{"id":23158,"date":"2026-07-03T18:27:32","date_gmt":"2026-07-03T21:27:32","guid":{"rendered":"https:\/\/vriic.usach.cl\/?p=23158"},"modified":"2026-07-03T19:01:11","modified_gmt":"2026-07-03T22:01:11","slug":"usach-impulsa-ia-para-optimizar-tomografias-y-reducir-la-exposicion-de-los-pacientes-a-la-radiacion","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/vriic.usach.cl\/index.php\/usach-impulsa-ia-para-optimizar-tomografias-y-reducir-la-exposicion-de-los-pacientes-a-la-radiacion\/","title":{"rendered":"Usach impulsa IA para optimizar tomograf\u00edas y reducir la exposici\u00f3n de los pacientes a la radiaci\u00f3n"},"content":{"rendered":"\t\t
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La Dra. Violeta Chang, acad\u00e9mica del Departamento de Ingenier\u00eda Inform\u00e1tica, lider\u00f3 proyecto de I+D que mejora la calidad visual de las im\u00e1genes de tomograf\u00edas computarizadas, aportando a diagn\u00f3sticos m\u00e1s precisos. La iniciativa fue financiada por ANID, desarrollada junto a la Universidad de Los Andes, m\u00e1s la colaboraci\u00f3n de la Cl\u00ednica Santa Mar\u00eda como entidad asociada y el apoyo de la Direcci\u00f3n de Gesti\u00f3n Tecnol\u00f3gica de la Vriic.<\/b><\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

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Las tomograf\u00edas computarizadas (TC o TAC) se han consolidado como una herramienta fundamental para la medicina moderna, debido a su rapidez y capacidad para obtener im\u00e1genes detalladas de huesos, \u00f3rganos y tejidos blandos, facilitando el diagn\u00f3stico oportuno de enfermedades.<\/span><\/p>

Seg\u00fan su nivel de radiaci\u00f3n, las TC se clasifican en est\u00e1ndar y de baja dosis. Estas \u00faltimas se caracterizan por exponer a una menor carga radiol\u00f3gica al usuario durante el examen, aunque presentan una limitaci\u00f3n importante: generan im\u00e1genes con baja resoluci\u00f3n y mayor ruido visual.<\/span><\/p>

Con el prop\u00f3sito de responder a este desaf\u00edo, la Universidad de Santiago de Chile (Usach) ejecut\u00f3 el proyecto de I+D \u201cReconstrucci\u00f3n de tomograf\u00edas computarizadas con baja dosis de radiaci\u00f3n mediante modelos generativos acelerados basados en t\u00e9cnicas de difusi\u00f3n\u201d, el cual concluy\u00f3 tras dos a\u00f1os de investigaci\u00f3n. En nuestro Plantel, el trabajo fue liderado por la Dra. Violeta Chang, acad\u00e9mica del Departamento de Ingenier\u00eda Inform\u00e1tica <\/a>de la Facultad de Ingenier\u00eda <\/a>y directora adjunta de la iniciativa.\u00a0<\/strong><\/p>

La investigadora enfatiza que la b\u00fasqueda de soluciones para mejorar la nitidez de las im\u00e1genes, ha sido abordada en publicaciones cient\u00edficas que han propuesto el uso de redes neuronales adversariales (GAN) y modelos de difusi\u00f3n. Sin embargo, aclara que gran parte de esos estudios fueron evaluados en un n\u00famero limitado de casos.<\/span><\/p>

\u201cA diferencia de estas propuestas, nuestro objetivo fue avanzar hacia una soluci\u00f3n basada en inteligencia artificial, que pudiera validarse con una metodolog\u00eda cl\u00ednica capaz de reconstruir im\u00e1genes de baja dosis de radiaci\u00f3n y acercarlas a la calidad de una tomograf\u00eda convencional\u201d,<\/span><\/i> se\u00f1ala la Dra. Chang.<\/strong><\/span><\/p>

\u00a0<\/p>

Validaci\u00f3n e inteligencia artificial<\/b><\/h2>

La ejecuci\u00f3n del proyecto integr\u00f3 las capacidades de los laboratorios de <\/strong><\/span>Inteligencia Artificial Aplicada<\/strong> de la Usach y de Visi\u00f3n por Computadora de la Universidad de Los Andes,<\/strong> reuniendo un equipo multidisciplinario compuesto por especialistas en inform\u00e1tica, ingenier\u00eda biom\u00e9dica y radiolog\u00eda.<\/span><\/p>

En la primera etapa,\u00a0 las y los investigadores abordaron la p\u00e9rdida de informaci\u00f3n asociada a im\u00e1genes de baja dosis. Para ello, el equipo utiliz\u00f3 bases de datos p\u00fablicas de tomograf\u00edas est\u00e1ndar y desarroll\u00f3 un simulador de ruido, que permiti\u00f3 reproducirlas en una versi\u00f3n de menor calidad y as\u00ed poder analizar su comportamiento. Esta parte fue complementada con experimentaci\u00f3n controlada junto a la Asociaci\u00f3n de Radi\u00f3logos de Cl\u00ednica Santa Mar\u00eda.<\/span><\/p>

Posteriormente, utilizando tom\u00f3grafos reales y fantomas anat\u00f3micos, se realizaron pruebas modificando par\u00e1metros de las TC para estudiar c\u00f3mo variaba su calidad visual, seg\u00fan la cantidad de radiaci\u00f3n que recib\u00edan. A partir de este trabajo, se generaron nuevas bases de datos y se construy\u00f3 un modelo matem\u00e1tico capaz de reproducir im\u00e1genes sometidas a\u00a0 distintas cargas de radiaci\u00f3n.<\/span><\/p>

\u201cToda esta informaci\u00f3n, nos permiti\u00f3 crear modelos de inteligencia artificial orientados a reconstruir im\u00e1genes de bajas dosis, con una resoluci\u00f3n similar a una tomograf\u00eda convencional\u201d,<\/span><\/i> acota la Dra. Violeta Chang.<\/strong><\/span><\/p>

\u00a0<\/p>

Potencial de transferencia<\/b><\/h2>

La acad\u00e9mica destaca que, a futuro, esta tecnolog\u00eda podr\u00eda impactar directamente, tanto a pacientes sometidos a ex\u00e1menes, como a profesionales del \u00e1rea radiol\u00f3gica y m\u00e9dica, quienes dispondr\u00e1n de tomograf\u00edas detalladas para realizar diagn\u00f3sticos m\u00e1s confiables.<\/span><\/p>

Finalmente, dice\u00a0 que este desarrollo podr\u00eda evolucionar hacia una plataforma en l\u00ednea capaz de integrar y gestionar todo el material imagenol\u00f3gico<\/strong>. <\/span>\u201cUna alternativa es que esta soluci\u00f3n funcione como un servicio en la nube, optimizando autom\u00e1ticamente las im\u00e1genes antes de su an\u00e1lisis m\u00e9dico\u201d, puntializa<\/span><\/i>.<\/span><\/p>

\u00a0<\/p>

Autora:<\/b> Paola Armijo Le\u00f3n.<\/span><\/p>

Imagen:<\/b> Cedida<\/span><\/p>

Tags:<\/b> Investigaci\u00f3n aplicada<\/span><\/p>

Direcci\u00f3n de Gesti\u00f3n Tecnol\u00f3gica<\/span><\/p>

Vicerrector\u00eda de Investigaci\u00f3n, Innovaci\u00f3n y Creaci\u00f3n<\/span><\/p>

\u00a0<\/p><\/div><\/div><\/div>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

La Dra. Violeta Chang, acad\u00e9mica del Departamento de Ingenier\u00eda Inform\u00e1tica, lider\u00f3 proyecto de I+D que mejora la calidad visual de las im\u00e1genes de tomograf\u00edas computarizadas, aportando a diagn\u00f3sticos m\u00e1s precisos. La iniciativa fue financiada por ANID, desarrollada junto a la Universidad de Los Andes, m\u00e1s la colaboraci\u00f3n de la Cl\u00ednica Santa Mar\u00eda como entidad asociada y el apoyo de la Direcci\u00f3n de Gesti\u00f3n Tecnol\u00f3gica de la Vriic. Las tomograf\u00edas computarizadas (TC o TAC) se han consolidado como una herramienta fundamental para la medicina moderna, debido a su rapidez y capacidad para obtener im\u00e1genes detalladas de huesos, \u00f3rganos y tejidos blandos, facilitando el diagn\u00f3stico oportuno de enfermedades. Seg\u00fan su nivel de radiaci\u00f3n, las TC se clasifican en est\u00e1ndar y de baja dosis. Estas \u00faltimas se caracterizan por exponer a una menor carga radiol\u00f3gica al usuario durante el examen, aunque presentan una limitaci\u00f3n importante: generan im\u00e1genes con baja resoluci\u00f3n y mayor ruido visual. Con el prop\u00f3sito de responder a este desaf\u00edo, la Universidad de Santiago de Chile (Usach) ejecut\u00f3 el proyecto de I+D \u201cReconstrucci\u00f3n de tomograf\u00edas computarizadas con baja dosis de radiaci\u00f3n mediante modelos generativos acelerados basados en t\u00e9cnicas de difusi\u00f3n\u201d, el cual concluy\u00f3 tras dos a\u00f1os de investigaci\u00f3n. En nuestro Plantel, el trabajo fue liderado por la Dra. Violeta Chang, acad\u00e9mica del Departamento de Ingenier\u00eda Inform\u00e1tica de la Facultad de Ingenier\u00eda y directora adjunta de la iniciativa.\u00a0 La investigadora enfatiza que la b\u00fasqueda de soluciones para mejorar la nitidez de las im\u00e1genes, ha sido abordada en publicaciones cient\u00edficas que han propuesto el uso de redes neuronales adversariales (GAN) y modelos de difusi\u00f3n. Sin embargo, aclara que gran parte de esos estudios fueron evaluados en un n\u00famero limitado de casos. \u201cA diferencia de estas propuestas, nuestro objetivo fue avanzar hacia una soluci\u00f3n basada en inteligencia artificial, que pudiera validarse con una metodolog\u00eda cl\u00ednica capaz de reconstruir im\u00e1genes de baja dosis de radiaci\u00f3n y acercarlas a la calidad de una tomograf\u00eda convencional\u201d, se\u00f1ala la Dra. Chang. \u00a0 Validaci\u00f3n e inteligencia artificial La ejecuci\u00f3n del proyecto integr\u00f3 las capacidades de los laboratorios de Inteligencia Artificial Aplicada de la Usach y de Visi\u00f3n por Computadora de la Universidad de Los Andes, reuniendo un equipo multidisciplinario compuesto por especialistas en inform\u00e1tica, ingenier\u00eda biom\u00e9dica y radiolog\u00eda. En la primera etapa,\u00a0 las y los investigadores abordaron la p\u00e9rdida de informaci\u00f3n asociada a im\u00e1genes de baja dosis. Para ello, el equipo utiliz\u00f3 bases de datos p\u00fablicas de tomograf\u00edas est\u00e1ndar y desarroll\u00f3 un simulador de ruido, que permiti\u00f3 reproducirlas en una versi\u00f3n de menor calidad y as\u00ed poder analizar su comportamiento. Esta parte fue complementada con experimentaci\u00f3n controlada junto a la Asociaci\u00f3n de Radi\u00f3logos de Cl\u00ednica Santa Mar\u00eda. Posteriormente, utilizando tom\u00f3grafos reales y fantomas anat\u00f3micos, se realizaron pruebas modificando par\u00e1metros de las TC para estudiar c\u00f3mo variaba su calidad visual, seg\u00fan la cantidad de radiaci\u00f3n que recib\u00edan. A partir de este trabajo, se generaron nuevas bases de datos y se construy\u00f3 un modelo matem\u00e1tico capaz de reproducir im\u00e1genes sometidas a\u00a0 distintas cargas de radiaci\u00f3n. \u201cToda esta informaci\u00f3n, nos permiti\u00f3 crear modelos de inteligencia artificial orientados a reconstruir im\u00e1genes de bajas dosis, con una resoluci\u00f3n similar a una tomograf\u00eda convencional\u201d, acota la Dra. Violeta Chang. \u00a0 Potencial de transferencia La acad\u00e9mica destaca que, a futuro, esta tecnolog\u00eda podr\u00eda impactar directamente, tanto a pacientes sometidos a ex\u00e1menes, como a profesionales del \u00e1rea radiol\u00f3gica y m\u00e9dica, quienes dispondr\u00e1n de tomograf\u00edas detalladas para realizar diagn\u00f3sticos m\u00e1s confiables. Finalmente, dice\u00a0 que este desarrollo podr\u00eda evolucionar hacia una plataforma en l\u00ednea capaz de integrar y gestionar todo el material imagenol\u00f3gico. \u201cUna alternativa es que esta soluci\u00f3n funcione como un servicio en la nube, optimizando autom\u00e1ticamente las im\u00e1genes antes de su an\u00e1lisis m\u00e9dico\u201d, puntializa. \u00a0 Autora: Paola Armijo Le\u00f3n. Imagen: Cedida Tags: Investigaci\u00f3n aplicada Direcci\u00f3n de Gesti\u00f3n Tecnol\u00f3gica Vicerrector\u00eda de Investigaci\u00f3n, Innovaci\u00f3n y Creaci\u00f3n \u00a0<\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":23159,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"inline_featured_image":false,"_monsterinsights_skip_tracking":false,"_monsterinsights_sitenote_active":false,"_monsterinsights_sitenote_note":"","_monsterinsights_sitenote_category":0,"site-sidebar-layout":"default","site-content-layout":"","ast-site-content-layout":"default","site-content-style":"default","site-sidebar-style":"default","ast-global-header-display":"","ast-banner-title-visibility":"","ast-main-header-display":"","ast-hfb-above-header-display":"","ast-hfb-below-header-display":"","ast-hfb-mobile-header-display":"","site-post-title":"","ast-breadcrumbs-content":"","ast-featured-img":"","footer-sml-layout":"","ast-disable-related-posts":"","theme-transparent-header-meta":"","adv-header-id-meta":"","stick-header-meta":"","header-above-stick-meta":"","header-main-stick-meta":"","header-below-stick-meta":"","astra-migrate-meta-layouts":"set","ast-page-background-enabled":"default","ast-page-background-meta":{"desktop":{"background-color":"","background-image":"","background-repeat":"repeat","background-position":"center center","background-size":"auto","background-attachment":"scroll","background-type":"","background-media":"","overlay-type":"","overlay-color":"","overlay-opacity":"","overlay-gradient":""},"tablet":{"background-color":"","background-image":"","background-repeat":"repeat","background-position":"center center","background-size":"auto","background-attachment":"scroll","background-type":"","background-media":"","overlay-type":"","overlay-color":"","overlay-opacity":"","overlay-gradient":""},"mobile":{"background-color":"","background-image":"","background-repeat":"repeat","background-position":"center center","background-size":"auto","background-attachment":"scroll","background-type":"","background-media":"","overlay-type":"","overlay-color":"","overlay-opacity":"","overlay-gradient":""}},"ast-content-background-meta":{"desktop":{"background-color":"var(--ast-global-color-5)","background-image":"","background-repeat":"repeat","background-position":"center center","background-size":"auto","background-attachment":"scroll","background-type":"","background-media":"","overlay-type":"","overlay-color":"","overlay-opacity":"","overlay-gradient":""},"tablet":{"background-color":"var(--ast-global-color-5)","background-image":"","background-repeat":"repeat","background-position":"center center","background-size":"auto","background-attachment":"scroll","background-type":"","background-media":"","overlay-type":"","overlay-color":"","overlay-opacity":"","overlay-gradient":""},"mobile":{"background-color":"var(--ast-global-color-5)","background-image":"","background-repeat":"repeat","background-position":"center center","background-size":"auto","background-attachment":"scroll","background-type":"","background-media":"","overlay-type":"","overlay-color":"","overlay-opacity":"","overlay-gradient":""}},"footnotes":""},"categories":[9],"tags":[],"class_list":["post-23158","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-desarrollo"],"yoast_head":"\nUsach impulsa IA para optimizar tomograf\u00edas y reducir la exposici\u00f3n de los pacientes a la radiaci\u00f3n - VRIIC<\/title>\n<meta name=\"robots\" content=\"index, follow, max-snippet:-1, max-image-preview:large, max-video-preview:-1\" \/>\n<link rel=\"canonical\" href=\"https:\/\/vriic.usach.cl\/index.php\/usach-impulsa-ia-para-optimizar-tomografias-y-reducir-la-exposicion-de-los-pacientes-a-la-radiacion\/\" \/>\n<meta property=\"og:locale\" content=\"es_ES\" \/>\n<meta property=\"og:type\" content=\"article\" \/>\n<meta property=\"og:title\" content=\"Usach impulsa IA para optimizar tomograf\u00edas y reducir la exposici\u00f3n de los pacientes a la radiaci\u00f3n - VRIIC\" \/>\n<meta property=\"og:description\" content=\"La Dra. 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Estas \u00faltimas se caracterizan por exponer a una menor carga radiol\u00f3gica al usuario durante el examen, aunque presentan una limitaci\u00f3n importante: generan im\u00e1genes con baja resoluci\u00f3n y mayor ruido visual. Con el prop\u00f3sito de responder a este desaf\u00edo, la Universidad de Santiago de Chile (Usach) ejecut\u00f3 el proyecto de I+D \u201cReconstrucci\u00f3n de tomograf\u00edas computarizadas con baja dosis de radiaci\u00f3n mediante modelos generativos acelerados basados en t\u00e9cnicas de difusi\u00f3n\u201d, el cual concluy\u00f3 tras dos a\u00f1os de investigaci\u00f3n. En nuestro Plantel, el trabajo fue liderado por la Dra. Violeta Chang, acad\u00e9mica del Departamento de Ingenier\u00eda Inform\u00e1tica de la Facultad de Ingenier\u00eda y directora adjunta de la iniciativa.\u00a0 La investigadora enfatiza que la b\u00fasqueda de soluciones para mejorar la nitidez de las im\u00e1genes, ha sido abordada en publicaciones cient\u00edficas que han propuesto el uso de redes neuronales adversariales (GAN) y modelos de difusi\u00f3n. Sin embargo, aclara que gran parte de esos estudios fueron evaluados en un n\u00famero limitado de casos. \u201cA diferencia de estas propuestas, nuestro objetivo fue avanzar hacia una soluci\u00f3n basada en inteligencia artificial, que pudiera validarse con una metodolog\u00eda cl\u00ednica capaz de reconstruir im\u00e1genes de baja dosis de radiaci\u00f3n y acercarlas a la calidad de una tomograf\u00eda convencional\u201d, se\u00f1ala la Dra. Chang. \u00a0 Validaci\u00f3n e inteligencia artificial La ejecuci\u00f3n del proyecto integr\u00f3 las capacidades de los laboratorios de Inteligencia Artificial Aplicada de la Usach y de Visi\u00f3n por Computadora de la Universidad de Los Andes, reuniendo un equipo multidisciplinario compuesto por especialistas en inform\u00e1tica, ingenier\u00eda biom\u00e9dica y radiolog\u00eda. En la primera etapa,\u00a0 las y los investigadores abordaron la p\u00e9rdida de informaci\u00f3n asociada a im\u00e1genes de baja dosis. Para ello, el equipo utiliz\u00f3 bases de datos p\u00fablicas de tomograf\u00edas est\u00e1ndar y desarroll\u00f3 un simulador de ruido, que permiti\u00f3 reproducirlas en una versi\u00f3n de menor calidad y as\u00ed poder analizar su comportamiento. Esta parte fue complementada con experimentaci\u00f3n controlada junto a la Asociaci\u00f3n de Radi\u00f3logos de Cl\u00ednica Santa Mar\u00eda. Posteriormente, utilizando tom\u00f3grafos reales y fantomas anat\u00f3micos, se realizaron pruebas modificando par\u00e1metros de las TC para estudiar c\u00f3mo variaba su calidad visual, seg\u00fan la cantidad de radiaci\u00f3n que recib\u00edan. A partir de este trabajo, se generaron nuevas bases de datos y se construy\u00f3 un modelo matem\u00e1tico capaz de reproducir im\u00e1genes sometidas a\u00a0 distintas cargas de radiaci\u00f3n. \u201cToda esta informaci\u00f3n, nos permiti\u00f3 crear modelos de inteligencia artificial orientados a reconstruir im\u00e1genes de bajas dosis, con una resoluci\u00f3n similar a una tomograf\u00eda convencional\u201d, acota la Dra. Violeta Chang. \u00a0 Potencial de transferencia La acad\u00e9mica destaca que, a futuro, esta tecnolog\u00eda podr\u00eda impactar directamente, tanto a pacientes sometidos a ex\u00e1menes, como a profesionales del \u00e1rea radiol\u00f3gica y m\u00e9dica, quienes dispondr\u00e1n de tomograf\u00edas detalladas para realizar diagn\u00f3sticos m\u00e1s confiables. Finalmente, dice\u00a0 que este desarrollo podr\u00eda evolucionar hacia una plataforma en l\u00ednea capaz de integrar y gestionar todo el material imagenol\u00f3gico. \u201cUna alternativa es que esta soluci\u00f3n funcione como un servicio en la nube, optimizando autom\u00e1ticamente las im\u00e1genes antes de su an\u00e1lisis m\u00e9dico\u201d, puntializa. \u00a0 Autora: Paola Armijo Le\u00f3n. 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Violeta Chang, acad\u00e9mica del Departamento de Ingenier\u00eda Inform\u00e1tica, lider\u00f3 proyecto de I+D que mejora la calidad visual de las im\u00e1genes de tomograf\u00edas computarizadas, aportando a diagn\u00f3sticos m\u00e1s precisos. La iniciativa fue financiada por ANID, desarrollada junto a la Universidad de Los Andes, m\u00e1s la colaboraci\u00f3n de la Cl\u00ednica Santa Mar\u00eda como entidad asociada y el apoyo de la Direcci\u00f3n de Gesti\u00f3n Tecnol\u00f3gica de la Vriic. Las tomograf\u00edas computarizadas (TC o TAC) se han consolidado como una herramienta fundamental para la medicina moderna, debido a su rapidez y capacidad para obtener im\u00e1genes detalladas de huesos, \u00f3rganos y tejidos blandos, facilitando el diagn\u00f3stico oportuno de enfermedades. Seg\u00fan su nivel de radiaci\u00f3n, las TC se clasifican en est\u00e1ndar y de baja dosis. Estas \u00faltimas se caracterizan por exponer a una menor carga radiol\u00f3gica al usuario durante el examen, aunque presentan una limitaci\u00f3n importante: generan im\u00e1genes con baja resoluci\u00f3n y mayor ruido visual. Con el prop\u00f3sito de responder a este desaf\u00edo, la Universidad de Santiago de Chile (Usach) ejecut\u00f3 el proyecto de I+D \u201cReconstrucci\u00f3n de tomograf\u00edas computarizadas con baja dosis de radiaci\u00f3n mediante modelos generativos acelerados basados en t\u00e9cnicas de difusi\u00f3n\u201d, el cual concluy\u00f3 tras dos a\u00f1os de investigaci\u00f3n. En nuestro Plantel, el trabajo fue liderado por la Dra. Violeta Chang, acad\u00e9mica del Departamento de Ingenier\u00eda Inform\u00e1tica de la Facultad de Ingenier\u00eda y directora adjunta de la iniciativa.\u00a0 La investigadora enfatiza que la b\u00fasqueda de soluciones para mejorar la nitidez de las im\u00e1genes, ha sido abordada en publicaciones cient\u00edficas que han propuesto el uso de redes neuronales adversariales (GAN) y modelos de difusi\u00f3n. Sin embargo, aclara que gran parte de esos estudios fueron evaluados en un n\u00famero limitado de casos. \u201cA diferencia de estas propuestas, nuestro objetivo fue avanzar hacia una soluci\u00f3n basada en inteligencia artificial, que pudiera validarse con una metodolog\u00eda cl\u00ednica capaz de reconstruir im\u00e1genes de baja dosis de radiaci\u00f3n y acercarlas a la calidad de una tomograf\u00eda convencional\u201d, se\u00f1ala la Dra. Chang. \u00a0 Validaci\u00f3n e inteligencia artificial La ejecuci\u00f3n del proyecto integr\u00f3 las capacidades de los laboratorios de Inteligencia Artificial Aplicada de la Usach y de Visi\u00f3n por Computadora de la Universidad de Los Andes, reuniendo un equipo multidisciplinario compuesto por especialistas en inform\u00e1tica, ingenier\u00eda biom\u00e9dica y radiolog\u00eda. En la primera etapa,\u00a0 las y los investigadores abordaron la p\u00e9rdida de informaci\u00f3n asociada a im\u00e1genes de baja dosis. Para ello, el equipo utiliz\u00f3 bases de datos p\u00fablicas de tomograf\u00edas est\u00e1ndar y desarroll\u00f3 un simulador de ruido, que permiti\u00f3 reproducirlas en una versi\u00f3n de menor calidad y as\u00ed poder analizar su comportamiento. Esta parte fue complementada con experimentaci\u00f3n controlada junto a la Asociaci\u00f3n de Radi\u00f3logos de Cl\u00ednica Santa Mar\u00eda. Posteriormente, utilizando tom\u00f3grafos reales y fantomas anat\u00f3micos, se realizaron pruebas modificando par\u00e1metros de las TC para estudiar c\u00f3mo variaba su calidad visual, seg\u00fan la cantidad de radiaci\u00f3n que recib\u00edan. A partir de este trabajo, se generaron nuevas bases de datos y se construy\u00f3 un modelo matem\u00e1tico capaz de reproducir im\u00e1genes sometidas a\u00a0 distintas cargas de radiaci\u00f3n. \u201cToda esta informaci\u00f3n, nos permiti\u00f3 crear modelos de inteligencia artificial orientados a reconstruir im\u00e1genes de bajas dosis, con una resoluci\u00f3n similar a una tomograf\u00eda convencional\u201d, acota la Dra. 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