La investigación doctoral del profesor Zorzano combina la visión por ordenador con las redes neuronales y propone el diseño de un sistema generalizado y simple basado en redes neuronales que permita el aprendizaje automático en las imágenes y el desarrollo de nuevos circuitos para trabajar en tiempo real.
Los resultados de la tesis demuestran que se pueden realizar sistemas automáticos en el tratamiento y diagnóstico de imágenes. Una posible aplicación es la realización del diagnóstico automático, en tiempo real, en mamografías permitiendo obtener diagnósticos en el mismo tiempo que se realizan las mamografías.
Otra ventaja que aporta es que al realizar el diagnóstico automático sobre estructuras que existen en la mamografía, pero indetectables al ojo humano (las microcalcificaciones y masas), esto permite la detección de cáncer mamario en los primeros estadios de la enfermedad. Este aspecto es muy importante porque podría adelantarse el tratamiento adecuado.
Los resultados de la investigación doctoral también se pueden aplicar en cualquier otra aplicación médica, tales como la resonancia magnética, escáner, ecografías, vídeos, etc. permitiendo poder trabajar en imágenes de hasta en cinco dimensiones.
Actualmente, el sistema se encuentra en una fase inicial realizando todos los procesos por simulación en ordenadores, por lo que para llevar a cabo las posibles aplicaciones sería necesario diseñar los circuitos necesarios con el objetivo de trabajar en tiempo real.
Las redes neuronales son modelos matemáticos multivariantes que utilizan procedimientos iterativos, en general, para minimizar funciones de error. Operan a partir del reconocimiento de patrones. Adquieren, almacenan y utilizan conocimiento experimental obtenido a partir de ejemplos. No se programan, aprenden mediante un algoritmo de aprendizaje. El aprendizaje resulta de la modificación de los pesos en la red neuronal. Las redes neuronales son robustas al ruido y pueden generalizar el conjunto de entrenamiento y así tratar con ejemplos desconocidos.