Laboratorio de Imagen Médica Digital
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- proyectos destacados
El Laboratorio de Imagen Médica del I3PT desarrolla actividades de investigación, innovación y soporte tecnológico en el ámbito de la imagen médica digital y la inteligencia artificial aplicada al diagnóstico por la imagen. Su misión es impulsar proyectos colaborativos y proporcionar servicios técnicos y metodológicos a los grupos de investigación del I3PT, así como a otras instituciones y entidades vinculadas al ámbito biomédico y tecnológico.
El laboratorio dispone de acceso a la infraestructura ya los recursos tecnológicos de imagen médica integrados en el Hospital Universitari Parc Taulí, incluyendo herramientas PACS y capacidad tecnológica para el procesamiento y el análisis de grandes volúmenes de datos. Esta infraestructura permite tanto la gestión (extracción, anonimización, estructuración y almacenamiento) como el procesamiento y explotación de datos clínicos para proyectos de investigación, desarrollo y validación de nuevas tecnologías, en un entorno seguro para el trabajo con datos médicos.
El laboratorio desarrolla metodologías de procesamiento y análisis cuantitativo de imagen médica, así como algoritmos de inteligencia artificial aplicados en distintas áreas del diagnóstico por la imagen. También participa en estudios piloto y validación clínica de nuevas tecnologías basadas en imagen médica y IA.
- Extracción, anonimización, estructuración y cesión de bases de datos de imagen médica a partir de PACS, orientadas a proyectos de investigación, innovación y validación de nuevas tecnologías.
- Almacenamiento y gestión de conjuntos de datos de investigación anonimizados y anotados.
- Apoyo en la planificación, diseño y ejecución de proyectos relacionados con la imagen médica y con la aplicación de nuevas tecnologías en el ámbito del diagnóstico por la imagen.
- Desarrollo de metodologías de procesamiento de imagen, herramientas de análisis cuantitativo y algoritmos de inteligencia artificial aplicados a la imagen médica.
- Validación y despliegue de pruebas de concepto, estudios piloto y ensayos clínicos vinculados a nuevas tecnologías de imagen médica e inteligencia artificial.
- Colaboración en la preparación de solicitudes de financiación, memorias técnicas y documentación científica asociada a proyectos de investigación e innovación.
Infraestructura y sistemas de imagen médica:
- Colecciones de imágenes médicas y datos asociados:
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- Imágenes médicas en formato DICOM
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- Informes de radiología en formato HTML
- RAIM Server (PACS)
- RAIM Cloud (PACS centralizado)
- RAIM SDI (Sistema de Información Radiológica)
- RAIM SISD Web (RIS web)
- RAIM Viewer (visor médico de imagen)
- Orthanc (gestor y visor de imagen médica orientado a investigación)
- SQL Server Management Studio (gestión de datos del PACS)
Capacidad computacional y desarrollo:
- Workstation de alto rendimiento con GPU para el procesamiento, análisis de imagen médica y desarrollo de algoritmos de inteligencia artificial.
- Servidor con 6 TB de almacenamiento para datos de búsqueda de imagen médica.
- Entornos de desarrollo y análisis:
- Visual Studio Code
- Jupyter Notebook
- Matlab
- Python y librerías de procesamiento de imagen y IA
- Herramientas de procesamiento y segmentación de imagen:
- SNAP de ITK
- Rebanadora 3D
Optimal lung
Optimal Lung es una herramienta de soporte al diagnóstico basada en algoritmos de deep learning para la detección y caracterización de nódulos pulmonares en imagen médica. El sistema incluye dos aplicaciones, OPTIMAL CT y OPTIMAL XR, para el análisis de TC y radiografías de tórax, con el objetivo de apoyar la identificación precoz de lesiones potencialmente relevantes. Es un proyecto de codesarrollo con Eurecat y el Hospital Vall d'Hebron.
UNCAN-Connect
UNCAN-Connect es un proyecto europeo orientado a la creación de una red de colaboración descentralizada para la investigación en oncología. La iniciativa tiene como objetivo facilitar el intercambio seguro de datos y el trabajo conjunto entre distintos agentes del ecosistema sanitario y de investigación a nivel europeo. El proyecto se centra en el impulso de la investigación en diversos tipos de cáncer, como los tumores pediátricos, neoplasias linfoides y carcinomas de páncreas, ovario, pulmón y próstata.
RadioVal
RadioVal es un proyecto internacional orientado a la validación de soluciones de inteligencia artificial basadas en radiómica para la predicción de la respuesta al tratamiento en cáncer de mama. Implica a múltiples centros hospitalarios en Europa y otras regiones, con el objetivo de evaluar la robustez, equidad y aplicabilidad clínica de los algoritmos en entornos reales. Nuestra participación se basa en la contribución como fecha providera, con la cesión de conjuntos de datos de cáncer de mama en mamografía, tomosíntesis y resonancia magnética.