Matemáticas en la cirugía estética: ¿Cómo predecir resultados más reales?

Con ayuda de prestigiosos cirujanos plásticos un software fue entrenado con imágenes pre y post operatorias para que aprendiera incluyendo además todos los datos relevantes del paciente.

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El doctor Alex Bronstein del Departamento de Ingeniería Eléctrica de  la Universidad de Tel Aviv presentó recientemente una herramienta gráfica tridimensional que permite a los cirujanos plásticos predecir los resultados finales de sus operaciones.

cirugías plásticas

Foto: Internet

Esto no parecer ser una novedad puesto que software de imágenes 3D es una herramienta básica para los cirujanos plásticos hace años. La gran diferencia en este caso es que este software muestra el resultado real que se obtendría al hacer el procedimiento y no lo que se hace habitualmente que es simplemente cambiar los parámetros de la figura a las especificaciones del paciente. Esto entrega al médico y el paciente un resultado más realista del punto de vista quirúrgico para no llevarse sorpresas. En muchos casos el paciente indica el resultado que él espera y el cirujano planifica el procedimiento para lograrlo de la mejor manera posible obteniendo a veces resultados catastróficos.

Con ayuda de prestigiosos cirujanos plásticos el software fue entrenado con imágenes pre y post operatorias para que aprendiera incluyendo además todos los datos relevantes del paciente como edad, contextura, etc… Utilizaron además modelos matemáticos que delinean un problema que es conocido por su dificultad, es decir, deformaciones de objetos no rígidos. Pero además diseñaron un algoritmo que integra múltiples fotos, es decir imágenes en 2D, para producir una representación tridimensional del paciente.

El sistema todavía no tiene nombre y está en desarrollo comercial. Bronstein trabaja en este proyecto con su gemelo idéntico Michael y el proyecto surgió de un desafió que su Director de Tesis Ron Kimmel del Instituto Israel de Tecnología (Technion) les dio en 2003 cuando eran sus alumnos en el curso Geometría Numérica de Imágenes. El desafío es simple de explicar, diseñar una maquina que pueda distinguir a dos gemelos idénticos entre sí. Ellos se tomaron el desafío en serio y con 22 años crearon un sistema de reconocimiento facial que compara las variables geométricas de un rostro considerándolas como superficies flexibles.

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