O método, que funciona em conjunto com uma Inteligência Artificial de deep learning, identifica os materiais pela sua textura.
Uma nova técnica de raio-x que funciona ao lado de um algoritmo de deep learning para detectar explosivos na bagagem pode eventualmente detectar tumores potencialmente mortais em humanos.
Ocultar explosivos dentro de eletrónicos e outros objetos pode dificultar a detecção deles usando técnicas convencionais de raio-x. Mas o novo método foi capaz de detectar explosivos com 100% de precisão em condições de teste, de acordo com os investigadores.
Embora a aplicação mais óbvia seja verificar bombas e outros itens e substâncias perigosas em aeroportos, as descobertas, descritas na Nature Communications no início de setembro, também podem ajudar a detectar rachaduras e ferrugem em edifícios e, eventualmente, podem ser usadas para identificar tumores em estágios iniciais.
A equipe de investigadores, da UCL em Londres, Reino Unido, escondeu pequenas quantidades de explosivos, incluindo Semtex e C4, dentro de itens elétricos como laptops, secadores de cabelo e telemóveis. Os itens foram colocados dentro de malas com escovas de dentes, carregadores e outros objetos do dia a dia para se aproximar o máximo possível da bolsa de um viajante.
Enquanto as máquinas de raio-x padrão atingem objetos com um campo uniforme de raios-x, a equipa fez scan as bolsas usando uma máquina personalizada contendo folhas de metal com furos, que separam os feixes numa série de feixes menores.
Digitalizações de dentro de uma bolsa. A parte superior é convencional, a parte inferior é a dispersão de microrradianos. /UCL
À medida que os feixes passavam pela bolsa e o seu conteúdo, eram espalhados em ângulos tão pequenos quanto um microrradiano (cerca de 20.000º tão grande quanto um grau). A dispersão foi analisada por Inteligência Artificial (IA) treinada para reconhecer a textura de materiais específicos de um determinado padrão de mudanças de ângulo.
A IA é excecionalmente boa em recolher esses materiais, mesmo quando estão escondidos dentro de outros objetos, diz o principal autor Sandro Olivo, do Departamento de Física Médica e Engenharia Biomédica da UCL. “Mesmo que escondamos uma pequena quantidade de explosivo em algum lugar, haverá um pouco da sua textura no meio de muitas outras coisas e o algoritmo o encontrará”.
O algoritmo foi capaz de identificar corretamente explosivos em todos as experiências realizados em condições de teste, embora a equipe tenha reconhecido que seria irreal esperar um nível tão alto de precisão em estudos maiores que se assemelhassem mais às condições do mundo real.
A técnica também pode ser usada em aplicações médicas, particularmente na triagem de câncer, acredita a equipa. Embora os investigadores ainda não tenham testado se a técnica poderia diferenciar com sucesso a textura de um tumor de um tecido mamário saudável circundante, por exemplo, está animado com a possibilidade de detectar tumores muito pequenos que antes poderiam ter passado despercebidos atrás da caixa torácica de um paciente.
“Adoraria fazer isso um dia”, acrescenta. “Se obtivermos uma taxa de acerto semelhante na deteção de textura em tumores, o potencial de diagnóstico precoce é enorme”.
“Este último trabalho das equipas da UCL apresentado aqui parece extremamente promissor. Combina novas imagens de raios-X com IA e tem um grande potencial para as tarefas extremamente desafiadoras de detecção de ameaças na bagagem de mão e aplicações práticas de Ensaios Não Destrutivos, como detecção de rachaduras”, diz Kevin Wells, Professor Associado da Universidade de Surrey, Reino Unido.
“A detecção do cancro envolve o seu próprio conjunto de desafios e esperamos ver o progresso do trabalho nessa área no seu devido tempo”.
MIT Technology Review