{"id":60518,"date":"2025-10-03T10:08:28","date_gmt":"2025-10-03T16:08:28","guid":{"rendered":"https:\/\/saluddigital.com\/?p=60518"},"modified":"2025-10-03T10:14:50","modified_gmt":"2025-10-03T16:14:50","slug":"cientificos-del-mit-desarrollan-una-nueva-herramienta-para-acelerar-la-segmentacion-de-imagenes-biomedicas","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/saluddigital.com\/en\/big-data\/cientificos-del-mit-desarrollan-una-nueva-herramienta-para-acelerar-la-segmentacion-de-imagenes-biomedicas\/","title":{"rendered":"Cient\u00edficos del MIT desarrollan una nueva herramienta para acelerar la segmentaci\u00f3n de im\u00e1genes biom\u00e9dicas"},"content":{"rendered":"
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MultiverSeg es un sistema interactivo que reduce el esfuerzo humano en el an\u00e1lisis de grandes conjuntos de im\u00e1genes m\u00e9dicas.<\/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 segmentaci\u00f3n de im\u00e1genes m\u00e9dicas es una tarea esencial en la investigaci\u00f3n y la pr\u00e1ctica cl\u00ednica. Consiste en identificar y separar estructuras de inter\u00e9s en radiograf\u00edas, tomograf\u00edas, resonancias o im\u00e1genes de microscop\u00eda, lo que permite diagn\u00f3sticos m\u00e1s precisos y el desarrollo de tratamientos. Sin embargo, este proceso suele ser laborioso, pues requiere la intervenci\u00f3n manual de expertos o la preparaci\u00f3n previa de grandes vol\u00famenes de datos anotados.<\/p>

Un equipo del MIT y el Hospital General de Massachusetts ha presentado MultiverSeg<\/strong><\/a>, un nuevo sistema que busca transformar la forma en que los especialistas trabajan con im\u00e1genes biom\u00e9dicas. La propuesta combina la interacci\u00f3n humana con t\u00e9cnicas de aprendizaje autom\u00e1tico, permitiendo segmentar un conjunto de im\u00e1genes de manera progresivamente m\u00e1s eficiente.<\/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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\u201cMuchos cient\u00edficos solo tienen tiempo para segmentar unas pocas im\u00e1genes al d\u00eda para sus investigaciones, ya que la segmentaci\u00f3n manual de im\u00e1genes requiere mucho tiempo. Esperamos que este sistema impulse nuevos avances cient\u00edficos al permitir a los investigadores cl\u00ednicos llevar a cabo estudios que antes no pod\u00edan realizar debido a la falta de una herramienta eficaz\u201d indic\u00f3 Hallee Wong, estudiante de posgrado en Ingenier\u00eda El\u00e9ctrica e Inform\u00e1tica y autora principal de un Article<\/a> sobre esta nueva herramienta.<\/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

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A diferencia de los m\u00e9todos tradicionales, que obligan a repetir la misma operaci\u00f3n en cada imagen, MultiverSeg aprovecha la informaci\u00f3n de segmentaciones ya realizadas para disminuir el n\u00famero de interacciones necesarias en los siguientes casos. As\u00ed, el modelo \u201caprende en contexto\u201d, es decir cuando un usuario marca regiones con clics, cajas o trazos, esas anotaciones se integran a un conjunto de referencia que facilita el procesamiento de las im\u00e1genes posteriores.<\/p>

Los resultados muestran que este sistema puede reducir en un 36% el n\u00famero de clics y en un 25% los trazos necesarios para lograr segmentaciones precisas, en comparaci\u00f3n con t\u00e9cnicas de vanguardia. Adem\u00e1s, MultiverSeg funciona sin requerir entrenamiento adicional cada vez que se enfrenta a un nuevo tipo de imagen o tarea, lo que representa un ahorro de tiempo y recursos en entornos m\u00e9dicos.<\/p>

Los investigadores evaluaron la herramienta con 79 bases de datos de im\u00e1genes biom\u00e9dicas, que abarcan \u00f3rganos como cerebro, coraz\u00f3n, huesos, ojos y piel, as\u00ed como diferentes modalidades de imagen (MRI, CT, ultrasonido y microscop\u00eda). MultiverSeg demostr\u00f3 ser adaptable incluso frente a tareas no vistas durante su entrenamiento.<\/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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ARXIV<\/strong><\/p>

https:\/\/arxiv.org\/pdf\/2412.15058<\/a><\/p>

MIT<\/strong><\/p>

https:\/\/news.mit.edu\/2025\/new-ai-system-could-accelerate-clinical-research-0925<\/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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