La generación y validación de imágenes médicas sintéticas a través de modelos de difusión se perfilan como una herramienta innovadora en el ámbito de la medicina diagnóstica y la educación clínica. Un estudio reciente detalla el desarrollo de un sistema que emplea técnicas avanzadas para crear imágenes realistas de tejidos histopatológicos, manteniendo estrictos estándares de precisión.
Mediante un modelo de difusión estable, afinado específicamente para imágenes de tejidos colorrectales, investigadores lograron generar imágenes a partir de descripciones textuales. El uso del subconjunto de la base de datos PathMNIST y la técnica LoRA para adaptar el modelo permitió una especialización sin precedentes en este tipo de imágenes.
Para asegurar que las imágenes generadas cumplieran con normas clínicas, se implementó un sistema de validación automático a través de un modelo de clasificación ResNet-18, que alcanzó una precisión del 99.76% en la clasificación de muestras histopatológicas. Este mecanismo de auto-validación es clave, ya que descarta y regenera imágenes incorrectas, asegurando precisión y realismo en cada generación.
El generador de imágenes se entrenó múltiples veces con diferentes configuraciones, alcanzando un F1-score de 0.6727 en la clasificación final. Esto significa que la mayoría de las imágenes sintéticas creada fueron adecuadamente etiquetadas en su primer intento. Las estructuras más simples como adipocitos y linfocitos lograron clasificaciones perfectas, mientras que tejidos más complejos, como el epitelio adenocarcinomatoso, presentaron desafíos debido a su complejidad estructural.
El estudio revela que este enfoque, que combina generación y verificación de imágenes, es un recurso potencial en la educación médica y potencialmente en diagnósticos, ampliando la disponibilidad de datos visuales precisos y diversificados.
Con esta nueva herramienta para la obtención de imágenes médicas sintéticas, los desafíos en la representación de ciertas clases de tejido resaltan áreas que requieren mayores datos para afinar el sistema. No obstante, el marco auto-validante es un avance prometedor hacia una generación de imágenes médicas sintético-realística adecuada para aplicaciones prácticas.