Anders Ynnerman: Visualizando a explosão de dados médicos
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0:00 - 0:04Vou começar propondo um pequeno desafio,
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0:04 - 0:07o desafio de lidar com dados,
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0:07 - 0:09dados que temos que lidar
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0:09 - 0:11em situações médicas.
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0:11 - 0:13É realmente um grande desafio para nós.
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0:13 - 0:15E este é o nosso fardo.
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0:15 - 0:17Esta é uma máquina de tomografia computadorizada -
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0:17 - 0:19uma máquina de TC.
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0:19 - 0:21É um aparelho fantástico.
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0:21 - 0:23Usa raios-X, feixes de raios-X,
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0:23 - 0:26que giram muito rapidamente ao redor do corpo humano.
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0:26 - 0:28Leva-se cerca de 30 segundos para passar por toda a máquina
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0:28 - 0:30e grandes quantidades de informação são geradas
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0:30 - 0:32nesta máquina.
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0:32 - 0:34Então essa é uma máquina fantástica
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0:34 - 0:36que podemos usar
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0:36 - 0:38para melhorar a assistência médica.
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0:38 - 0:40Mas como eu disse, também é um desafio para nós.
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0:40 - 0:43E o desafio é mostrado nesta foto aqui.
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0:43 - 0:45É a explosão de dados médicos
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0:45 - 0:47que temos agora.
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0:47 - 0:49Estamos encarando este problema.
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0:49 - 0:51E deixem-me voltar no tempo.
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0:51 - 0:54Vamos voltar alguns anos no tempo e ver o que aconteceu.
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0:54 - 0:56Essas máquinas que foram lançadas -
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0:56 - 0:58começaram a sair nos anos 70 -
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0:58 - 1:00escaneavam corpos humanos,
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1:00 - 1:02e geravam cerca de 100 imagens
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1:02 - 1:04do corpo humano.
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1:04 - 1:06E tomei a liberdade, só para esclarecer,
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1:06 - 1:09de traduzir isso em fatias de dados.
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1:09 - 1:11Eles corresponderiam a cerca de 50 MB de dados,
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1:11 - 1:13o que é pouco
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1:13 - 1:16quando pensamos nos dados que manipulamos hoje
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1:16 - 1:18somente em aparelhos móveis.
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1:18 - 1:20Se passarmos isso para lista telefônica,
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1:20 - 1:23teremos cerca de um metro de listas telefônicas empilhadas.
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1:23 - 1:25Olhando para o que fazemos hoje
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1:25 - 1:27com as máquinas que temos,
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1:27 - 1:29podemos, somente em alguns segundos,
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1:29 - 1:31ter 24 mil imagens do corpo.
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1:31 - 1:34E isso corresponderia a cerca de 20 GB de dados,
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1:34 - 1:36ou 800 listas telefônicas.
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1:36 - 1:38E a pilha teria 200 metros de listas telefônicas.
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1:38 - 1:40O que está por acontecer -
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1:40 - 1:42e estamos vendo isso, está começando -
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1:42 - 1:44uma tendência da tecnologia que está acontecendo agora
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1:44 - 1:47é que também começamos a observar situações de resultado de tempo.
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1:47 - 1:50Então também estamos recebendo a dinâmica do nosso corpo.
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1:50 - 1:52E imaginem
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1:52 - 1:55que vamos coletar informações durante cinco segundos,
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1:55 - 1:57e isso corresponderia a um terabyte de dados.
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1:57 - 1:59Isso são 800 mil livros
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1:59 - 2:01e 16 quilômetros de listas telefônicas.
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2:01 - 2:03Isso é um paciente, um conjunto de dados.
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2:03 - 2:05E é com isso que temos que lidar.
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2:05 - 2:08Esse é realmente um desafio enorme que temos.
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2:08 - 2:11E já hoje em dia – estas são 25 mil imagens.
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2:11 - 2:13Imaginem os dias
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2:13 - 2:15quando os radiologistas faziam isso.
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2:15 - 2:17Eles colocavam 25 mil imagens,
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2:17 - 2:20e eles diziam, "25 mil, OK, OK.
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2:20 - 2:22Ali está o problema.”
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2:22 - 2:24Eles não podem mais fazer isso; é impossível.
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2:24 - 2:27Então temos que fazer algo que seja um pouco mais inteligente do que isso.
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2:28 - 2:30O que fazemos é colocar essas fatias juntas.
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2:30 - 2:33Imaginem o seu corpo cortado em fatias em todas direções,
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2:33 - 2:36e então tentem colocar as fatias juntas de novo
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2:36 - 2:38numa pilha de dados, num bloco de dados.
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2:38 - 2:40Então é isso que estamos fazendo.
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2:40 - 2:43Então nós colocamos esses gigabyte ou terabyte de dados neste bloco.
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2:43 - 2:45Mas é claro, o bloco de dados
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2:45 - 2:47só contém a quantidade de raios-X
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2:47 - 2:49que foi absorvida em cada ponto do corpo humano.
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2:49 - 2:51Então o que precisamos fazer é descobrir uma maneira
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2:51 - 2:54de olhar ver as coisas que queremos ver
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2:54 - 2:57e fazer o que não queremos ver ficar transparente.
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2:57 - 2:59Transformar o conjunto de dados
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2:59 - 3:01em algo parecido com isso.
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3:01 - 3:03E isso é um desafio.
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3:03 - 3:06É um enorme desafio para nós.
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3:06 - 3:09Usar computadores, embora eles fiquem mais rápidos e melhores a cada dia,
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3:09 - 3:11é um desafio lidar–se com gigabytes de dados,
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3:11 - 3:13terabytes de dados
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3:13 - 3:15e extrair a informação relevante.
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3:15 - 3:17Eu quero observar o coração,
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3:17 - 3:19quero observar as veias, o fígado,
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3:19 - 3:21talvez até mesmo achar um tumor
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3:21 - 3:23em alguns casos.
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3:24 - 3:26E é aqui que essa gracinha entra no jogo.
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3:26 - 3:28Esta é minha filha.
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3:28 - 3:30Isso são 9 horas da manhã de hoje.
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3:30 - 3:32Ela está jogando no computador.
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3:32 - 3:34Ela só tem dois anos,
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3:34 - 3:36e ela está adorando.
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3:36 - 3:39Então ela é realmente a força
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3:39 - 3:42atrás do desenvolvimento de unidades de processamentos gráficos.
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3:43 - 3:45A medida que as crianças jogam jogos de computador,
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3:45 - 3:47os gráficos vão ficando cada vez melhores e melhores.
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3:47 - 3:49Então por favor vão para casa e mandem seus filhos jogarem mais,
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3:49 - 3:51porque é disso que eu preciso.
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3:51 - 3:53O que há dentro desta máquina
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3:53 - 3:55é o que me permite fazer o que eu estou fazendo
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3:55 - 3:57com dados médicos.
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3:57 - 4:00O que faço é usar esses pequenos aparelhos fantásticos.
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4:00 - 4:02E voltando cerca
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4:02 - 4:04de 10 anos no tempo
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4:04 - 4:06quando eu consegui o investimento
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4:06 - 4:08para comprar meu primeiro computador gráfico.
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4:08 - 4:10Era uma máquina enorme.
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4:10 - 4:13Havia armários com processadores e arquivamento e tudo mais.
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4:13 - 4:16Eu paguei cerca de 1 milhão de dólares pela máquina.
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4:17 - 4:20Essa máquina é, hoje, tão rápida quanto meu iPhone.
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4:22 - 4:24Todo mês temos novas versões de cartões gráficos.
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4:24 - 4:27Aqui estão alguns dos últimos lançamentos dos fornecedores –
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4:27 - 4:30NVIDIA, ATI, Intel também.
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4:30 - 4:32E por algumas centenas de dólares
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4:32 - 4:34vocês compram essas coisas e colocam no seu computador,
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4:34 - 4:37e podem fazer coisas fantásticas com esses cartões gráficos.
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4:37 - 4:39Então isso é o que realmente nos possibilita
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4:39 - 4:42lidar com a explosão de dados médicos,
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4:42 - 4:44juntamente com algum trabalho engenhoso
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4:44 - 4:46em termos de algoritmos –
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4:46 - 4:48comprimindo dados,
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4:48 - 4:51extraindo a informação relevante para os pesquisadores.
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4:51 - 4:54Vou mostrar alguns exemplos do que podemos fazer.
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4:54 - 4:57Este é um conjunto de dados captados por uma TC.
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4:57 - 5:00Podem ver que são dados completos.
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5:00 - 5:03É uma mulher. Podem ver o cabelo.
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5:03 - 5:06Vocês podem ver as estruturas individuais da mulher.
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5:06 - 5:09Podem ver que há resquícios de raios-X
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5:09 - 5:11nos dentes, nas obturações nos dentes.
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5:11 - 5:14É daí que os artefatos estão vindo.
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5:14 - 5:16Mas totalmente interativo
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5:16 - 5:19em cartões gráficos padrões em um computador normal,
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5:19 - 5:21eu posso simplesmente colocar um ‘clip plane’.
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5:21 - 5:23E é claro que todos os dados estão dentro,
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5:23 - 5:26então posso girar, posso olhar por ângulos diferentes,
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5:26 - 5:29e eu posso ver que essa mulher tinha um problema.
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5:29 - 5:31Ela teve uma hemorragia cerebral,
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5:31 - 5:33e foi resolvido com um pequeno stent,
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5:33 - 5:35um gancho de metal apertando o vaso.
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5:35 - 5:37E simplesmente mudando as funções,
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5:37 - 5:40eu posso decidir o que vai ser transparente
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5:40 - 5:42e o que vai ser visível.
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5:42 - 5:44Eu posso olhar para a estrutura do crânio,
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5:44 - 5:47e ver que foi ali que eles abriram o crânio nesta mulher,
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5:47 - 5:49e foi por ali que intervieram.
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5:49 - 5:51Então essas imagens são fantásticas.
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5:51 - 5:53Estão realmente em alta resolução,
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5:53 - 5:55e realmente mostram o que podemos fazer
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5:55 - 5:58com os cartões gráficos hoje em dia.
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5:58 - 6:00Nós realmente fizemos bom uso disso,
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6:00 - 6:03e tentamos comprimir um monte de dados
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6:03 - 6:05no sistema.
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6:05 - 6:07E um dos aplicativos em que estamos trabalhando -
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6:07 - 6:10e isso tem despertado um pouco de interesse no mundo inteiro –
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6:10 - 6:12é um aplicativo de autópsias virtuais.
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6:12 - 6:14Estamos considerando conjuntos de dados enormes,
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6:14 - 6:17e vocês viram aqueles scans de corpo inteiro que podemos fazer.
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6:17 - 6:20Nós colocamos o corpo dentro da máquina de TC,
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6:20 - 6:23e em alguns segundos vemos o conjunto de dados do corpo inteiro.
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6:23 - 6:25Isto é de uma autópsia virtual.
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6:25 - 6:27E podem ver como eu gradualmente "descasco".
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6:27 - 6:30Primeiro viram o plástico que envolvia o corpo,
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6:30 - 6:33então eu descasco a pele – podem ver os músculos –
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6:33 - 6:36e então vocês podem ver a estrutura óssea dessa mulher.
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6:36 - 6:39Neste ponto, eu também gostaria de enfatizar
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6:39 - 6:41que, com o maior respeito
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6:41 - 6:43pelas pessoas que vou mostrar agora –
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6:43 - 6:45vou mostrar alguns casos de autópsias virtuais –
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6:45 - 6:47então é com grande respeito pelas pessoas
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6:47 - 6:49que morreram sob circunstâncias violentas
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6:49 - 6:52que eu estou mostrando estas fotos para vocês.
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6:53 - 6:55No caso forense –
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6:55 - 6:57e isto é algo que...
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6:57 - 6:59houve aproximadamente 400 casos até agora
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6:59 - 7:01somente na parte da Suécia de onde venho
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7:01 - 7:03onde tem havido autópsias virtuais
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7:03 - 7:05nos últimos quatro anos.
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7:05 - 7:08Então esta será a típica situação de fluxo de trabalho.
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7:08 - 7:10A polícia irá decidir –
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7:10 - 7:12à noite, quando um caso estiver chegando –
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7:12 - 7:15eles vão decidir: Bom, será que este caso requer uma autópsia?
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7:15 - 7:18Então de manhã, entre 6 e 7 da manhã,
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7:18 - 7:20o corpo é transportado dentro da bolsa de plástico
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7:20 - 7:22para o nosso centro
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7:22 - 7:24e será escaneado em um escâner TC.
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7:24 - 7:26E o radiologista, junto com o patologista
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7:26 - 7:28e as vezes o cientista forense,
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7:28 - 7:30estudam os dados que saem do TC,
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7:30 - 7:32e fazem uma reunião.
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7:32 - 7:35E depois disso decidem o que fazer na autópsia física real.
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7:37 - 7:39Agora vamos observar alguns casos:
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7:39 - 7:41aqui está um dos nossos primeiros casos.
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7:41 - 7:44Realmente pode se ver os detalhes do conjunto de dados;
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7:44 - 7:46é de resolução muito alta.
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7:46 - 7:48E são nossos algoritmos que nos deixa
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7:48 - 7:50ampliar todos os detalhes.
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7:50 - 7:52E mais uma vez, é inteiramente interativo,
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7:52 - 7:54então pode-se girar para analisar tudo em tempo real
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7:54 - 7:56nesses sistemas aqui.
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7:56 - 7:58Sem precisar revelar muito sobre o caso,
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7:58 - 8:00este é um acidente de trânsito,
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8:00 - 8:02um motorista embriagado atropelou uma mulher.
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8:02 - 8:05E é muito fácil ver os danos causados na estrutura óssea.
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8:05 - 8:08E a causa da morte é o pescoço quebrado.
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8:08 - 8:10E essa mulher também ficou debaixo do carro,
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8:10 - 8:12então ela recebeu um grande impacto
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8:12 - 8:14com esta lesão.
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8:14 - 8:17Aqui está um outro caso, uma facada.
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8:17 - 8:19E isso nos mostra o que podemos fazer.
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8:19 - 8:21É muito fácil de se ver artefatos metálicos
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8:21 - 8:24dentro do corpo.
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8:24 - 8:27Vocês também podem ver alguns dos artefatos dos dentes –
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8:27 - 8:29isso é a obturação no dente –
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8:29 - 8:32porque eu configurei as funções para mostrar o metal
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8:32 - 8:34e para o resto ficar transparente.
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8:34 - 8:37Aqui está outro caso violento. Isto não matou a pessoa.
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8:37 - 8:39A vítima morreu com facadas no coração,
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8:39 - 8:41mas eles simplesmente enfiaram a faca
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8:41 - 8:43pelos globos oculares.
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8:43 - 8:45Aqui está um outro caso.
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8:45 - 8:47É muito interessante para nós
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8:47 - 8:49poder analisar casos como esfaqueamento.
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8:49 - 8:52Aqui vocês podem ver que a faca atravessou o coração.
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8:52 - 8:54É fácil de se ver como o ar vazava
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8:54 - 8:56de um lado para outro,
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8:56 - 8:59algo difícil de se fazer em uma autópsia normal, padrão.
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8:59 - 9:01Então isso realmente ajuda
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9:01 - 9:03na investigação de crimes
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9:03 - 9:05para estabelecer a causa da morte,
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9:05 - 9:08e em alguns casos também direcionar a investigação na direção certa
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9:08 - 9:10e apurar quem realmente é o assassino.
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9:10 - 9:12Aqui está um outro caso que acho interessante.
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9:12 - 9:14Aqui vocês vêem a bala
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9:14 - 9:17que está alojada bem perto da coluna nesta pessoa.
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9:17 - 9:20E o que fizemos foi transformar a bala em uma fonte de luz,
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9:20 - 9:22assim a bala brilha,
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9:22 - 9:25e fica muito fácil encontrar os fragmentos.
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9:25 - 9:27Durante uma autópsia convencional,
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9:27 - 9:29se tivermos que encontrar todos esses fragmentos dentro do corpo,
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9:29 - 9:31isso é difícil fazer.
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9:33 - 9:35Uma coisa que fico muito, muito contente
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9:35 - 9:38é poder mostrar hoje a vocês
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9:38 - 9:40a nossa mesa para autópsia virtual.
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9:40 - 9:42É um dispositivo tátil que desenvolvemos
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9:42 - 9:45com base nestes algoritmos, usando GPU para padrões gráficos.
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9:45 - 9:47Ele se parece assim,
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9:47 - 9:50só para dar uma ideia de como ele se parece.
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9:50 - 9:53Realmente ele funciona como um iPhone gigante.
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9:53 - 9:55Então nós implementamos
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9:55 - 9:58todos os gestos que vocês podem fazer na mesa,
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9:58 - 10:02e podem ver isto como um interface tátil gigante.
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10:02 - 10:04Se estiverem pensando em comprar um iPad,
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10:04 - 10:07esqueçam. É isto que vocês querem.
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10:07 - 10:10Steve, espero que esteja me ouvindo, tudo bem.
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10:11 - 10:13É um pequeno dispositivo muito simpático.
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10:13 - 10:15Então se tiverem a oportunidade, por favor testem.
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10:15 - 10:18Isso é uma experiência prática.
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10:18 - 10:21Isso ganhou um pouco de atração e tentamos disseminar
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10:21 - 10:23e usar para fins educacionais,
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10:23 - 10:25mas também, talvez no futuro,
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10:25 - 10:28em um contexto mais clínico.
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10:28 - 10:30Há um vídeo no YouTube que podem baixar,
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10:30 - 10:32se quiserem passar a informação para outras pessoas
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10:32 - 10:35sobre autópsias virtuais.
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10:35 - 10:37OK, já que falamos sobre tato,
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10:37 - 10:39vamos falar sobre dados realmente tocantes.
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10:39 - 10:41E isso ainda é um pouco de ficção científica,
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10:41 - 10:44estamos indo para o futuro.
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10:44 - 10:47Na realidade não é o que os médicos estão usando agora,
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10:47 - 10:49Mas espero que usem no futuro.
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10:49 - 10:52O que vocês estão vendo na esquerda é um dispositivo tátil.
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10:52 - 10:54É uma pequena caneta mecânica
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10:54 - 10:57com motores de passo muito velozes dentro dela.
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10:57 - 10:59Então eu posso gerar um ‘force feedback’.
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10:59 - 11:01Quando eu virtualmente toco nos dados,
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11:01 - 11:04eles geram forças táticas na caneta, assim ganho um feedback.
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11:04 - 11:06Então neste caso em particular,
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11:06 - 11:08É um scan de uma pessoa viva.
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11:08 - 11:11Tenho esta caneta e analiso os dados,
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11:11 - 11:13e movo a caneta em direção à cabeça,
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11:13 - 11:15e de repente eu sinto uma resistência.
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11:15 - 11:17Eu posso sentir a pele.
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11:17 - 11:19Se eu pressionar um pouco mais, vou através da pele
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11:19 - 11:22e posso sentir o interior da estrutura óssea.
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11:22 - 11:24Se pressiono mais ainda, vou através da estrutura óssea,
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11:24 - 11:27especialmente perto do ouvido onde o osso é esponjoso.
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11:27 - 11:30E então posso sentir o interior do cérebro, que parece lamacento assim.
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11:30 - 11:32Isto é realmente legal.
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11:32 - 11:35E indo mais adiante, este é o coração.
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11:35 - 11:38E isto é devido a esses escâners fantásticos,
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11:38 - 11:40que em apenas 0.3 segundos,
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11:40 - 11:42posso escanear o coração todo,
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11:42 - 11:44e posso fazer isso com a resolução tempo.
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11:44 - 11:46Assim que simplesmente quando eu olho para o coração,
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11:46 - 11:48eu posso reproduzir o vídeo.
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11:48 - 11:50Este é Karljohan, um dos meus estudantes de pós graduação
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11:50 - 11:52que trabalha nesse projeto.
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11:52 - 11:55Ele está sentado em frente a um aparelho háptico, o sistema ‘force feedback’,
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11:55 - 11:58e está movendo a caneta em direção ao coração,
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11:58 - 12:00e o coração agora está batendo na frente dele,
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12:00 - 12:02e ele pode ver como o coração está batendo.
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12:02 - 12:04Ele pegou a caneta e a move em direção ao coração,
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12:04 - 12:06e a coloca sobre o coração,
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12:06 - 12:09e sente as batidas do coração do paciente que está vivo.
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12:09 - 12:11E aí ele pode examinar como o coração bate.
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12:11 - 12:13Ele pode ir dentro, pressionar o coração,
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12:13 - 12:16e sentir como as válvulas estão se movendo.
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12:16 - 12:19E isso, penso, é o futuro para os cirurgiões cardíacos.
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12:19 - 12:22Digo que isto é provavelmente uma fantasia que os cardiologistas têm
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12:22 - 12:25de poder entrar no coração do paciente
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12:25 - 12:27antes da própria cirurgia,
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12:27 - 12:29com dados de resolução de alta qualidade.
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12:29 - 12:31Então isso é realmente genial.
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12:32 - 12:35Agora nós vamos nos aprofundar mais ainda em ficção científica.
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12:35 - 12:38Já ouvimos falar sobre a ressonância magnética funcional.
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12:38 - 12:41Agora, este projeto é muito interessante.
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12:41 - 12:43Campos magnéticos e frequências de rádio estão sendo usados
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12:43 - 12:45em Ressonância Magnética
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12:45 - 12:48para escanear o cérebro, ou qualquer parte do corpo.
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12:48 - 12:50Então, o que estamos conseguindo
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12:50 - 12:52é obter informação sobre a estrutura do cérebro,
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12:52 - 12:54e também podemos medir a diferença
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12:54 - 12:57nas propriedades magnéticas do sangue oxigenado
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12:57 - 13:00e sangue com baixo teor de oxigênio.
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13:00 - 13:02Isto significa que é possível se
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13:02 - 13:04mapear a atividade do cérebro.
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13:04 - 13:06Isto é algo que estamos desenvolvendo.
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13:06 - 13:09E vocês viram Motts, o engenheiro de pesquisa
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13:09 - 13:11indo dentro do sistema de ressonância magnética
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13:11 - 13:13e usava óculos de proteção.
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13:13 - 13:15Assim podia realmente ver tudo.
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13:15 - 13:18Então eu falava sobre o seu estado enquanto ele estava no escâner.
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13:18 - 13:20E isso é meio estranho,
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13:20 - 13:22porque o que Motts vê é isto.
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13:22 - 13:25Ele está vendo seu próprio cérebro.
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13:25 - 13:27Então Motts está ativo aqui.
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13:27 - 13:29E provavelmente ele irá assim com sua mão direita,
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13:29 - 13:31porque o lado esquerdo está ativado
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13:31 - 13:33no córtex motor.
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13:33 - 13:35E então ele pode ver isso ao mesmo tempo.
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13:35 - 13:37Estas visualizações são inéditas.
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13:37 - 13:40E isto é algo que temos pesquisado faz algum tempo.
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13:40 - 13:43Esta é outra sequência do cérebro do Mott.
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13:43 - 13:46Aqui nós pedimos ao Motts para contar de 100 de trás para frente.
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13:46 - 13:48Ele conta "100, 97, 94."
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13:48 - 13:50Ele está indo para trás.
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13:50 - 13:53Vocês podem ver o pequeno processador matemático funcionando aqui em cima do cérebro.
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13:53 - 13:55e está iluminando o cérebro inteiro.
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13:55 - 13:57Isto é fantástico. Podemos fazer isso em tempo real.
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13:57 - 13:59Podemos investigar. Podemos pedir para ele fazer coisas.
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13:59 - 14:01Podem ver também que o córtex visual
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14:01 - 14:03está ativado na parte posterior da cabeça,
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14:03 - 14:05porque é aqui onde ele está vendo o seu próprio cérebro.
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14:05 - 14:07E ele também pode ouvir nossas instruções
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14:07 - 14:09quando pedimos a ele para fazer algo.
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14:09 - 14:11O sinal também está bem no fundo do cérebro,
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14:11 - 14:13mas irradia,
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14:13 - 14:15porque todos os dados estão dentro desse volume.
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14:15 - 14:17E em um segundo vão ver –
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14:17 - 14:19OK, aqui. Motts, agora mova o seu pé esquerdo.
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14:19 - 14:21Então ele faz assim.
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14:21 - 14:23Durante 20 segundos ele faz assim,
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14:23 - 14:25e de repente ele acende aqui.
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14:25 - 14:27Então temos o córtex motor ativado ali.
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14:27 - 14:29Isso é realmente muito legal.
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14:29 - 14:31Acho isto uma grande ferramenta.
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14:31 - 14:33E também conectando com a última palestra,
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14:33 - 14:35isso é algo que podemos usar como uma ferramenta
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14:35 - 14:37para realmente entendermos
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14:37 - 14:39como os neurônios e o cérebro estão funcionando,
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14:39 - 14:42e podemos fazer isso com qualidade visual muito alta
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14:42 - 14:45e resolução muito rápida.
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14:45 - 14:47Agora também nos divertimos no centro.
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14:47 - 14:50Este é um TC escâner – tomografia computadorizada
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14:51 - 14:53Esta é um leoa do zoológico daqui
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14:53 - 14:56perto de Norrkoping em Kolmarden, Elsa.
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14:56 - 14:58Ela veio para o centro,
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14:58 - 15:00e eles a sedaram
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15:00 - 15:02e a colocaram dentro do escâner.
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15:02 - 15:05E é claro, eu coleto todo o seu conjunto de dados.
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15:05 - 15:07E posso fazer imagens bacanas assim.
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15:07 - 15:09Eu posso levantar uma camada da leoa.
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15:09 - 15:11e olhar dentro dela.
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15:11 - 15:13E estamos fazendo experiências com isso.
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15:13 - 15:15E penso que isso é um grande aplicativo
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15:15 - 15:17para o futuro desta tecnologia.
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15:17 - 15:20Porque pouco se sabe sobre a anatomia do animal
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15:20 - 15:23O conhecimento que os veterinários têm é informação básica
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15:23 - 15:25Podemos escanear todos os tipos de coisas,
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15:25 - 15:27todos os tipos de animais.
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15:27 - 15:30O único problema é o animal caber dentro da máquina.
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15:30 - 15:32Aqui está um urso.
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15:32 - 15:34Foi meio difícil fazê-lo entrar.
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15:34 - 15:37E o urso é um animal fofo e amigo.
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15:37 - 15:40Aqui está o focinho do urso.
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15:40 - 15:43Talvez queiram dar-lhe um abraço,
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15:43 - 15:46até mudarem as funções e ele ficar assim.
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15:46 - 15:48Tenham cuidado com o urso.
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15:48 - 15:50Então com isso,
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15:50 - 15:52eu quero agradecer a todos
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15:52 - 15:54que me ajudaram a criar essas imagens.
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15:54 - 15:56Fazer isso requer um grande esforço,
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15:56 - 15:59coletar dados e desenvolver os algoritmos,
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15:59 - 16:01programando o software.
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16:01 - 16:04Muita gente com talento.
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16:04 - 16:07O meu lema é: eu só recruto pessoas mais inteligentes do que eu
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16:07 - 16:09e a maioria deles são mais espertos do que eu.
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16:09 - 16:11Muito obrigado.
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16:11 - 16:15(Aplausos)
- Title:
- Anders Ynnerman: Visualizando a explosão de dados médicos
- Speaker:
- Anders Ynnerman
- Description:
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Hoje, exames diagnósticos médicos produzem milhares de imagens e terabytes de dados para um único paciente em questão de segundos, mas como os médicos analisam essas informações e determinam o que é útil? No TEDxGöteborg, o especialista em visualização científica Anders Ynnerman nos mostra novas ferramentas sofisticadas – como autópsias visuais – para analisar esses incontáveis dados, e um pouco das tecnologias médicas em desenvolvimento que soam como ficção científica. Esta apresentação contém imagens médicas explícitas.
- Video Language:
- English
- Team:
closed TED
- Project:
- TEDTalks
- Duration:
- 16:16