El estudio y diagnóstico de la infección por Trypanosoma cruzi (T. cruzi), es un proceso complejo y desafiante, debiendo considerarse varios factores. En el Área de Análisis de Imágenes e Inteligencia Artificial, de la UAEY del IIMAS en Yucatán, se está desarrollando un proyecto de análisis de la infección por T. cruzi a través de modelos experimentales utilizando inteligencia artificial como algoritmos de aprendizaje computacional entrenados con datos multimodales. Se busca además la implementación de técnicas de aprendizaje profundo, así como algoritmos de detección de anomalías que a partir de la imagenología ayuden en la detección y segmentación automática de nidos del parásito T. cruzi, en su estadío de amastigote.

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