Nuevos enfoques para mediciones espectroscópicas y morfológicas precisas en aplicaciones biológicas.
La fotónica, identificada como una tecnología digital clave en Horizon Europe y como una deep tech que impulsa la próxima gran ola de innovación, produce descubrimientos científicos innovadores y será crucial para mantener y aumentar la futura competitividad de la industria de la UE. Entre otras cosas, la fotónica contribuye a la salud a través de la fotónica biomédica mediante el desarrollo de tecnologías basadas en la luz que son fundamentales para el diagnóstico y tratamiento no invasivo de enfermedades. Además, la agricultura de precisión, que es la práctica de una "agricultura inteligente" que mide y controla el estado de los cultivos mediante nuevas tecnologías para impulsar prácticas agrícolas más eficientes, también se beneficia de los sensores fotónicos. En este sentido, los agricultores están tomando cada vez mayor conciencia de la importancia de controlar y mantener un control directo de los aspectos fundamentales de los cultivos para optimizar los recursos y maximizar el rendimiento a la vez que minimizan los costes y el impacto ambiental. En este marco, NASMABio pretende abordar algunos problemas específicos con el uso de herramientas multimodales basadas en la fotónica y el Deep Learning (DL) en las áreas de salud y agricultura.
El proyecto prevé desarrollar nuevos enfoques para recuperar información espectroscópica precisa de muestras biológicas utilizando imágenes multi/hiperespectrales activas (MSI/HSI) y DL para:
(i) Mejorar el diagnóstico de enfermedades oculares que afectan al fondo del ojo, donde el uso de información espectral precisa para discriminar entre diferentes estructuras del tejido biológico es particularmente crítico y difícil de medir debido a las opacidades en el medio preretinal (por ejemplo, un ojo con catarata y retinopatía diabética), entre otros factores;
(ii) Desarrollar nuevos métodos fiables en el campo, para una evaluación de la reflectancia espectral de la vegetación, importante a la hora de controlar correctamente el estado de los cultivos (evaluación del estrés hídrico, detección de enfermedades, etc.) y difíciles de cuantificar debido a la variabilidad espacio-temporal de las condiciones de iluminación ambiental; esto es relevante para la gestión integrada de los cultivos (p. ej., optimizar el riego de los cultivos).
Los objetivos del proyecto también implican la aplicación de tecnologías fotónicas, especialmente modalidades de imagen 3D, y DL para la caracterización morfológica de: (i) lesiones cutáneas y (ii) la copa del cultivo. En el primer caso, algunas publicaciones recientes sugieren que el uso de información morfológica medida con escáneres ópticos 3D, combinado con otras tecnologías como MSI o incluso DL, podría mejorar el diagnóstico no invasivo del cáncer de piel, ya que la biopsia es un procedimiento quirúrgico costoso y que requiere mucho tiempo que todavía se utiliza; mientras que en el segundo caso, el conocimiento de las características estructurales del dosel (por ejemplo, área foliar, densidad, altura y anchura) es necesario para alimentar la implementación de estrategias adecuadas de gestión del dosel y para optimizar la aplicación y dosificación de productos fitosanitarios, es decir, plaguicidas, para la gestión integrada de plagas y enfermedades mediante tecnologías. En este caso, las técnicas que se utilizan actualmente todavía se enfrentan a importantes retos a abordar para proporcionar datos estructurales fiables. NASMABio reúne a un equipo multidisciplinar con experiencia complementaria en fotónica y análisis de datos, práctica clínica y validación de herramientas de diagnóstico y agricultura de precisión, para la realización del proyecto.
Proyecto PID2023-147541OB-I00 financiado por MCIU /AEI /10.13039/501100011033 / FEDER, UE.
El proyecto prevé desarrollar nuevos enfoques para recuperar información espectroscópica precisa de muestras biológicas utilizando imágenes multi/hiperespectrales activas (MSI/HSI) y DL para:
(i) Mejorar el diagnóstico de enfermedades oculares que afectan al fondo del ojo, donde el uso de información espectral precisa para discriminar entre diferentes estructuras del tejido biológico es particularmente crítico y difícil de medir debido a las opacidades en el medio preretinal (por ejemplo, un ojo con catarata y retinopatía diabética), entre otros factores;
(ii) Desarrollar nuevos métodos fiables en el campo, para una evaluación de la reflectancia espectral de la vegetación, importante a la hora de controlar correctamente el estado de los cultivos (evaluación del estrés hídrico, detección de enfermedades, etc.) y difíciles de cuantificar debido a la variabilidad espacio-temporal de las condiciones de iluminación ambiental; esto es relevante para la gestión integrada de los cultivos (p. ej., optimizar el riego de los cultivos).
Los objetivos del proyecto también implican la aplicación de tecnologías fotónicas, especialmente modalidades de imagen 3D, y DL para la caracterización morfológica de: (i) lesiones cutáneas y (ii) la copa del cultivo. En el primer caso, algunas publicaciones recientes sugieren que el uso de información morfológica medida con escáneres ópticos 3D, combinado con otras tecnologías como MSI o incluso DL, podría mejorar el diagnóstico no invasivo del cáncer de piel, ya que la biopsia es un procedimiento quirúrgico costoso y que requiere mucho tiempo que todavía se utiliza; mientras que en el segundo caso, el conocimiento de las características estructurales del dosel (por ejemplo, área foliar, densidad, altura y anchura) es necesario para alimentar la implementación de estrategias adecuadas de gestión del dosel y para optimizar la aplicación y dosificación de productos fitosanitarios, es decir, plaguicidas, para la gestión integrada de plagas y enfermedades mediante tecnologías. En este caso, las técnicas que se utilizan actualmente todavía se enfrentan a importantes retos a abordar para proporcionar datos estructurales fiables. NASMABio reúne a un equipo multidisciplinar con experiencia complementaria en fotónica y análisis de datos, práctica clínica y validación de herramientas de diagnóstico y agricultura de precisión, para la realización del proyecto.
Proyecto PID2023-147541OB-I00 financiado por MCIU /AEI /10.13039/501100011033 / FEDER, UE.