Los investigadores del MIT CSAIL desarrollaron una herramienta que puede modelar la forma y los movimientos de los fetos en 3D, ayudando potencialmente a los médicos a encontrar anomalías y realizar diagnósticos.
Las ecografías son un procedimiento informativo, suelen producir imágenes bidimensionales en blanco y negro del feto que pueden revelar información clave, como el sexo biológico, el tamaño aproximado y anomalías como problemas cardíacos o labio hendido.
Si el médico desea una observación más detallada, puede utilizar una resonancia magnética (RM), que utiliza campos magnéticos para capturar imágenes que pueden combinarse para crear una vista tridimensional del feto.
Sin embargo, las resonancias magnéticas no son una solución universal; las exploraciones 3D son difíciles de interpretar para los médicos con la suficiente precisión como para diagnosticar problemas, ya que nuestro sistema visual no está acostumbrado a procesar exploraciones volumétricas 3D (es decir, una visión envolvente que también nos muestra las estructuras internas de un sujeto).
El aprendizaje automático podría ayudar a modelar el desarrollo de un feto con mayor claridad y precisión a partir de datos, aunque ningún algoritmo similar ha sido capaz de modelar sus movimientos, algo aleatorios, y sus diversas formas corporales.
Esto es, hasta que un nuevo enfoque llamado «Fetal SMPL» del Laboratorio de Ciencias de la Computación e Inteligencia Artificial del MIT (CSAIL), el Hospital Infantil de Boston (BCH) y la Facultad de Medicina de Harvard presentó a los médicos una imagen más detallada de la salud fetal.
Fetal SMPL
Fue adaptado de «SMPL» (modelo lineal multipersona de piel), un modelo 3D desarrollado en gráficos de computadora para capturar formas y poses corporales adultas, como una forma de representar formas y poses corporales fetales con precisión.
Luego, Fetal SMPL se entrenó en 20.000 volúmenes de MRI para predecir la ubicación y el tamaño de un feto y crear representaciones 3D similares a esculturas.
Dentro de cada modelo hay un esqueleto con 23 articulaciones llamado «árbol cinemático», que el sistema usa para posar y moverse como los fetos que vio durante el entrenamiento.
Las extensas exploraciones del mundo real que Fetal SMPL aprendió, lo ayudaron a desarrollar una precisión milimétrica.
La herramienta coincidió con precisión con la posición y el tamaño de los fetos en imágenes de resonancia magnética que no había visto antes.
El SMPL fetal solo presentó una desalineación de aproximadamente 3,1 milímetros en promedio, una diferencia menor que un grano de arroz.
Este método podría permitir a los médicos medir con precisión aspectos como el tamaño de la cabeza o el abdomen de un bebé y comparar estas métricas con fetos sanos de la misma edad.
Resultados
El SMPL fetal ha demostrado su potencial clínico en pruebas iniciales, donde logró resultados de alineación precisos en un pequeño grupo de exploraciones en condiciones reales.
“Estimar la forma y la postura de un feto puede ser difícil debido a su reducido tamaño dentro del útero”, afirma Yingcheng Liu SM ’21, autor principal y estudiante de doctorado del MIT e investigador de CSAIL.
“Nuestro enfoque supera este desafío mediante un sistema de huesos interconectados bajo la superficie del modelo 3D, que representan el cuerpo fetal y sus movimientos de forma realista.
Posteriormente, se basa en un algoritmo de descenso de coordenadas para realizar una predicción, alternando entre la estimación de la postura y la forma a partir de datos complejos hasta encontrar una estimación fiable”.
Se evaluó la precisión de la forma y la postura del Fetal SMPL in utero con respecto al valor de referencia más cercano que los investigadores pudieron encontrar: un sistema que modela el crecimiento infantil llamado «SMIL».
Fetal SMPL logró recrear exploraciones reales con mayor precisión, ya que sus modelos se alinearon estrechamente con las resonancias magnéticas reales.
Sólo superficial
Yingcheng Liu, también señala que su sistema solo ayuda a analizar lo que los médicos pueden ver en la superficie del feto, ya que solo las estructuras óseas se encuentran debajo de la piel de los modelos.
Para monitorear mejor la salud interna de los bebés, como el desarrollo del hígado, los pulmones y los músculos, el equipo pretende que su herramienta sea volumétrica, modelando la anatomía interna del feto a partir de exploraciones.
Estas mejoras harían que los modelos se parecieran más a los humanos, pero la versión actual de Fetal SMPL ya presenta una actualización precisa (y única) del análisis 3D de la salud fetal.
Evaluación por pares
Kiho Im, es profesor asociado de pediatría de la Facultad de Medicina de Harvard y científico de planta de la División de Medicina Neonatal del Centro de Neuroimagen Fetal-Neonatal y Ciencias del Desarrollo del BCH, refirió:
«Este estudio introduce un método diseñado específicamente para la resonancia magnética fetal que captura eficazmente los movimientos fetales, mejorando la evaluación del desarrollo y la salud fetal».Im, quien no participó en el artículo
Sergi Pujades, profesor asociado de la Universidad de Grenoble Alpes, quien no participó en la investigación, refirió:
“Este trabajo marca un hito pionero al extender los modelos paramétricos de superficie del cuerpo humano a las primeras formas de la vida humana: los fetos”.
“Nos permite desentrañar la forma y el movimiento de un ser humano, lo cual ya ha demostrado ser clave para comprender cómo la forma corporal adulta se relaciona con las condiciones metabólicas y cómo el movimiento infantil se relaciona con los trastornos del neurodesarrollo.»
