El investigador Claudio Delrieux trabaja en el diagnóstico temprano de Alzheimer a través de imágenes fractales

El doctor en Ciencias de la Computación procedente de la Universidad Nacional del Sur (Argentina) Claudio Delrieux investiga el procesado de imágenes de resonancia magnética cerebral, para el diagnóstico y monitoreo de condiciones que deterioran la calidad en la enfermedad de Alzheimer.

El aspecto más notable de los objetos naturales es que si bien son irregulares, su aspecto sigue cierta “lógica” que es posible identificar. El análisis fractal captura esos conceptos y se pueden aprovechar para diversos propósitos: desde el análisis de imágenes médicas a imágenes satelitales para identificar objetos o sitios de interés en la superficie de la tierra. “Prácticamente ningún fenómeno escapa a este análisis, desde la música hasta el tráfico en las autopistas, el ritmo cardíaco o la distribución de minerales en el subsuelo terrestre“, explica en la entrevista.

Las ayudas para investigadores visitantes del CEI Triangular E³  han permitido que el experto colabore con el grupo de investigación ‘Laboratorio de Procesado de Imagen’ de la Universidad de Valladolid durante 5 semanas.

 

-¿Cómo un doctor en Ciencias de la Computación  puede aportar nuevos datos sobre la enfermedad del Alzheimer ?

A nadie escapa que el procesado de la imagen es una disciplina transversal a muchos quehaceres científicos y tecnológicos, desde la astrofísica hasta la industria del entretenimiento. En particular, el procesado de imágenes médicas con propósito diagnóstico esta cobrando un auge inusitado debido a la creciente calidad de los equipos de monitoreo, la capacidad de cómputo, y el surgimiento de nuevos métodos de análisis de la imagen. En particular nuestra investigación conjunta consiste en utilizar análisis fractal para encontrar los denominados “marcadores” en una imagen de resonancia, que permitan un diagnóstico temprano con la menor incertidumbre posible. Esto es de crucial importancia porque, si bien, no hay una cura para esta condición, todas las acciones de mitigación tienen un efecto mucho mayor en la calidad de vida del paciente si se llevan adelante en forma precoz. Por otro lado, y dadas las implicaciones asociadas a esta condición, es fundamental también despejar dudas en aquellos consultantes que no estén padeciendo la enfermedad. De ahí la gran necesidad de contar con un diagnóstico preciso.

 

-¿Qué otras aplicaciones tiene el estudio de imágenes fractales? ¿En qué áreas de conocimiento se utilizan?

Hace unos 50 años que Benoit Mandelbrot comenzó a popularizar el concepto de que la geometría fractal es la geometría utilizada por la naturaleza. A diferencia de los objetos concebidos por el hombre, la naturaleza favorece los objetos y organismos irregulares, dado que eso les otorga propiedades ventajosas. Por ejemplo, un ser humano adulto posee solo cinco litros de sangre, pero, sin embargo, donde quiera que cortemos o pinchemos encontramos que brota sangre. Eso es posible dado que el sistema vascular humano posee propiedades fractales, que lo diferencian radicalmente de, por ejemplo, la red de distribución de agua en una ciudad. El aspecto más notable de los objetos naturales es que si bien son irregulares, su aspecto sigue cierta “lógica” que es posible identificar. El análisis fractal intenta capturar esos conceptos y aprovecharlos para diversos propósitos, que van desde el análisis de imágenes médicas -que mencioné antes- a imágenes satelitales para identificar objetos o sitios de interés en la superficie de la tierra, y en escalas aún mayores, a entender cómo están distribuidas las galaxias en el cosmos. Prácticamente ningún fenómeno escapa a este análisis, desde la música hasta el tráfico en las autopistas, el ritmo cardíaco o la distribución de minerales en el subsuelo terrestre.

 

-¿En qué ha consistido exactamente su investigación en el Grupo de Investigación Reconocido ‘Laboratorio de Procesado de Imagen’ de la Universidad de Valladolid?

Nuestro grupo de investigación en la Universidad Nacional del Sur (Bahía Blanca, Argentina) es el “Laboratorio de Ciencias de las Imágenes” y es por lo tanto un análogo al grupo local. Por iniciativa del Dr. Rodrigo de Luis García, de la UVa, hemos comenzado actividades conjuntas en 2015, Rodrigo nos ha visitado un par de veces y ha dictado cursos de posgrado que nos han permitido actualizar a nuestro grupo en las líneas de investigación de aquí, en particular el procesado de imágenes de resonancia magnética cerebral, para el diagnóstico y monitoreo de condiciones que deterioran la calidad de vida como por ejemplo la enfermedad de Alzheimer.

-Desde el CEI Triangular se le ha invitado también a impartir varios seminarios, entre ellos,  ‘Técnicas de análisis y manejo visual interactivo en Big Data’ para los estudiantes del Máster en Big Data Science. Como usuarios ¿estamos preparados para procesar datos de alta dimensión o es una materia reservada a las grandes corporaciones? En su opinión, ¿qué cuestiones podrían ‘democratizar’ el uso de Big Data entre la sociedad?

Es esta una pregunta cuya respuesta es clave, y por eso es que estamos tratando de difundir el concepto de que Big Data (datos masivos) no requiere ningún tipo de tecnología o competencia esotérica, más bien todo lo contrario. El aspecto clave aquí es que el análisis de datos masivos es una fuente inagotable de propiedad intelectual, cuya capacidad de agregado de valor en diferentes verticales productivas no podemos predecir.

Constantemente surgen nuevas plataformas, cada una de las cuales genera nuevos conjuntos de datos, a partir de cuyo análisis pueden surgir resultados de gran importancia. Y al mismo tiempo la tecnología requerida para llevar adelante estas iniciativas está disponible en forma gratuita a través de software de código abierto y libre de regalías, soportado además por una comunidad de usuarios creativos y que comparten su experiencia a través de diferentes canales de difusión. Esto, sumado a la computación en la nube, que permite rentar capacidad de cómputo sin tener que incurrir en grandes inversiones iniciales de capital, democratiza radicalmente el acceso a las tecnologías de datos masivos. Tanto en Argentina, como en Colombia (donde me ha tocado participar de una iniciativa del Ministerio de TICs para la difusión de estas tecnologías) estamos viendo cómo Pymes y pequeños grupos de investigación y ONGs comienzan a aprovechar el valor latente en los datos masivos para diferentes propósitos. Es por lo tanto una responsabilidad importante que las universidades actualicen sus planes de estudio para que los graduados estén preparados para un contexto profesional muy diferente al que existía hace unos pocos años.