El objetivo principal del proyecto es investigar y crear herramientas de apoyo a los clínicos en el diagnóstico, tratamiento y pronóstico de las patologías cerebrales en las que la imagen es un criterio de gran importancia para el diagnóstico y el pronóstico.
Módulos Técnicos
Creación automática de modelos 3D a partir de ficheros Dicom de exploraciones clínicas. Generación de nubes de puntos del paciente, cargadas en un visor 3D. Segmentación, clasificación y texturización automática de volúmenes cerebrales para visualización y detección de anomalías basada en Deep Learning comparando con datos de pacientes similares o de control.
Desarrollo de algoritmos Machine Learning para el soporte a decisiones en neurología. Modelado de conocimiento abarca diagnóstico, pronóstico y apoyo a intervenciones quirúrgicas. Algoritmos exploran patrones de similitud entre pacientes, sin necesidad de hipótesis previas, permitiendo clasificación y recomendaciones adaptadas, agilizando la toma de decisiones y ofreciendo diagnósticos específicos.
Interfaz holográfica y manipulación 3D para visualizar modelos anatómicos. Permite seleccionar, manipular volúmenes y componentes corporales. Facilita validación y realimentación al algoritmo. Integración de visualización en 2 y 3 dimensiones con soporte a decisiones médicas basado en conocimiento analítico, empleando tecnologías D3.js para una presentación ágil y usable.