La actividad muestra un modelo matemático que, mediante técnicas estadísticas y de aprendizaje automático, analiza datos de TAC para predecir ictus y ayudar a los médicos en la detección temprana. La IA se entrena con datos de TAC para identificar patrones indicativos de ictus y se integra en el flujo clínico. Además, se utilizan técnicas de procesamiento de imágenes y modelado 3D para mejorar la interpretación y visualización de las áreas cerebrales afectadas.

1. Modelo Matemático para Predicción de Ictus:
o Se desarrolla un modelo matemático basado en datos históricos y patrones relacionados con el ictus.
o Este modelo utiliza técnicas estadísticas y de aprendizaje automático para analizar datos de tomografía computarizada (TAC) y predecir la probabilidad de un ictus en pacientes.
o El objetivo es proporcionar una herramienta que ayude a los médicos a tomar decisiones informadas y a detectar signos tempranos de ictus.
2. Inteligencia Artificial (IA) Alimentada por TAC:
o La IA se entrena utilizando datos de TAC de pacientes con y sin ictus.
o El algoritmo aprende a identificar patrones sutiles en las imágenes de TAC que pueden indicar la presencia de un ictus.
o La IA se integra en el flujo de trabajo clínico para asistir a los a los profesionales implicados en la detección temprana y precisa de ictus.
3. Procesamiento de Imágenes Médicas:
o Uso de técnicas de procesamiento de imágenes para mejorar la calidad y la interpretación de las imágenes de TAC.
o Aplicación de algoritmos de IA para la segmentación y el análisis detallado de las regiones cerebrales afectadas por el ictus.
4. Volumen Rendering, Modelado e Impresión 3D para Visualización:
o Incorporación de volumen rendering para transformar los datos bidimensionales de TAC en modelos tridimensionales detallados.
o Se utiliza el modelado 3D para representar visualmente las áreas afectadas por el ictus en el cerebro.
o Los datos del TAC se convierten en modelos tridimensionales que permiten una mejor comprensión espacial de las lesiones.
o La impresión 3D se emplea para crear réplicas físicas de las áreas afectadas, lo que puede ser útil para la planificación quirúrgica y la educación de los pacientes.