Un algoritmo de inteligencia artificial recientemente desarrollado puede predecir directamente la posición y el movimiento de los ojos durante una resonancia magnética (IRM). La tecnología podría proporcionar nuevos diagnósticos para los trastornos neurológicos que se manifiestan en cambios en los movimientos oculares.
Una persona promedio parpadea 11 veces por minuto y cada parpadeo contiene más de 100 movimientos oculares. Es un cuerpo de información monstruoso. Medir con precisión estos movimientos oculares durante una resonancia magnética puede decirles a los científicos mucho sobre nuestros pensamientos y recuerdos, pero también sobre las enfermedades cerebrales.
Los investigadores de la Instituto Max Planck de Leipzig (Alemania) y de Instituto Kavli de Neurociencia de Sistemas de Trondheim (Noruega) han desarrollado un software que utiliza inteligencia artificial para predecir directamente la posición y los movimientos de los ojos a partir de imágenes de resonancia magnética.
¿Para qué se utiliza ese software?
El método abre posibilidades de diagnóstico e investigación rápidas y económicas. Por ejemplo, en enfermedades neurológicas, que a menudo también se manifiestan como cambios en la dinámica de los ojos.
Para registrar los movimientos oculares, los institutos de investigación suelen utilizar el llamado rastreador ocular, una tecnología de sensor en la que la luz infrarroja se proyecta sobre la retina, se refleja y finalmente se mide.
“Dado que una resonancia magnética tiene un campo magnético muy fuerte, no es posible utilizar cámaras estándar. Se necesita un equipo especial compatible con IRM y, a menudo, no está disponible debido a los altos costos ”, dice el autor del estudio. Matías Nau.
Ahora las cosas podrían ser más fáciles con DeepMReye, el software gratuito y fácil de usar desarrollado por el equipo alemán y noruego y presentado en la revista Nature Neuroscience.
DeepMReye, es decir: predecir los movimientos de los ojos
Con DeepMReye, ahora es posible monitorear el comportamiento visual de los pacientes incluso sin equipos costosos. Es una red neuronal avanzada que detecta patrones de movimientos oculares, llegando incluso a predecir dónde mirará una persona.
El equipo entrenó la red neuronal con sus propios datos disponibles públicamente de los participantes del estudio. Esto permitió a la IA estudiar el comportamiento de la mirada de los participantes y los pacientes incluso en los datos de resonancia magnética existentes, originalmente adquiridos sin seguimiento ocular. Un resultado extraordinario: los científicos ahora podrían utilizar estudios y conjuntos de datos que antes no habrían proporcionado ninguna información.
Además, el software también puede predecir cuándo los ojos están abiertos o cerrados y rastrea los movimientos oculares incluso cuando los ojos permanecen cerrados. Esto puede permitir que se realice una monitorización ocular incluso cuando los participantes del estudio estén dormidos.
¿Qué lee una IA que lee los movimientos oculares?
Hasta aquí las características de DeepMReye sorprenden. Sin embargo, también soy del tipo que está preocupado. No sé, eso de que hay un lector capaz de conocer los caminos de mis ojos incluso mientras duermo me causa un poco de angustia. ¿Para qué podría ser exactamente esta inteligencia artificial? Planteo fuertes desarrollos en todas aquellas tecnologías que involucran el seguimiento ocular: desde la vigilancia hasta las aplicaciones de realidad virtual y aumentada, pero imagino que el primer campo de uso es clínico.
Los investigadores confirman mi impresión: “Me imagino que el software también se utilizará en el ámbito clínico. Por ejemplo en el laboratorio del sueño para estudiar los movimientos oculares en las diferentes etapas del sueño ”, dice. Matías Nau.
Una aplicación importante que, en última instancia, podría llevar la monitorización del movimiento ocular directamente entre prácticas. diagnostico menos invasivo y más eficaz para obtener una gran cantidad de información.
El software DeepMReye es una aplicación de código abierto y se puede descargar aquí: https://github.com/DeepMReye/DeepMReye/
