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Investigadores del LPI crean un sistema que mejorará el diagnóstico de uno de los cánceres más agresivos

La Inteligencia Artificial ha permitido a Elisa Moya y Rafael Navarro, dos jóvenes investigadores predoctorales de la UVA, generar imágenes sintéticas que podrán utilizarse junto a las que se crean en una resonancia magnética, en el diagnóstico y la predicción del tratamiento del glioblastoma, el tipo más común de tumor cerebral maligno.

Este estudio está financiado por la Asociación Española Contra el Cáncer y el Ministerio de Ciencia e Innovación de España y ha sido publicado en la revista científica 'NMR in Biomedicine'. La publicación de este trabajo coincide con la celebración este 8 de junio del Día Internacional de los Tumores Cerebrales.

El glioblastoma es uno de los tumores cerebrales más agresivos, con un índice de supervivencia de aproximadamente un 40% en el primer año después del diagnóstico y un 17% en el segundo año, por lo que la predicción de su supervivencia resulta clave para el tratamiento eficiente y la planificación de la cirugía.

Este trabajo que publica 'NMR in Biomedicine' forma parte de la tesis doctoral 'Obtención de mapas paramétricos de T1, T2 y PD a partir de secuencias rutinarias de resonancia magnética mediante inteligencia artificial' que está realizando Elisa Moya, ingeniera de Telecomunicaciones por la UVa. Y en él ha colaborado también Rafael Navarro, ingeniero en Biomedicina por la Universidad Politécnica de Madrid, que prepara también su tesis doctoral 'Radiómica en neuroimagen: uso de características de resonancia magnética para la predicción de resultados en patología cerebral', en el Laboratorio de Procesado de Imagen de la Escuela Técnica Superior de Ingenieros de Telecomunicación de la UVa.

El trabajo ha sido dirigido por Carlos Alberola, catedrático de Teoría de la Señal y Comunicaciones de la Universidad de Valladolid.

09-06-2022

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