Detectores Inteligentes para Imagen Molecular (DI2M)


Noticiaabril 28, 2023

La empresa SEDECAL MOLECULAR IMAGING ha puesto en marcha un proyecto que evaluará el potencial de la IA en varios aspectos implicados en el diseño, desarrollo, fabricación, puesta a punto y optimización de equipos de imagen molecular.

Se define como el objetivo general del proyecto el desarrollo de un detector modular inteligente para imagen molecular, que además de tener altas prestaciones mantenga un bajo coste de fabricación. Dicho detector estará dotado de herramientas de IA que le permitan, por ejemplo mejorar la identificación del punto de interacción de  las radiaciones detectadas con varios fines: por un lado obtener información (y por tanto imagen al final de la cadena de proceso) de mayor calidad, por otro reducir el alto número de eventos que se descartan durante su análisis por no contener suficiente información y, finalmente, cualificar cada evento registrado con un indicador de la certeza o fiabilidad de la información que dicho evento aporta. 

El máximo aprovechamiento de la IA a nivel del detector requiere una electrónica en el detector con capacidad de ejecutar algoritmos de IA (CPU o GPU incrustados), y en este proyecto se abordará también el diseño de dicha electrónica.

Así, la combinación de la IA con una nueva electrónica en los equipos de imagen molecular permitirá una gran  flexibilidad de diseño y configuraciones gracias a la  modularidad y autonomía de los detectores inteligentes.

En este proyecto se estudiará también la posibilidad de que estos detectores modulares inteligentes, y los equipos basados en ellos, puedan realizar, gracias a herramientas de AI, un autodiagnóstico y control de calidad de manera autónoma, tanto en fábrica como posteriormente cuando los equipos están ya desplegados en los laboratorios de los usuarios. Entre otras, se contempla para este fin el uso de redes neuronales convolucionales “autoencoder” para descubrir situaciones anómalas en un detector respecto a un conjunto de casos de referencia. Gracias a la AI, la autoevaluación y diagnóstico de los equipos podría realizarse sin interferir con el uso habitual de los escáneres.

Como prueba de las posibilidades abiertas por los sistemas basados en detectores inteligentes, se plantea  diseñar una prueba de concepto de gammagrafía optimizada para mejorar la detección de cáncer de mama que complemente a la mamografía de rayos X.   

El proyecto está cofinanciado con los fondos de Plan de Recuperación, Transformación y Resiliencia, financiado por la Unión Europea-Next Generation EU, en marco de la convocatoria de Ayudas 2021 destinadas a Proyectos de Investigación y Desarrollo en Inteligencia Artificial y su Integración en las Cadenas de Valor (código expediente 2021/C005/00147498)