Imagina esto:
Su paciente tiene cáncer de pulmón. Desea tratarlo con radioterapia, pero su paciente respira (afortunadamente) y, por lo tanto, el tumor se mueve constantemente . Desea obtener la mayor cantidad de radiación posible en el tumor, pero la menor cantidad posible en el tejido sano.
Los escaneos 3D tardan mucho tiempo. Para cuando termine, el tumor se habrá movido bastante.
- ¿Las computadoras cuánticas son realmente reales ahora? ¿Cuándo lo usarán para calcular el significado de la vida? ¿Cuándo resolverá las otras preguntas filosóficas?
- ¿Las computadoras que simulan el cerebro también simulan el subconsciente?
- ¿Automata será útil en el aprendizaje automático?
- ¿Dónde existe la memoria virtual en la CPU?
- No puedo decidir entre especializarme en Física, Informática o Matemáticas. ¿Alguien me puede ayudar?
Las radiografías 2D no le brindan suficiente información. Pierden toda la estructura en la dirección de la radiografía. Gracias a un diseño deficiente, la máquina que usamos para irradiar tumores y tomar radiografías al mismo tiempo solo puede irradiar ortogonalmente a la radiografía, por lo que la dirección en la que pierde la información es exactamente la dirección en la que más necesita información. !
Ahí es donde entra mi proyecto.
Utilizando algunos escaneos de muestra del paciente, utilizando el aprendizaje automático, puedo construir un modelo que reconstruya una imagen 3D del paciente a partir de una sola proyección de rayos X en cualquier ángulo en tiempo real.
