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I+D

Daplia Inteligencia artificial para el diagnóstico de patologías lumbares

El dolor de espalda está considerado como la afección musculoesquelética más común en la población adulta, con una prevalencia entorno al 84%, es decir 5 de cada 6 personas van a experimentar dolor de espalda en la edad adulta. Pese a su gran morbilidad, solo el 15% de los pacientes con dolor de espalda se les diagnostica con un tipo específico de patología lumbar, hecho que han contribuido al aumento en mas más de un 100% de la patología lumbar crónica (Chronic low back pain (CLBP)). Esta patología representa la principal causa de discapacidad en todo el mundo.

La evaluación diagnóstica de los pacientes con dolor de espalda puede ser muy desafiante y requiere una toma de decisiones clínicas complejas. Uno de los principales retos a los que se enfrentan los especialistas es descubrir de entre todas las estructuras musculoesqueléticas potencialmente involucradas cual o cuales son las generadoras del dolor. Este es un factor clave para el manejo de estos pacientes evitando los errores terapéuticos.

La resonancia magnética nuclear (RMN) se ha convertido en la técnica de imagen de elección para valorar la patología de la columna, reemplazando casi por completo a la TAC en el estudio rutinario de discopatía degenerativa, infecciones, traumatismos, neoplasias y enfermedades medulares de la columna vertebral.

El presente proyecto tiene como objetivo la incorporación de herramientas de inteligencia artificial mediante el diseño de una red neuronal convolucional para el tratamiento de imágenes de resonancia magnética para la catalogación y gradación de patologías lumbares.

Para la realización del proyecto Atrys cuenta con la colaboración del centro tecnológico VICOMTECH, centro de investigación aplicada integrado en la red de centro CERVERA especializado en el desarrollo e Innovación en Tecnologías de la Información, especialmente la convergencia de Computer Graphics y Computer Vision (Visual Computing), Data Analytics & Intelligence, Interactive Digital Media y Language Technologies.

Este proyecto cuenta con el apoyo de CDTI para su financiación a través de la convocatoria de Ayudas Cervera para Centros Tecnológicos.

2019-2022