Anders Ynnerman: Visualizing the medical data explosion

Anders Ynnerman: Visualizando a explosão de dados médicos

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2011-01-21 ・ TED


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Anders Ynnerman: Visualizando a explosão de dados médicos

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TED


Por favor, clique duas vezes nas legendas em inglês abaixo para reproduzir o vídeo.

Tradutor: Nadja Nathan Revisor: Belucio Haibara
00:15
I will start by posing a little bit of a challenge:
0
15260
4000
Vou começar propondo um pequeno desafio,
00:19
the challenge of dealing with data,
1
19260
3000
o desafio de lidar com dados,
00:22
data that we have to deal with
2
22260
2000
dados que temos que lidar
00:24
in medical situations.
3
24260
2000
em situações médicas.
00:26
It's really a huge challenge for us.
4
26260
2000
É realmente um grande desafio para nós.
00:28
And this is our beast of burden --
5
28260
2000
E este é o nosso fardo.
00:30
this is a Computer Tomography machine,
6
30260
2000
Esta é uma máquina de tomografia computadorizada -
00:32
a CT machine.
7
32260
2000
uma máquina de TC.
00:34
It's a fantastic device.
8
34260
2000
É um aparelho fantástico.
00:36
It uses X-rays, X-ray beams,
9
36260
2000
Usa raios-X, feixes de raios-X,
00:38
that are rotating very fast around the human body.
10
38260
3000
que giram muito rapidamente ao redor do corpo humano.
00:41
It takes about 30 seconds to go through the whole machine
11
41260
2000
Leva-se cerca de 30 segundos para passar por toda a máquina
00:43
and is generating enormous amounts of information
12
43260
2000
e grandes quantidades de informação são geradas
00:45
that comes out of the machine.
13
45260
2000
nesta máquina.
00:47
So this is a fantastic machine
14
47260
2000
Então essa é uma máquina fantástica
00:49
that we can use
15
49260
2000
que podemos usar
00:51
for improving health care,
16
51260
2000
para melhorar a assistência médica.
00:53
but as I said, it's also a challenge for us.
17
53260
2000
Mas como eu disse, também é um desafio para nós.
00:55
And the challenge is really found in this picture here.
18
55260
3000
E o desafio é mostrado nesta foto aqui.
00:58
It's the medical data explosion
19
58260
2000
É a explosão de dados médicos
01:00
that we're having right now.
20
60260
2000
que temos agora.
01:02
We're facing this problem.
21
62260
2000
Estamos encarando este problema.
01:04
And let me step back in time.
22
64260
2000
E deixem-me voltar no tempo.
01:06
Let's go back a few years in time and see what happened back then.
23
66260
3000
Vamos voltar alguns anos no tempo e ver o que aconteceu.
01:09
These machines that came out --
24
69260
2000
Essas máquinas que foram lançadas -
01:11
they started coming in the 1970s --
25
71260
2000
começaram a sair nos anos 70 -
01:13
they would scan human bodies,
26
73260
2000
escaneavam corpos humanos,
01:15
and they would generate about 100 images
27
75260
2000
e geravam cerca de 100 imagens
01:17
of the human body.
28
77260
2000
do corpo humano.
01:19
And I've taken the liberty, just for clarity,
29
79260
2000
E tomei a liberdade, só para esclarecer,
01:21
to translate that to data slices.
30
81260
3000
de traduzir isso em fatias de dados.
01:24
That would correspond to about 50 megabytes of data,
31
84260
2000
Eles corresponderiam a cerca de 50 MB de dados,
01:26
which is small
32
86260
2000
o que é pouco
01:28
when you think about the data we can handle today
33
88260
3000
quando pensamos nos dados que manipulamos hoje
01:31
just on normal mobile devices.
34
91260
2000
somente em aparelhos móveis.
01:33
If you translate that to phone books,
35
93260
2000
Se passarmos isso para lista telefônica,
01:35
it's about one meter of phone books in the pile.
36
95260
3000
teremos cerca de um metro de listas telefônicas empilhadas.
01:38
Looking at what we're doing today
37
98260
2000
Olhando para o que fazemos hoje
01:40
with these machines that we have,
38
100260
2000
com as máquinas que temos,
01:42
we can, just in a few seconds,
39
102260
2000
podemos, somente em alguns segundos,
01:44
get 24,000 images out of a body,
40
104260
2000
ter 24 mil imagens do corpo.
01:46
and that would correspond to about 20 gigabytes of data,
41
106260
3000
E isso corresponderia a cerca de 20 GB de dados,
01:49
or 800 phone books,
42
109260
2000
ou 800 listas telefônicas.
01:51
and the pile would then be 200 meters of phone books.
43
111260
2000
E a pilha teria 200 metros de listas telefônicas.
01:53
What's about to happen --
44
113260
2000
O que está por acontecer -
01:55
and we're seeing this; it's beginning --
45
115260
2000
e estamos vendo isso, está começando -
01:57
a technology trend that's happening right now
46
117260
2000
uma tendência da tecnologia que está acontecendo agora
01:59
is that we're starting to look at time-resolved situations as well.
47
119260
3000
é que também começamos a observar situações de resultado de tempo.
02:02
So we're getting the dynamics out of the body as well.
48
122260
3000
Então também estamos recebendo a dinâmica do nosso corpo.
02:05
And just assume
49
125260
2000
E imaginem
02:07
that we will be collecting data during five seconds,
50
127260
3000
que vamos coletar informações durante cinco segundos,
02:10
and that would correspond to one terabyte of data --
51
130260
2000
e isso corresponderia a um terabyte de dados.
02:12
that's 800,000 books
52
132260
2000
Isso são 800 mil livros
02:14
and 16 kilometers of phone books.
53
134260
2000
e 16 quilômetros de listas telefônicas.
02:16
That's one patient, one data set.
54
136260
2000
Isso é um paciente, um conjunto de dados.
02:18
And this is what we have to deal with.
55
138260
2000
E é com isso que temos que lidar.
02:20
So this is really the enormous challenge that we have.
56
140260
3000
Esse é realmente um desafio enorme que temos.
02:23
And already today -- this is 25,000 images.
57
143260
3000
E já hoje em dia – estas são 25 mil imagens.
02:26
Imagine the days
58
146260
2000
Imaginem os dias
02:28
when we had radiologists doing this.
59
148260
2000
quando os radiologistas faziam isso.
02:30
They would put up 25,000 images,
60
150260
2000
Eles colocavam 25 mil imagens,
02:32
they would go like this, "25,0000, okay, okay.
61
152260
3000
e eles diziam, "25 mil, OK, OK.
02:35
There is the problem."
62
155260
2000
Ali está o problema.”
02:37
They can't do that anymore. That's impossible.
63
157260
2000
Eles não podem mais fazer isso; é impossível.
02:39
So we have to do something that's a little bit more intelligent than doing this.
64
159260
3000
Então temos que fazer algo que seja um pouco mais inteligente do que isso.
02:43
So what we do is that we put all these slices together.
65
163260
2000
O que fazemos é colocar essas fatias juntas.
02:45
Imagine that you slice your body in all these directions,
66
165260
3000
Imaginem o seu corpo cortado em fatias em todas direções,
02:48
and then you try to put the slices back together again
67
168260
3000
e então tentem colocar as fatias juntas de novo
02:51
into a pile of data, into a block of data.
68
171260
2000
numa pilha de dados, num bloco de dados.
02:53
So this is really what we're doing.
69
173260
2000
Então é isso que estamos fazendo.
02:55
So this gigabyte or terabyte of data, we're putting it into this block.
70
175260
3000
Então nós colocamos esses gigabyte ou terabyte de dados neste bloco.
02:58
But of course, the block of data
71
178260
2000
Mas é claro, o bloco de dados
03:00
just contains the amount of X-ray
72
180260
2000
só contém a quantidade de raios-X
03:02
that's been absorbed in each point in the human body.
73
182260
2000
que foi absorvida em cada ponto do corpo humano.
03:04
So what we need to do is to figure out a way
74
184260
2000
Então o que precisamos fazer é descobrir uma maneira
03:06
of looking at the things we do want to look at
75
186260
3000
de olhar ver as coisas que queremos ver
03:09
and make things transparent that we don't want to look at.
76
189260
3000
e fazer o que não queremos ver ficar transparente.
03:12
So transforming the data set
77
192260
2000
Transformar o conjunto de dados
03:14
into something that looks like this.
78
194260
2000
em algo parecido com isso.
03:16
And this is a challenge.
79
196260
2000
E isso é um desafio.
03:18
This is a huge challenge for us to do that.
80
198260
3000
É um enorme desafio para nós.
03:21
Using computers, even though they're getting faster and better all the time,
81
201260
3000
Usar computadores, embora eles fiquem mais rápidos e melhores a cada dia,
03:24
it's a challenge to deal with gigabytes of data,
82
204260
2000
é um desafio lidar–se com gigabytes de dados,
03:26
terabytes of data
83
206260
2000
terabytes de dados
03:28
and extracting the relevant information.
84
208260
2000
e extrair a informação relevante.
03:30
I want to look at the heart.
85
210260
2000
Eu quero observar o coração,
03:32
I want to look at the blood vessels. I want to look at the liver.
86
212260
2000
quero observar as veias, o fígado,
03:34
Maybe even find a tumor,
87
214260
2000
talvez até mesmo achar um tumor
03:36
in some cases.
88
216260
2000
em alguns casos.
03:39
So this is where this little dear comes into play.
89
219260
2000
E é aqui que essa gracinha entra no jogo.
03:41
This is my daughter.
90
221260
2000
Esta é minha filha.
03:43
This is as of 9 a.m. this morning.
91
223260
2000
Isso são 9 horas da manhã de hoje.
03:45
She's playing a computer game.
92
225260
2000
Ela está jogando no computador.
03:47
She's only two years old,
93
227260
2000
Ela só tem dois anos,
03:49
and she's having a blast.
94
229260
2000
e ela está adorando.
03:51
So she's really the driving force
95
231260
3000
Então ela é realmente a força
03:54
behind the development of graphics-processing units.
96
234260
3000
atrás do desenvolvimento de unidades de processamentos gráficos.
03:58
As long as kids are playing computer games,
97
238260
2000
A medida que as crianças jogam jogos de computador,
04:00
graphics is getting better and better and better.
98
240260
2000
os gráficos vão ficando cada vez melhores e melhores.
04:02
So please go back home, tell your kids to play more games,
99
242260
2000
Então por favor vão para casa e mandem seus filhos jogarem mais,
04:04
because that's what I need.
100
244260
2000
porque é disso que eu preciso.
04:06
So what's inside of this machine
101
246260
2000
O que há dentro desta máquina
04:08
is what enables me to do the things that I'm doing
102
248260
2000
é o que me permite fazer o que eu estou fazendo
04:10
with the medical data.
103
250260
2000
com dados médicos.
04:12
So really what I'm doing is using these fantastic little devices.
104
252260
3000
O que faço é usar esses pequenos aparelhos fantásticos.
04:15
And you know, going back
105
255260
2000
E voltando cerca
04:17
maybe 10 years in time
106
257260
2000
de 10 anos no tempo
04:19
when I got the funding
107
259260
2000
quando eu consegui o investimento
04:21
to buy my first graphics computer --
108
261260
2000
para comprar meu primeiro computador gráfico.
04:23
it was a huge machine.
109
263260
2000
Era uma máquina enorme.
04:25
It was cabinets of processors and storage and everything.
110
265260
3000
Havia armários com processadores e arquivamento e tudo mais.
04:28
I paid about one million dollars for that machine.
111
268260
3000
Eu paguei cerca de 1 milhão de dólares pela máquina.
04:32
That machine is, today, about as fast as my iPhone.
112
272260
3000
Essa máquina é, hoje, tão rápida quanto meu iPhone.
04:37
So every month there are new graphics cards coming out,
113
277260
2000
Todo mês temos novas versões de cartões gráficos.
04:39
and here is a few of the latest ones from the vendors --
114
279260
3000
Aqui estão alguns dos últimos lançamentos dos fornecedores –
04:42
NVIDIA, ATI, Intel is out there as well.
115
282260
3000
NVIDIA, ATI, Intel também.
04:45
And you know, for a few hundred bucks
116
285260
2000
E por algumas centenas de dólares
04:47
you can get these things and put them into your computer,
117
287260
2000
vocês compram essas coisas e colocam no seu computador,
04:49
and you can do fantastic things with these graphics cards.
118
289260
3000
e podem fazer coisas fantásticas com esses cartões gráficos.
04:52
So this is really what's enabling us
119
292260
2000
Então isso é o que realmente nos possibilita
04:54
to deal with the explosion of data in medicine,
120
294260
3000
lidar com a explosão de dados médicos,
04:57
together with some really nifty work
121
297260
2000
juntamente com algum trabalho engenhoso
04:59
in terms of algorithms --
122
299260
2000
em termos de algoritmos –
05:01
compressing data,
123
301260
2000
comprimindo dados,
05:03
extracting the relevant information that people are doing research on.
124
303260
3000
extraindo a informação relevante para os pesquisadores.
05:06
So I'm going to show you a few examples of what we can do.
125
306260
3000
Vou mostrar alguns exemplos do que podemos fazer.
05:09
This is a data set that was captured using a CT scanner.
126
309260
3000
Este é um conjunto de dados captados por uma TC.
05:12
You can see that this is a full data [set].
127
312260
3000
Podem ver que são dados completos.
05:15
It's a woman. You can see the hair.
128
315260
3000
É uma mulher. Podem ver o cabelo.
05:18
You can see the individual structures of the woman.
129
318260
3000
Vocês podem ver as estruturas individuais da mulher.
05:21
You can see that there is [a] scattering of X-rays
130
321260
3000
Podem ver que há resquícios de raios-X
05:24
on the teeth, the metal in the teeth.
131
324260
2000
nos dentes, nas obturações nos dentes.
05:26
That's where those artifacts are coming from.
132
326260
3000
É daí que os artefatos estão vindo.
05:29
But fully interactively
133
329260
2000
Mas totalmente interativo
05:31
on standard graphics cards on a normal computer,
134
331260
3000
em cartões gráficos padrões em um computador normal,
05:34
I can just put in a clip plane.
135
334260
2000
eu posso simplesmente colocar um ‘clip plane’.
05:36
And of course all the data is inside,
136
336260
2000
E é claro que todos os dados estão dentro,
05:38
so I can start rotating, I can look at it from different angles,
137
338260
3000
então posso girar, posso olhar por ângulos diferentes,
05:41
and I can see that this woman had a problem.
138
341260
3000
e eu posso ver que essa mulher tinha um problema.
05:44
She had a bleeding up in the brain,
139
344260
2000
Ela teve uma hemorragia cerebral,
05:46
and that's been fixed with a little stent,
140
346260
2000
e foi resolvido com um pequeno stent,
05:48
a metal clamp that's tightening up the vessel.
141
348260
2000
um gancho de metal apertando o vaso.
05:50
And just by changing the functions,
142
350260
2000
E simplesmente mudando as funções,
05:52
then I can decide what's going to be transparent
143
352260
3000
eu posso decidir o que vai ser transparente
05:55
and what's going to be visible.
144
355260
2000
e o que vai ser visível.
05:57
I can look at the skull structure,
145
357260
2000
Eu posso olhar para a estrutura do crânio,
05:59
and I can see that, okay, this is where they opened up the skull on this woman,
146
359260
3000
e ver que foi ali que eles abriram o crânio nesta mulher,
06:02
and that's where they went in.
147
362260
2000
e foi por ali que intervieram.
06:04
So these are fantastic images.
148
364260
2000
Então essas imagens são fantásticas.
06:06
They're really high resolution,
149
366260
2000
Estão realmente em alta resolução,
06:08
and they're really showing us what we can do
150
368260
2000
e realmente mostram o que podemos fazer
06:10
with standard graphics cards today.
151
370260
3000
com os cartões gráficos hoje em dia.
06:13
Now we have really made use of this,
152
373260
2000
Nós realmente fizemos bom uso disso,
06:15
and we have tried to squeeze a lot of data
153
375260
3000
e tentamos comprimir um monte de dados
06:18
into the system.
154
378260
2000
no sistema.
06:20
And one of the applications that we've been working on --
155
380260
2000
E um dos aplicativos em que estamos trabalhando -
06:22
and this has gotten a little bit of traction worldwide --
156
382260
3000
e isso tem despertado um pouco de interesse no mundo inteiro –
06:25
is the application of virtual autopsies.
157
385260
2000
é um aplicativo de autópsias virtuais.
06:27
So again, looking at very, very large data sets,
158
387260
2000
Estamos considerando conjuntos de dados enormes,
06:29
and you saw those full-body scans that we can do.
159
389260
3000
e vocês viram aqueles scans de corpo inteiro que podemos fazer.
06:32
We're just pushing the body through the whole CT scanner,
160
392260
3000
Nós colocamos o corpo dentro da máquina de TC,
06:35
and just in a few seconds we can get a full-body data set.
161
395260
3000
e em alguns segundos vemos o conjunto de dados do corpo inteiro.
06:38
So this is from a virtual autopsy.
162
398260
2000
Isto é de uma autópsia virtual.
06:40
And you can see how I'm gradually peeling off.
163
400260
2000
E podem ver como eu gradualmente "descasco".
06:42
First you saw the body bag that the body came in,
164
402260
3000
Primeiro viram o plástico que envolvia o corpo,
06:45
then I'm peeling off the skin -- you can see the muscles --
165
405260
3000
então eu descasco a pele – podem ver os músculos –
06:48
and eventually you can see the bone structure of this woman.
166
408260
3000
e então vocês podem ver a estrutura óssea dessa mulher.
06:51
Now at this point, I would also like to emphasize
167
411260
3000
Neste ponto, eu também gostaria de enfatizar
06:54
that, with the greatest respect
168
414260
2000
que, com o maior respeito
06:56
for the people that I'm now going to show --
169
416260
2000
pelas pessoas que vou mostrar agora –
06:58
I'm going to show you a few cases of virtual autopsies --
170
418260
2000
vou mostrar alguns casos de autópsias virtuais –
07:00
so it's with great respect for the people
171
420260
2000
então é com grande respeito pelas pessoas
07:02
that have died under violent circumstances
172
422260
2000
que morreram sob circunstâncias violentas
07:04
that I'm showing these pictures to you.
173
424260
3000
que eu estou mostrando estas fotos para vocês.
07:08
In the forensic case --
174
428260
2000
No caso forense –
07:10
and this is something
175
430260
2000
e isto é algo que...
07:12
that ... there's been approximately 400 cases so far
176
432260
2000
houve aproximadamente 400 casos até agora
07:14
just in the part of Sweden that I come from
177
434260
2000
somente na parte da Suécia de onde venho
07:16
that has been undergoing virtual autopsies
178
436260
2000
onde tem havido autópsias virtuais
07:18
in the past four years.
179
438260
2000
nos últimos quatro anos.
07:20
So this will be the typical workflow situation.
180
440260
3000
Então esta será a típica situação de fluxo de trabalho.
07:23
The police will decide --
181
443260
2000
A polícia irá decidir –
07:25
in the evening, when there's a case coming in --
182
445260
2000
à noite, quando um caso estiver chegando –
07:27
they will decide, okay, is this a case where we need to do an autopsy?
183
447260
3000
eles vão decidir: Bom, será que este caso requer uma autópsia?
07:30
So in the morning, in between six and seven in the morning,
184
450260
3000
Então de manhã, entre 6 e 7 da manhã,
07:33
the body is then transported inside of the body bag
185
453260
2000
o corpo é transportado dentro da bolsa de plástico
07:35
to our center
186
455260
2000
para o nosso centro
07:37
and is being scanned through one of the CT scanners.
187
457260
2000
e será escaneado em um escâner TC.
07:39
And then the radiologist, together with the pathologist
188
459260
2000
E o radiologista, junto com o patologista
07:41
and sometimes the forensic scientist,
189
461260
2000
e as vezes o cientista forense,
07:43
looks at the data that's coming out,
190
463260
2000
estudam os dados que saem do TC,
07:45
and they have a joint session.
191
465260
2000
e fazem uma reunião.
07:47
And then they decide what to do in the real physical autopsy after that.
192
467260
3000
E depois disso decidem o que fazer na autópsia física real.
07:52
Now looking at a few cases,
193
472260
2000
Agora vamos observar alguns casos:
07:54
here's one of the first cases that we had.
194
474260
2000
aqui está um dos nossos primeiros casos.
07:56
You can really see the details of the data set.
195
476260
3000
Realmente pode se ver os detalhes do conjunto de dados;
07:59
It's very high-resolution,
196
479260
2000
é de resolução muito alta.
08:01
and it's our algorithms that allow us
197
481260
2000
E são nossos algoritmos que nos deixa
08:03
to zoom in on all the details.
198
483260
2000
ampliar todos os detalhes.
08:05
And again, it's fully interactive,
199
485260
2000
E mais uma vez, é inteiramente interativo,
08:07
so you can rotate and you can look at things in real time
200
487260
2000
então pode-se girar para analisar tudo em tempo real
08:09
on these systems here.
201
489260
2000
nesses sistemas aqui.
08:11
Without saying too much about this case,
202
491260
2000
Sem precisar revelar muito sobre o caso,
08:13
this is a traffic accident,
203
493260
2000
este é um acidente de trânsito,
08:15
a drunk driver hit a woman.
204
495260
2000
um motorista embriagado atropelou uma mulher.
08:17
And it's very, very easy to see the damages on the bone structure.
205
497260
3000
E é muito fácil ver os danos causados na estrutura óssea.
08:20
And the cause of death is the broken neck.
206
500260
3000
E a causa da morte é o pescoço quebrado.
08:23
And this women also ended up under the car,
207
503260
2000
E essa mulher também ficou debaixo do carro,
08:25
so she's quite badly beaten up
208
505260
2000
então ela recebeu um grande impacto
08:27
by this injury.
209
507260
2000
com esta lesão.
08:29
Here's another case, a knifing.
210
509260
3000
Aqui está um outro caso, uma facada.
08:32
And this is also again showing us what we can do.
211
512260
2000
E isso nos mostra o que podemos fazer.
08:34
It's very easy to look at metal artifacts
212
514260
2000
É muito fácil de se ver artefatos metálicos
08:36
that we can show inside of the body.
213
516260
3000
dentro do corpo.
08:39
You can also see some of the artifacts from the teeth --
214
519260
3000
Vocês também podem ver alguns dos artefatos dos dentes –
08:42
that's actually the filling of the teeth --
215
522260
2000
isso é a obturação no dente –
08:44
but because I've set the functions to show me metal
216
524260
3000
porque eu configurei as funções para mostrar o metal
08:47
and make everything else transparent.
217
527260
2000
e para o resto ficar transparente.
08:49
Here's another violent case. This really didn't kill the person.
218
529260
3000
Aqui está outro caso violento. Isto não matou a pessoa.
08:52
The person was killed by stabs in the heart,
219
532260
2000
A vítima morreu com facadas no coração,
08:54
but they just deposited the knife
220
534260
2000
mas eles simplesmente enfiaram a faca
08:56
by putting it through one of the eyeballs.
221
536260
2000
pelos globos oculares.
08:58
Here's another case.
222
538260
2000
Aqui está um outro caso.
09:00
It's very interesting for us
223
540260
2000
É muito interessante para nós
09:02
to be able to look at things like knife stabbings.
224
542260
2000
poder analisar casos como esfaqueamento.
09:04
Here you can see that knife went through the heart.
225
544260
3000
Aqui vocês podem ver que a faca atravessou o coração.
09:07
It's very easy to see how air has been leaking
226
547260
2000
É fácil de se ver como o ar vazava
09:09
from one part to another part,
227
549260
2000
de um lado para outro,
09:11
which is difficult to do in a normal, standard, physical autopsy.
228
551260
3000
algo difícil de se fazer em uma autópsia normal, padrão.
09:14
So it really, really helps
229
554260
2000
Então isso realmente ajuda
09:16
the criminal investigation
230
556260
2000
na investigação de crimes
09:18
to establish the cause of death,
231
558260
2000
para estabelecer a causa da morte,
09:20
and in some cases also directing the investigation in the right direction
232
560260
3000
e em alguns casos também direcionar a investigação na direção certa
09:23
to find out who the killer really was.
233
563260
2000
e apurar quem realmente é o assassino.
09:25
Here's another case that I think is interesting.
234
565260
2000
Aqui está um outro caso que acho interessante.
09:27
Here you can see a bullet
235
567260
2000
Aqui vocês vêem a bala
09:29
that has lodged just next to the spine on this person.
236
569260
3000
que está alojada bem perto da coluna nesta pessoa.
09:32
And what we've done is that we've turned the bullet into a light source,
237
572260
3000
E o que fizemos foi transformar a bala em uma fonte de luz,
09:35
so that bullet is actually shining,
238
575260
2000
assim a bala brilha,
09:37
and it makes it really easy to find these fragments.
239
577260
3000
e fica muito fácil encontrar os fragmentos.
09:40
During a physical autopsy,
240
580260
2000
Durante uma autópsia convencional,
09:42
if you actually have to dig through the body to find these fragments,
241
582260
2000
se tivermos que encontrar todos esses fragmentos dentro do corpo,
09:44
that's actually quite hard to do.
242
584260
2000
isso é difícil fazer.
09:48
One of the things that I'm really, really happy
243
588260
2000
Uma coisa que fico muito, muito contente
09:50
to be able to show you here today
244
590260
3000
é poder mostrar hoje a vocês
09:53
is our virtual autopsy table.
245
593260
2000
a nossa mesa para autópsia virtual.
09:55
It's a touch device that we have developed
246
595260
2000
É um dispositivo tátil que desenvolvemos
09:57
based on these algorithms, using standard graphics GPUs.
247
597260
3000
com base nestes algoritmos, usando GPU para padrões gráficos.
10:00
It actually looks like this,
248
600260
2000
Ele se parece assim,
10:02
just to give you a feeling for what it looks like.
249
602260
3000
só para dar uma ideia de como ele se parece.
10:05
It really just works like a huge iPhone.
250
605260
3000
Realmente ele funciona como um iPhone gigante.
10:08
So we've implemented
251
608260
2000
Então nós implementamos
10:10
all the gestures you can do on the table,
252
610260
3000
todos os gestos que vocês podem fazer na mesa,
10:13
and you can think of it as an enormous touch interface.
253
613260
4000
e podem ver isto como um interface tátil gigante.
10:17
So if you were thinking of buying an iPad,
254
617260
2000
Se estiverem pensando em comprar um iPad,
10:19
forget about it. This is what you want instead.
255
619260
3000
esqueçam. É isto que vocês querem.
10:22
Steve, I hope you're listening to this, all right.
256
622260
3000
Steve, espero que esteja me ouvindo, tudo bem.
10:26
So it's a very nice little device.
257
626260
2000
É um pequeno dispositivo muito simpático.
10:28
So if you have the opportunity, please try it out.
258
628260
2000
Então se tiverem a oportunidade, por favor testem.
10:30
It's really a hands-on experience.
259
630260
3000
Isso é uma experiência prática.
10:33
So it gained some traction, and we're trying to roll this out
260
633260
3000
Isso ganhou um pouco de atração e tentamos disseminar
10:36
and trying to use it for educational purposes,
261
636260
2000
e usar para fins educacionais,
10:38
but also, perhaps in the future,
262
638260
2000
mas também, talvez no futuro,
10:40
in a more clinical situation.
263
640260
3000
em um contexto mais clínico.
10:43
There's a YouTube video that you can download and look at this,
264
643260
2000
Há um vídeo no YouTube que podem baixar,
10:45
if you want to convey the information to other people
265
645260
2000
se quiserem passar a informação para outras pessoas
10:47
about virtual autopsies.
266
647260
3000
sobre autópsias virtuais.
10:50
Okay, now that we're talking about touch,
267
650260
2000
OK, já que falamos sobre tato,
10:52
let me move on to really "touching" data.
268
652260
2000
vamos falar sobre dados realmente tocantes.
10:54
And this is a bit of science fiction now,
269
654260
2000
E isso ainda é um pouco de ficção científica,
10:56
so we're moving into really the future.
270
656260
3000
estamos indo para o futuro.
10:59
This is not really what the medical doctors are using right now,
271
659260
3000
Na realidade não é o que os médicos estão usando agora,
11:02
but I hope they will in the future.
272
662260
2000
Mas espero que usem no futuro.
11:04
So what you're seeing on the left is a touch device.
273
664260
3000
O que vocês estão vendo na esquerda é um dispositivo tátil.
11:07
It's a little mechanical pen
274
667260
2000
É uma pequena caneta mecânica
11:09
that has very, very fast step motors inside of the pen.
275
669260
3000
com motores de passo muito velozes dentro dela.
11:12
And so I can generate a force feedback.
276
672260
2000
Então eu posso gerar um ‘force feedback’.
11:14
So when I virtually touch data,
277
674260
2000
Quando eu virtualmente toco nos dados,
11:16
it will generate forces in the pen, so I get a feedback.
278
676260
3000
eles geram forças táticas na caneta, assim ganho um feedback.
11:19
So in this particular situation,
279
679260
2000
Então neste caso em particular,
11:21
it's a scan of a living person.
280
681260
2000
É um scan de uma pessoa viva.
11:23
I have this pen, and I look at the data,
281
683260
3000
Tenho esta caneta e analiso os dados,
11:26
and I move the pen towards the head,
282
686260
2000
e movo a caneta em direção à cabeça,
11:28
and all of a sudden I feel resistance.
283
688260
2000
e de repente eu sinto uma resistência.
11:30
So I can feel the skin.
284
690260
2000
Eu posso sentir a pele.
11:32
If I push a little bit harder, I'll go through the skin,
285
692260
2000
Se eu pressionar um pouco mais, vou através da pele
11:34
and I can feel the bone structure inside.
286
694260
3000
e posso sentir o interior da estrutura óssea.
11:37
If I push even harder, I'll go through the bone structure,
287
697260
2000
Se pressiono mais ainda, vou através da estrutura óssea,
11:39
especially close to the ear where the bone is very soft.
288
699260
3000
especialmente perto do ouvido onde o osso é esponjoso.
11:42
And then I can feel the brain inside, and this will be the slushy like this.
289
702260
3000
E então posso sentir o interior do cérebro, que parece lamacento assim.
11:45
So this is really nice.
290
705260
2000
Isto é realmente legal.
11:47
And to take that even further, this is a heart.
291
707260
3000
E indo mais adiante, este é o coração.
11:50
And this is also due to these fantastic new scanners,
292
710260
3000
E isto é devido a esses escâners fantásticos,
11:53
that just in 0.3 seconds,
293
713260
2000
que em apenas 0.3 segundos,
11:55
I can scan the whole heart,
294
715260
2000
posso escanear o coração todo,
11:57
and I can do that with time resolution.
295
717260
2000
e posso fazer isso com a resolução tempo.
11:59
So just looking at this heart,
296
719260
2000
Assim que simplesmente quando eu olho para o coração,
12:01
I can play back a video here.
297
721260
2000
eu posso reproduzir o vídeo.
12:03
And this is Karljohan, one of my graduate students
298
723260
2000
Este é Karljohan, um dos meus estudantes de pós graduação
12:05
who's been working on this project.
299
725260
2000
que trabalha nesse projeto.
12:07
And he's sitting there in front of the Haptic device, the force feedback system,
300
727260
3000
Ele está sentado em frente a um aparelho háptico, o sistema ‘force feedback’,
12:10
and he's moving his pen towards the heart,
301
730260
3000
e está movendo a caneta em direção ao coração,
12:13
and the heart is now beating in front of him,
302
733260
2000
e o coração agora está batendo na frente dele,
12:15
so he can see how the heart is beating.
303
735260
2000
e ele pode ver como o coração está batendo.
12:17
He's taken the pen, and he's moving it towards the heart,
304
737260
2000
Ele pegou a caneta e a move em direção ao coração,
12:19
and he's putting it on the heart,
305
739260
2000
e a coloca sobre o coração,
12:21
and then he feels the heartbeats from the real living patient.
306
741260
3000
e sente as batidas do coração do paciente que está vivo.
12:24
Then he can examine how the heart is moving.
307
744260
2000
E aí ele pode examinar como o coração bate.
12:26
He can go inside, push inside of the heart,
308
746260
2000
Ele pode ir dentro, pressionar o coração,
12:28
and really feel how the valves are moving.
309
748260
3000
e sentir como as válvulas estão se movendo.
12:31
And this, I think, is really the future for heart surgeons.
310
751260
3000
E isso, penso, é o futuro para os cirurgiões cardíacos.
12:34
I mean it's probably the wet dream for a heart surgeon
311
754260
3000
Digo que isto é provavelmente uma fantasia que os cardiologistas têm
12:37
to be able to go inside of the patient's heart
312
757260
3000
de poder entrar no coração do paciente
12:40
before you actually do surgery,
313
760260
2000
antes da própria cirurgia,
12:42
and do that with high-quality resolution data.
314
762260
2000
com dados de resolução de alta qualidade.
12:44
So this is really neat.
315
764260
2000
Então isso é realmente genial.
12:47
Now we're going even further into science fiction.
316
767260
3000
Agora nós vamos nos aprofundar mais ainda em ficção científica.
12:50
And we heard a little bit about functional MRI.
317
770260
3000
Já ouvimos falar sobre a ressonância magnética funcional.
12:53
Now this is really an interesting project.
318
773260
3000
Agora, este projeto é muito interessante.
12:56
MRI is using magnetic fields
319
776260
2000
Campos magnéticos e frequências de rádio estão sendo usados
12:58
and radio frequencies
320
778260
2000
em Ressonância Magnética
13:00
to scan the brain, or any part of the body.
321
780260
3000
para escanear o cérebro, ou qualquer parte do corpo.
13:03
So what we're really getting out of this
322
783260
2000
Então, o que estamos conseguindo
13:05
is information of the structure of the brain,
323
785260
2000
é obter informação sobre a estrutura do cérebro,
13:07
but we can also measure the difference
324
787260
2000
e também podemos medir a diferença
13:09
in magnetic properties of blood that's oxygenated
325
789260
3000
nas propriedades magnéticas do sangue oxigenado
13:12
and blood that's depleted of oxygen.
326
792260
3000
e sangue com baixo teor de oxigênio.
13:15
That means that it's possible
327
795260
2000
Isto significa que é possível se
13:17
to map out the activity of the brain.
328
797260
2000
mapear a atividade do cérebro.
13:19
So this is something that we've been working on.
329
799260
2000
Isto é algo que estamos desenvolvendo.
13:21
And you just saw Motts the research engineer, there,
330
801260
3000
E vocês viram Motts, o engenheiro de pesquisa
13:24
going into the MRI system,
331
804260
2000
indo dentro do sistema de ressonância magnética
13:26
and he was wearing goggles.
332
806260
2000
e usava óculos de proteção.
13:28
So he could actually see things in the goggles.
333
808260
2000
Assim podia realmente ver tudo.
13:30
So I could present things to him while he's in the scanner.
334
810260
3000
Então eu falava sobre o seu estado enquanto ele estava no escâner.
13:33
And this is a little bit freaky,
335
813260
2000
E isso é meio estranho,
13:35
because what Motts is seeing is actually this.
336
815260
2000
porque o que Motts vê é isto.
13:37
He's seeing his own brain.
337
817260
3000
Ele está vendo seu próprio cérebro.
13:40
So Motts is doing something here,
338
820260
2000
Então Motts está ativo aqui.
13:42
and probably he is going like this with his right hand,
339
822260
2000
E provavelmente ele irá assim com sua mão direita,
13:44
because the left side is activated
340
824260
2000
porque o lado esquerdo está ativado
13:46
on the motor cortex.
341
826260
2000
no córtex motor.
13:48
And then he can see that at the same time.
342
828260
2000
E então ele pode ver isso ao mesmo tempo.
13:50
These visualizations are brand new.
343
830260
2000
Estas visualizações são inéditas.
13:52
And this is something that we've been researching for a little while.
344
832260
3000
E isto é algo que temos pesquisado faz algum tempo.
13:55
This is another sequence of Motts' brain.
345
835260
3000
Esta é outra sequência do cérebro do Mott.
13:58
And here we asked Motts to calculate backwards from 100.
346
838260
3000
Aqui nós pedimos ao Motts para contar de 100 de trás para frente.
14:01
So he's going "100, 97, 94."
347
841260
2000
Ele conta "100, 97, 94."
14:03
And then he's going backwards.
348
843260
2000
Ele está indo para trás.
14:05
And you can see how the little math processor is working up here in his brain
349
845260
3000
Vocês podem ver o pequeno processador matemático funcionando aqui em cima do cérebro.
14:08
and is lighting up the whole brain.
350
848260
2000
e está iluminando o cérebro inteiro.
14:10
Well this is fantastic. We can do this in real time.
351
850260
2000
Isto é fantástico. Podemos fazer isso em tempo real.
14:12
We can investigate things. We can tell him to do things.
352
852260
2000
Podemos investigar. Podemos pedir para ele fazer coisas.
14:14
You can also see that his visual cortex
353
854260
2000
Podem ver também que o córtex visual
14:16
is activated in the back of the head,
354
856260
2000
está ativado na parte posterior da cabeça,
14:18
because that's where he's seeing, he's seeing his own brain.
355
858260
2000
porque é aqui onde ele está vendo o seu próprio cérebro.
14:20
And he's also hearing our instructions
356
860260
2000
E ele também pode ouvir nossas instruções
14:22
when we tell him to do things.
357
862260
2000
quando pedimos a ele para fazer algo.
14:24
The signal is really deep inside of the brain as well,
358
864260
2000
O sinal também está bem no fundo do cérebro,
14:26
and it's shining through,
359
866260
2000
mas irradia,
14:28
because all of the data is inside this volume.
360
868260
2000
porque todos os dados estão dentro desse volume.
14:30
And in just a second here you will see --
361
870260
2000
E em um segundo vão ver –
14:32
okay, here. Motts, now move your left foot.
362
872260
2000
OK, aqui. Motts, agora mova o seu pé esquerdo.
14:34
So he's going like this.
363
874260
2000
Então ele faz assim.
14:36
For 20 seconds he's going like that,
364
876260
2000
Durante 20 segundos ele faz assim,
14:38
and all of a sudden it lights up up here.
365
878260
2000
e de repente ele acende aqui.
14:40
So we've got motor cortex activation up there.
366
880260
2000
Então temos o córtex motor ativado ali.
14:42
So this is really, really nice,
367
882260
2000
Isso é realmente muito legal.
14:44
and I think this is a great tool.
368
884260
2000
Acho isto uma grande ferramenta.
14:46
And connecting also with the previous talk here,
369
886260
2000
E também conectando com a última palestra,
14:48
this is something that we could use as a tool
370
888260
2000
isso é algo que podemos usar como uma ferramenta
14:50
to really understand
371
890260
2000
para realmente entendermos
14:52
how the neurons are working, how the brain is working,
372
892260
2000
como os neurônios e o cérebro estão funcionando,
14:54
and we can do this with very, very high visual quality
373
894260
3000
e podemos fazer isso com qualidade visual muito alta
14:57
and very fast resolution.
374
897260
3000
e resolução muito rápida.
15:00
Now we're also having a bit of fun at the center.
375
900260
2000
Agora também nos divertimos no centro.
15:02
So this is a CAT scan -- Computer Aided Tomography.
376
902260
3000
Este é um TC escâner – tomografia computadorizada
15:06
So this is a lion from the local zoo
377
906260
2000
Esta é um leoa do zoológico daqui
15:08
outside of Norrkoping in Kolmarden, Elsa.
378
908260
3000
perto de Norrkoping em Kolmarden, Elsa.
15:11
So she came to the center,
379
911260
2000
Ela veio para o centro,
15:13
and they sedated her
380
913260
2000
e eles a sedaram
15:15
and then put her straight into the scanner.
381
915260
2000
e a colocaram dentro do escâner.
15:17
And then, of course, I get the whole data set from the lion.
382
917260
3000
E é claro, eu coleto todo o seu conjunto de dados.
15:20
And I can do very nice images like this.
383
920260
2000
E posso fazer imagens bacanas assim.
15:22
I can peel off the layer of the lion.
384
922260
2000
Eu posso levantar uma camada da leoa.
15:24
I can look inside of it.
385
924260
2000
e olhar dentro dela.
15:26
And we've been experimenting with this.
386
926260
2000
E estamos fazendo experiências com isso.
15:28
And I think this is a great application
387
928260
2000
E penso que isso é um grande aplicativo
15:30
for the future of this technology,
388
930260
2000
para o futuro desta tecnologia.
15:32
because there's very little known about the animal anatomy.
389
932260
3000
Porque pouco se sabe sobre a anatomia do animal
15:35
What's known out there for veterinarians is kind of basic information.
390
935260
3000
O conhecimento que os veterinários têm é informação básica
15:38
We can scan all sorts of things,
391
938260
2000
Podemos escanear todos os tipos de coisas,
15:40
all sorts of animals.
392
940260
2000
todos os tipos de animais.
15:42
The only problem is to fit it into the machine.
393
942260
3000
O único problema é o animal caber dentro da máquina.
15:45
So here's a bear.
394
945260
2000
Aqui está um urso.
15:47
It was kind of hard to get it in.
395
947260
2000
Foi meio difícil fazê-lo entrar.
15:49
And the bear is a cuddly, friendly animal.
396
949260
3000
E o urso é um animal fofo e amigo.
15:52
And here it is. Here is the nose of the bear.
397
952260
3000
Aqui está o focinho do urso.
15:55
And you might want to cuddle this one,
398
955260
3000
Talvez queiram dar-lhe um abraço,
15:58
until you change the functions and look at this.
399
958260
3000
até mudarem as funções e ele ficar assim.
16:01
So be aware of the bear.
400
961260
2000
Tenham cuidado com o urso.
16:03
So with that,
401
963260
2000
Então com isso,
16:05
I'd like to thank all the people
402
965260
2000
eu quero agradecer a todos
16:07
who have helped me to generate these images.
403
967260
2000
que me ajudaram a criar essas imagens.
16:09
It's a huge effort that goes into doing this,
404
969260
2000
Fazer isso requer um grande esforço,
16:11
gathering the data and developing the algorithms,
405
971260
3000
coletar dados e desenvolver os algoritmos,
16:14
writing all the software.
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974260
2000
programando o software.
16:16
So, some very talented people.
407
976260
3000
Muita gente com talento.
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My motto is always, I only hire people that are smarter than I am
408
979260
3000
O meu lema é: eu só recruto pessoas mais inteligentes do que eu
16:22
and most of these are smarter than I am.
409
982260
2000
e a maioria deles são mais espertos do que eu.
16:24
So thank you very much.
410
984260
2000
Muito obrigado.
16:26
(Applause)
411
986260
4000
(Aplausos)
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