionando a los investigadores una herramienta que simplifica el procesamiento de vol\u00famenes 3D y facilita la creaci\u00f3n de modelos de IA eficientes. Aunque por el momento esta herramienta est\u00e1 destinada solamente para investigaci\u00f3n y no para uso cl\u00ednico directo, su lanzamiento abre nuevas oportunidades para la exploraci\u00f3n y el desarrollo de aplicaciones en el \u00e1mbito m\u00e9dico. Google invita a los investigadores a experimentar con esta tecnolog\u00eda, ofreciendo acceso gratuito a la API de CT Foundation<\/a> y demostraciones para su uso.<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t

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GOOGLE<\/strong><\/p>

https:\/\/research.google\/blog\/taking-medical-imaging-embeddings-3d\/<\/a><\/p><\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t<\/div>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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