Algoritmos Digitales

Académicos y estudiantes mexicanos detectan sargazo mediante algoritmo

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América del Norte/México/19-01-2020/Autor(a) y Fuente: Spanish. xinhuanet. com

 Académicos y estudiantes de la Universidad Nacional Autónoma de México (UNAM) y de la Benemérita Universidad Autónoma de Puebla (BUAP) desarrollaron un algoritmo capaz de detectar de manera temprana el sargazo y darle seguimiento desde Africa hasta América.

La UNAM dio a conocer en un comunicado que los universitarios, integrantes del equipo «Sargassum Busters», obtuvieron por dicha herramienta el primer lugar en el certamen internacional «Ocean Hackathon», realizado en Francia.

El algoritmo utiliza imágenes del satélite Sentinel-2 de la Agencia Espacial Europea, para detectar con mayor precisión la presencia de la macroalga en la superficie marina.

«Con esta herramienta sería posible rastrear su desplazamiento y profundizar sobre las posibles causas de su crecimiento en los últimos años», explicó el miembro del equipo, Héctor Ramírez Gómez.

El estudiante del doctorado en Ciencias Bioquímicas expuso que con dichas herramientas se podrá también «establecer una alerta temprana para evitar su llegada masiva a las costas, y el consecuente deterioro ecológico y económico que conlleva».

El equipo mexicano utilizó algoritmos de inteligencia artificial para detectar el sargazo en la superficie marina, con el fin de observar su presencia y dinámica de la costa oeste de Africa al golfo de México.

«Hoy se sabe que (el alga) viaja desde ese continente (Africa) hasta el Caribe mexicano. Lo que falta es averiguar a qué se debe su crecimiento descontrolado», abundó el universitario.

Los integrantes del equipo, siete de la UNAM y dos de la BUAP, compitieron contra más de 50 jóvenes de ocho ciudades francesas, en el Campus Mondial de la Mer, ubicado en Brest, puerto del noroeste de Francia, considerada una de las comunidades más importantes del país europeo en el estudio de los océanos.

Ramírez Gómez detalló que previamente ganaron la etapa nacional del «Ocean Hackathon», competencia de programadores que resuelven distintos problemas informáticos, en este caso enfocados al cuidado de los océanos del mundo.

El algoritmo para la detección satelital del sargazo fue propuesto por la Comisión Nacional para el Conocimiento y Uso de la Biodiversidad (Conabio) y el Instituto Nacional de Ecología y Cambio Climático (INECC), ambas instituciones mexicanas.

La propuesta se realizó dada la necesidad de un sistema más preciso de detección y de alerta temprana de la macroalga.

Tras ganar el primer lugar, los mexicanos fueron invitados al Foro de Investigación de todo el Océano Atlántico (AAORF, siglas en inglés) a efectuarse en febrero próximo en Bruselas, Bélgica.

Los ganadores presentarán en dicho foro su proyecto ante otra audiencia internacional y por el momento se encuentran en la búsqueda de patrocinios para asistir.

Fuente: http://spanish.xinhuanet.com/2020-01/13/c_138699381.htm

Imagen: Gerd Altmann en Pixabay

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Modelizan el cerebro con piezas virtuales de Lego

Tendencia 21

Por: Tendencias 21

Ayudará a los neurocirujanos en las delicadas operaciones quirúrgicas.

Investigadores de Luxemburgo han modelado el cerebro con piezas virtuales de Lego, con la finalidad de ayudar a los neurocirujanos durante las intervenciones quirúrgicas. El modelo prevé la deformación del órgano durante la operación y proporciona información sobre la localización exacta de las zonas que deben ser operadas y de las zonas vulnerables.

nvestigadores de la Universidad de Luxemburgo, en colaboración con la Universidad de Estrasburgo, han desarrollado un método de cálculo que podría guiar a los cirujanos mientras operan al cerebro, según informa la citada universidad en un comunicado.

A menudo, los neurocirujanos deben operar a ciegas, ya que tienen una visión limitada de la superficie del órgano y no consiguen ver lo que se oculta en el interior. Algunas imágenes pueden tomarse sistemáticamente durante la intervención quirúrgica, pero desde que empieza la sesión de fotos, la ubicación de la zona específica que debe ser operada varía, un riesgo que el cirujano debe evitar constantemente.

Los profesionales se basan sobre todo en su experiencia cuando utilizan instrumentos quirúrgicos para, por ejemplo, retirar un tumor sin dañar el tejido sano, o sin seccionar por accidente importantes vías sanguíneas.

Stéphane Bordas y su equipo, de la Universidad de Luxemburgo, han desarrollado un método para formar a los cirujanos y ayudarles a estar entrenados para operaciones complejas, así como a guiarles durante la intervención.

Para conseguirlo, el equipo ha desarrollado modelos matemáticos y algoritmos digitales que permiten prever la deformación del órgano durante la operación y de proporcionar información sobre la localización exacta de las zonas que deben ser operadas y de las zonas vulnerables. Gracias a estas herramientas, el profesional puede practicar operaciones virtuales previas, con la finalidad de anticipar posibles complicaciones potenciales.

Conociendo que el cerebro es una materia compuesta de materia gris, materia blanca y de fluidos, los investigadores utilizan datos obtenidos mediante imágenes de resonancia magnética (entre otras) para descomponer el cerebro en piezas similares a las de un juego de Lego.

 

Imagen del sistema desarrollado para ayudar a los neurocirujanos. Foto: Universidad de Luxemburgo.

Imagen del sistema desarrollado para ayudar a los neurocirujanos. Foto: Universidad de Luxemburgo.
Miles de Legos interactivos

El color de cada una de estas piezas depende de la materia que representa: blanca, gris o fluida. Este cerebro digital en Lego, como así le llaman los investigadores, se compone de miles de estas piezas interactivas y móviles que se utilizan para calcular la deformación de un órgano sometido a cirugía.

Cuanto más se utilizan estas piezas para modelizar el cerebro, más precisa es la simulación. Sin embargo, mientras más piezas se solicitan, más se ralentiza la velocidad de tratamiento, ya que la velocidad de cálculo requerida es mayor. Para el usuario, es indispensable encontrar el equilibrio entre precisión y velocidad cuando decide el número de piezas a utilizar en cada operación.

Los trabajos del profesor Bordas son cruciales porque permiten, por primera vez, controlar a la vez  la precisión y el tiempo de cálculo de las simulaciones.

El  método ofrece un ahorro de tiempo y de dinero al profesional, indicándole el tamaño mínimo que las piezas de Lego deben tener para conseguir la precisión necesaria, según los investigadores.

Por ejemplo, si el margen de error aceptable en una determinada intervención es del 10%, las piezas de Lego deben tener un tamaño mínimo de 1 mm., aseguran los investigadores. Si el margen aceptable es del 20%, las piezas de Lego a utilizar deben ser de 5 mm.

Este método tiene al menos dos ventajas, concluyen: se puede estimar la calidad y concentrar el esfuerzo de cálculo requerido solo sobre las zonas escogidas para operar, lo que permite ahorrar un tiempo de cálculo precioso.

Los investigadores se proponen ofrecer más adelante a los neurocirujanos una solución que funcione en tiempo real durante las intervenciones, de tal manera que puedan actualizar el modelo de simulación con la ayuda de los datos (imágenes previas) de cada paciente, aunque falta un poco para conseguir este nivel.

Todavía deben desarrollar métodos más robustos para evaluar el comportamiento mecánico de cada pieza de Lego que representa al cerebro. Al mismo tiempo, deben poner a punto una plataforma informática en la que los cirujanos puedan testar el modelo para decir si es realmente práctico.


Referencia
Real-time Error Control for Surgical Simulation. IEEE Transactions on Biomedical Engineering (DOI: 0.1109/TBME.2017.2695587). Volume: PP Issue: 99.
Fuente: http://www.tendencias21.net/Modelizan-el-cerebro-con-piezas-virtuales-de-Lego_a44026.html
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