I will start by posing a little bit of a challenge: the challenge of dealing with data, data that we have to deal with in medical situations. It's really a huge challenge for us. And this is our beast of burden -- this is a Computer Tomography machine, a CT machine. It's a fantastic device. It uses X-rays, X-ray beams, that are rotating very fast around the human body. It takes about 30 seconds to go through the whole machine and is generating enormous amounts of information that comes out of the machine. So this is a fantastic machine that we can use for improving health care, but as I said, it's also a challenge for us. And the challenge is really found in this picture here. It's the medical data explosion that we're having right now. We're facing this problem. And let me step back in time.
Voy a empezar con un pequeño desafío, el desafío del tratamiento de datos de los datos que procesamos en cuestiones médicas. Realmente es un desafío enorme. Y este es nuestro caballo de batalla: el escáner de tomografías, el tomógrafo computado. Es un dispositivo excepcional. Usa rayos X, haces de rayos X, que giran muy rápido por todo el cuerpo humano. Tarda unos 30 segundos en pasar por toda la máquina y genera como salida del proceso ingentes cantidades de información. Por eso es una máquina excepcional que puede usarse para mejorar la asistencia sanitaria. Pero, como dije, también representa un desafío. Y en esta imagen de aquí puede verse bien el desafío. Se trata de la explosión de datos médicos de hoy en día. Tenemos este problema. Retrocedamos en el tiempo.
Let's go back a few years in time and see what happened back then. These machines that came out -- they started coming in the 1970s -- they would scan human bodies, and they would generate about 100 images of the human body. And I've taken the liberty, just for clarity, to translate that to data slices. That would correspond to about 50 megabytes of data, which is small when you think about the data we can handle today just on normal mobile devices. If you translate that to phone books, it's about one meter of phone books in the pile. Looking at what we're doing today with these machines that we have, we can, just in a few seconds, get 24,000 images out of a body, and that would correspond to about 20 gigabytes of data, or 800 phone books, and the pile would then be 200 meters of phone books. What's about to happen -- and we're seeing this; it's beginning -- a technology trend that's happening right now is that we're starting to look at time-resolved situations as well. So we're getting the dynamics out of the body as well. And just assume that we will be collecting data during five seconds, and that would correspond to one terabyte of data -- that's 800,000 books and 16 kilometers of phone books. That's one patient, one data set. And this is what we have to deal with.
Remontémonos unos años en el tiempo y veamos qué sucedía entonces. Estas máquinas que salieron -empezaron a aparecer en los años 70- escaneaban cuerpos humanos generando unas 100 imágenes del cuerpo. Me he tomado la libertad, por una cuestión de claridad, de traducir eso a magnitudes de datos. Eso correspondería a unos 50 Mb de datos, algo pequeño si pensamos en los datos que podemos manejar hoy en nuestros dispositivos móviles. Si lo comparamos con las guías telefónicas es como una pila de un metro de guías telefónicas. Viendo lo que estamos haciendo hoy con estas máquinas que tenemos podemos, en pocos segundos, obtener 24.000 imágenes de un cuerpo. Y eso equivaldría a unos 20 Gb de datos u 800 guías telefónicas. La pila de guías telefónicas sería de 200 metros. Lo que está por suceder -lo estamos viendo, está empezando- es una tendencia tecnológica que observamos ahora: se está comenzando a observar también la dimensión tiempo. Así, estamos capturando también la dinámica del cuerpo. Supongamos que vamos a recolectar datos durante 5 segundos y eso corresponde a 1 terabyte de datos. Equivale a 800.000 guías, a una pila de 16 Km de guías, para un solo paciente, un conjunto de datos. A esto es a lo que nos enfrentamos.
So this is really the enormous challenge that we have. And already today -- this is 25,000 images. Imagine the days when we had radiologists doing this. They would put up 25,000 images, they would go like this, "25,0000, okay, okay. There is the problem." They can't do that anymore. That's impossible. So we have to do something that's a little bit more intelligent than doing this. So what we do is that we put all these slices together. Imagine that you slice your body in all these directions, and then you try to put the slices back together again into a pile of data, into a block of data. So this is really what we're doing. So this gigabyte or terabyte of data, we're putting it into this block. But of course, the block of data just contains the amount of X-ray that's been absorbed in each point in the human body. So what we need to do is to figure out a way of looking at the things we do want to look at and make things transparent that we don't want to look at. So transforming the data set into something that looks like this. And this is a challenge. This is a huge challenge for us to do that.
Este es el desafío enorme que tenemos. Y ya hoy en día esto representa 25.000 imágenes. Imaginen esos días en los que los radiólogos hacían la tarea. Colocaban 25.000 imágenes hacían algo así como 25 mil veces "bien, bien, ¡ahí está el problema!" Ya no pueden hacer eso; resulta imposible. Entonces tenemos que hacer algo un poquito más inteligente. Lo que hacemos es consolidar todos estos cortes. Imaginen que hacen cortes del cuerpo en todas estas direcciones y luego tratan de consolidar los cortes en una pila de datos, en un bloque de datos. Esto es lo que estamos haciendo. Colocamos este gibabyte o terabyte de datos en este bloque. Pero, claro, el bloque de datos contiene los rayos X absorbidos por todos los puntos del cuerpo humano. Tenemos que encontrar una manera de ver las cosas que queremos ver y hacer transparentes las cosas que no queremos ver. Hay que transformar los datos en algo que se parezca a esto. Y esto es un desafío. Lograr esto es un desafío enorme.
Using computers, even though they're getting faster and better all the time, it's a challenge to deal with gigabytes of data, terabytes of data and extracting the relevant information. I want to look at the heart. I want to look at the blood vessels. I want to look at the liver. Maybe even find a tumor, in some cases. So this is where this little dear comes into play. This is my daughter. This is as of 9 a.m. this morning. She's playing a computer game. She's only two years old, and she's having a blast. So she's really the driving force behind the development of graphics-processing units. As long as kids are playing computer games, graphics is getting better and better and better. So please go back home, tell your kids to play more games, because that's what I need.
El uso de computadoras, si bien son cada vez más rápidas y mejores, es un desafío tratar con gigabytes de datos, terabytes de datos, y extraer la información relevante. Quiero ver el corazón, quiero ver los vasos sanguíneos, quiero ver el hígado, incluso quizá encontrar un tumor en algunos casos. Y es ahí donde entra en juego mi pequeña. Esta es mi hija. Esto es de las 9 de esta mañana. Está jugando con un videojuego, con tan sólo dos años está en la gloria. Ella es la fuerza motriz que impulsa el desarrollo de unidades de procesamiento gráfico. A medida que los niños juegan a los videojuegos los gráficos se vuelven cada vez mejores. Así que, por favor, vuelvan a casa y díganle a los niños que jueguen más porque eso es lo que necesito.
So what's inside of this machine is what enables me to do the things that I'm doing with the medical data. So really what I'm doing is using these fantastic little devices. And you know, going back maybe 10 years in time when I got the funding to buy my first graphics computer -- it was a huge machine. It was cabinets of processors and storage and everything. I paid about one million dollars for that machine. That machine is, today, about as fast as my iPhone. So every month there are new graphics cards coming out, and here is a few of the latest ones from the vendors -- NVIDIA, ATI, Intel is out there as well. And you know, for a few hundred bucks you can get these things and put them into your computer, and you can do fantastic things with these graphics cards. So this is really what's enabling us to deal with the explosion of data in medicine, together with some really nifty work in terms of algorithms -- compressing data, extracting the relevant information that people are doing research on.
Lo que está dentro de esta máquina me permite hacer las cosas que hago con los datos médicos. En realidad estoy usando estos dispositivos, extraordinarios y pequeños. Y, ya saben, me retrotraigo quizá 10 años en el tiempo a cuando conseguí los fondos para comprar mi primer equipo gráfico. Era una máquina enorme. Había gabinetes de procesadores, almacenamiento, etc. Pagué cerca de un millón de dólares por esa máquina. Esa máquina hoy es tan rápida como mi iPhone. Todos los meses salen nuevas tarjetas gráficas. Estas son algunas de las últimas versiones: NVIDIA, ATI, Intel está por ahí también. Y, ya saben, por unos cientos de dólares se consiguen componentes para el equipo informático, y pueden hacerse cosas extraordinarias con estas tarjetas gráficas. Esto es lo que nos está permitiendo manejar la explosión de datos médicos; esto y un trabajo muy ingenioso en materia de algoritmos, compresión de datos, y de extracción de información relevante para las investigaciones en curso.
So I'm going to show you a few examples of what we can do. This is a data set that was captured using a CT scanner. You can see that this is a full data [set]. It's a woman. You can see the hair. You can see the individual structures of the woman. You can see that there is [a] scattering of X-rays on the teeth, the metal in the teeth. That's where those artifacts are coming from. But fully interactively on standard graphics cards on a normal computer, I can just put in a clip plane. And of course all the data is inside, so I can start rotating, I can look at it from different angles, and I can see that this woman had a problem. She had a bleeding up in the brain, and that's been fixed with a little stent, a metal clamp that's tightening up the vessel. And just by changing the functions, then I can decide what's going to be transparent and what's going to be visible. I can look at the skull structure, and I can see that, okay, this is where they opened up the skull on this woman, and that's where they went in. So these are fantastic images. They're really high resolution, and they're really showing us what we can do with standard graphics cards today.
Ahora les voy a mostrar unos ejemplos de lo que puede hacerse. Estos son datos capturados con un tomógrafo. Pueden ver que se trata de datos completos. Es una mujer. Se ve el cabello y las estructuras individuales de la mujer. Pueden ver que hay dispersión de rayos X en los dientes, en el metal de los dientes. De allí vienen todos estos artefactos. De forma totalmente interactiva, con tarjetas gráficas comunes, en un equipo normal, puedo hacer un plano de video. Y como, por supuesto, tiene todos los datos puedo rotarlo, verlo desde distintos ángulos, y ver que esta mujer tenía un problema. Tenía una hemorragia cerebral que se había solucionado con un pequeño stent una espiral de metal que está sujetando el vaso. Y con sólo cambiar las funciones puedo decidir qué cosa va a ser transparente y qué es lo que se va a ver. Puedo ver la estructura del cráneo y que, bueno, este es el lugar donde abrieron el cráneo de la mujer y allí es donde intervinieron. Son imágenes extraordinarias. Son realmente de alta resolución y nos muestran lo que podemos hacer hoy en día con las tarjetas gráficas comunes.
Now we have really made use of this, and we have tried to squeeze a lot of data into the system. And one of the applications that we've been working on -- and this has gotten a little bit of traction worldwide -- is the application of virtual autopsies. So again, looking at very, very large data sets, and you saw those full-body scans that we can do. We're just pushing the body through the whole CT scanner, and just in a few seconds we can get a full-body data set. So this is from a virtual autopsy. And you can see how I'm gradually peeling off. First you saw the body bag that the body came in, then I'm peeling off the skin -- you can see the muscles -- and eventually you can see the bone structure of this woman.
Hemos hecho un uso intensivo de esto tratando de introducir gran cantidad de datos en el sistema. Y una de las aplicaciones en las que hemos trabajado -esto atrajo la atención del mundo entero- es la aplicación de autopsias virtuales. Así que, de nuevo, analizando ingentes cantidades de datos pueden verse esos barridos de cuerpo entero. Pasamos todo el cuerpo por este tomógrafo y en unos segundos obtenemos un conjunto de datos de todo el cuerpo. Esto es de una autopsia virtual. Pueden ver que gradualmente quito capas de piel. Primero se vio la bolsa que cubría el cuerpo después, al quitar la piel, se ven los músculos y finalmente puede verse la estructura ósea de la mujer.
Now at this point, I would also like to emphasize that, with the greatest respect for the people that I'm now going to show -- I'm going to show you a few cases of virtual autopsies -- so it's with great respect for the people that have died under violent circumstances that I'm showing these pictures to you. In the forensic case -- and this is something that ... there's been approximately 400 cases so far just in the part of Sweden that I come from that has been undergoing virtual autopsies in the past four years. So this will be the typical workflow situation. The police will decide -- in the evening, when there's a case coming in -- they will decide, okay, is this a case where we need to do an autopsy? So in the morning, in between six and seven in the morning, the body is then transported inside of the body bag to our center and is being scanned through one of the CT scanners. And then the radiologist, together with the pathologist and sometimes the forensic scientist, looks at the data that's coming out, and they have a joint session. And then they decide what to do in the real physical autopsy after that.
En este momento me gustaría hacer hincapié en que, con el mayor de los respetos por las personas que van a ver, voy a mostrarles unos casos de autopsias virtuales así que con gran respeto por las personas que han muerto en circunstancias violentas voy a mostrarles estas imágenes. En el caso forense ha habido aproximadamente 400 casos hasta el momento sólo en la parte de Suecia de la que provengo, que ha sido objeto de autopsias virtuales durante los últimos 4 años. La dinámica típica de trabajo es así: la policía decide -en la tarde, cuando llega un caso- decide, bueno, este es un caso que requiere autopsia. Por la mañana, entre las 6 y las 7 de la mañana, se transporta el cuerpo en la bolsa de plástico hasta nuestro centro y se pasa por uno de los tomógrafos. Luego el radiólogo, junto con el patólogo y a veces con el científico forense, analizan los datos de salida y tienen una sesión conjunta. Y entonces deciden qué hacer en la autopsia física real posterior.
Now looking at a few cases, here's one of the first cases that we had. You can really see the details of the data set. It's very high-resolution, and it's our algorithms that allow us to zoom in on all the details. And again, it's fully interactive, so you can rotate and you can look at things in real time on these systems here. Without saying too much about this case, this is a traffic accident, a drunk driver hit a woman. And it's very, very easy to see the damages on the bone structure. And the cause of death is the broken neck. And this women also ended up under the car, so she's quite badly beaten up by this injury.
Mirando algunos casos este es uno de los primeros casos que tuvimos. Pueden ver los detalles del conjunto de datos; tiene resolución muy alta. Y gracias a nuestros algoritmos podemos analizar todos los detalles. Y, de nuevo, es totalmente interactivo así que puede rotarse para analizar cosas en tiempo real en estos sistemas de aquí. Sin revelar mucho sobre este caso, se trata de un accidente de tráfico, un conductor ebrio que atropelló a una mujer. Y es muy, muy fácil de ver los daños en la estructura ósea. La causa de la muerte es la fractura del cuello. Esta mujer terminó debajo del auto así que sufrió un fuerte impacto en esta lesión.
Here's another case, a knifing. And this is also again showing us what we can do. It's very easy to look at metal artifacts that we can show inside of the body. You can also see some of the artifacts from the teeth -- that's actually the filling of the teeth -- but because I've set the functions to show me metal and make everything else transparent. Here's another violent case. This really didn't kill the person. The person was killed by stabs in the heart, but they just deposited the knife by putting it through one of the eyeballs. Here's another case. It's very interesting for us to be able to look at things like knife stabbings. Here you can see that knife went through the heart. It's very easy to see how air has been leaking from one part to another part, which is difficult to do in a normal, standard, physical autopsy. So it really, really helps the criminal investigation to establish the cause of death, and in some cases also directing the investigation in the right direction to find out who the killer really was.
Aquí hay otro caso: un apuñalamiento. De nuevo, nos está mostrando qué hacer. Es muy fácil detectar artefactos metálicos dentro del cuerpo. Pueden verse algunos de los artefactos de los dientes -en realidad, el relleno de los dientes- dado que configuré la función que me muestra metales haciendo transparente todo lo demás. Este es otro caso violento. Esto no mató realmente a la persona. La persona murió a causa de las puñaladas en el corazón pero dejaron el cuchillo atravesado en los globos oculares. Aquí hay otro caso. Nos resulta muy interesante poder llegar a ver cosas como las puñaladas. Aquí puede verse que el cuchillo atravesó el corazón. Se ve muy fácilmente cómo el aire se había estado filtrando de un lado al otro, algo difícil de lograr en una autopsia física normal, común. Así que es de gran ayuda en la investigación criminal para establecer la causa de la muerte y en algunos casos también dirige la investigación en la dirección correcta para descubrir la autoría del crimen.
Here's another case that I think is interesting. Here you can see a bullet that has lodged just next to the spine on this person. And what we've done is that we've turned the bullet into a light source, so that bullet is actually shining, and it makes it really easy to find these fragments. During a physical autopsy, if you actually have to dig through the body to find these fragments, that's actually quite hard to do.
Este es otro caso que creo es interesante. Aquí pueden ver la bala alojada bien cerca de la columna vertebral de esta persona. Y lo que hicimos fue transformar la bala en una fuente lumínica para que realmente brillara y esto facilitó la identificación de los fragmentos. En una autopsia física si uno tiene que escarbar en el cuerpo en busca de estos fragmentos es algo muy difícil de hacer.
One of the things that I'm really, really happy to be able to show you here today is our virtual autopsy table. It's a touch device that we have developed based on these algorithms, using standard graphics GPUs. It actually looks like this, just to give you a feeling for what it looks like. It really just works like a huge iPhone. So we've implemented all the gestures you can do on the table, and you can think of it as an enormous touch interface. So if you were thinking of buying an iPad, forget about it. This is what you want instead. Steve, I hope you're listening to this, all right. So it's a very nice little device. So if you have the opportunity, please try it out. It's really a hands-on experience. So it gained some traction, and we're trying to roll this out and trying to use it for educational purposes, but also, perhaps in the future, in a more clinical situation. There's a YouTube video that you can download and look at this, if you want to convey the information to other people about virtual autopsies.
Una de las cosas que realmente me complace mucho poder mostrarles aquí hoy es nuestra mesa de autopsias virtuales. Es un dispositivo táctil que hemos desarrollado en base a estos algoritmos que usan tarjetas gráficas comunes. Esta es su apariencia, simplemente para darles una idea de su aspecto. Funciona igual que un iPhone gigante. Hemos implementado todos los gestos que pueden hacerse sobre la mesa y puede concebirse como una interfaz táctil enorme. Así que si estaban pensando en comprar un iPad olvídenlo; lo que desean es esto. Steve, espero que estés escuchando esto, correcto. Es un pequeño dispositivo muy lindo. Así que si tienen la oportunidad, por favor, pruébenlo. Es realmente una experiencia práctica. Ha suscitado mucha atención y estamos tratando de desarrollarlo y de usarlo con fines educativos pero también, quizá en el futuro, en un contexto más clínico. Hay un video en YouTube que pueden bajar y mirar si quieren transmitir la información a otras personas sobre las autopsias virtuales.
Okay, now that we're talking about touch, let me move on to really "touching" data. And this is a bit of science fiction now, so we're moving into really the future. This is not really what the medical doctors are using right now, but I hope they will in the future. So what you're seeing on the left is a touch device. It's a little mechanical pen that has very, very fast step motors inside of the pen. And so I can generate a force feedback. So when I virtually touch data, it will generate forces in the pen, so I get a feedback. So in this particular situation, it's a scan of a living person. I have this pen, and I look at the data, and I move the pen towards the head, and all of a sudden I feel resistance. So I can feel the skin. If I push a little bit harder, I'll go through the skin, and I can feel the bone structure inside. If I push even harder, I'll go through the bone structure, especially close to the ear where the bone is very soft. And then I can feel the brain inside, and this will be the slushy like this.
Bueno, ya que estamos hablando de cosas táctiles, pasemos a datos que tocan, que conmueven. Esto por el momento es ciencia ficción así que nos transportamos al futuro. Esto no es algo que los médicos estén usando ahora mismo pero espero que suceda en el futuro. Lo que ven a la izquierda es un dispositivo táctil. Es un lapicito mecánico que tiene dentro motores muy, muy veloces. Así puedo generar una reacción háptica . De modo que cuando toco virtualmente los datos se generan fuerzas táctiles en el lápiz y así obtengo una respuesta. En este caso particular se trata del barrido de una persona viva. Tengo este lápiz, analizo los datos, muevo el lápiz hacia la cabeza y de repente siento una resistencia. Así puedo sentir la piel. Si presiono un poquito más voy a atravesar la piel y a sentir la estructura ósea del interior. Si presiono aún más fuerte voy a atravesar la estructura ósea sobre todo cerca del oído donde el hueso es muy blando. Y luego puedo sentir el interior del cerebro, como si fuera algo fangoso .
So this is really nice. And to take that even further, this is a heart. And this is also due to these fantastic new scanners, that just in 0.3 seconds, I can scan the whole heart, and I can do that with time resolution. So just looking at this heart, I can play back a video here. And this is Karljohan, one of my graduate students who's been working on this project. And he's sitting there in front of the Haptic device, the force feedback system, and he's moving his pen towards the heart, and the heart is now beating in front of him, so he can see how the heart is beating. He's taken the pen, and he's moving it towards the heart, and he's putting it on the heart, and then he feels the heartbeats from the real living patient. Then he can examine how the heart is moving. He can go inside, push inside of the heart, and really feel how the valves are moving. And this, I think, is really the future for heart surgeons. I mean it's probably the wet dream for a heart surgeon to be able to go inside of the patient's heart before you actually do surgery, and do that with high-quality resolution data. So this is really neat.
Así que está muy bien. Y para ir incluso más lejos, esto es un corazón. Y esto es posible también gracias a estos nuevos escáneres excepcionales que en apenas 0,3 segundo escanean todo el corazón con la secuencia de tiempo incluida. Así que analizando este corazón aquí puedo reproducir un video. Este es Karljohan, uno de mis estudiantes de posgrado que está trabajando en el proyecto. Está sentado frente al dispositivo háptico, al sistema de respuesta háptica, está moviendo su lápiz hacia el corazón y ahora el corazón está latiendo frente a él así que puede ver cómo late el corazón. Él toma el lápiz, lo mueve hacia el corazón, lo coloca sobre el corazón, y luego siente los latidos del paciente vivo real. Luego puede examinar cómo se mueve el corazón. Puede entrar, presionar dentro del corazón y sentir realmente cómo se mueven las válvulas. Creo que este es el futuro de los cardiólogos. Quiero decir, probablemente sea una fantasía para un cardiólogo poder meterse en el corazón del paciente antes de practicar la cirugía y hacerlo con datos de resolución de alta calidad. Así que es realmente algo genial.
Now we're going even further into science fiction. And we heard a little bit about functional MRI. Now this is really an interesting project. MRI is using magnetic fields and radio frequencies to scan the brain, or any part of the body. So what we're really getting out of this is information of the structure of the brain, but we can also measure the difference in magnetic properties of blood that's oxygenated and blood that's depleted of oxygen. That means that it's possible to map out the activity of the brain. So this is something that we've been working on. And you just saw Motts the research engineer, there, going into the MRI system, and he was wearing goggles. So he could actually see things in the goggles. So I could present things to him while he's in the scanner. And this is a little bit freaky, because what Motts is seeing is actually this. He's seeing his own brain. So Motts is doing something here, and probably he is going like this with his right hand, because the left side is activated on the motor cortex. And then he can see that at the same time. These visualizations are brand new. And this is something that we've been researching for a little while.
Ahora vamos aún más lejos en la ciencia ficción. Hemos oído hablar de la resonancia magnética funcional. Este es un proyecto realmente interesante. La resonancia usa campos magnéticos y frecuencias de radio para escanear el cerebro, o cualquier parte del cuerpo. Lo que obtenemos de esto es información sobre la estructura del cerebro pero también podemos medir la diferencia entre las propiedades magnéticas de la sangre oxigenada y las de la sangre con poco oxígeno. Eso significa que es posible trazar un mapa de la actividad cerebral. Es algo en lo que hemos estado trabajando. Acaban de ver allí a Motts, el ingeniero de investigación, entrando al sistema de resonancia magnética y llevaba gafas. Podía ver con las gafas. Así que le pude mostrar cosas mientras estaba en el aparato. Y esto es un poco raro porque allí Motts está viendo su propio cerebro. Motts está haciendo algo, probablemente está haciendo así con la mano derecha, porque se activó el lado izquierdo en la corteza motora. Y al mismo tiempo puede verlo. Estas visualizaciones son completamente nuevas. Es algo que hemos estado investigando durante mucho tiempo.
This is another sequence of Motts' brain. And here we asked Motts to calculate backwards from 100. So he's going "100, 97, 94." And then he's going backwards. And you can see how the little math processor is working up here in his brain and is lighting up the whole brain. Well this is fantastic. We can do this in real time. We can investigate things. We can tell him to do things. You can also see that his visual cortex is activated in the back of the head, because that's where he's seeing, he's seeing his own brain. And he's also hearing our instructions when we tell him to do things. The signal is really deep inside of the brain as well, and it's shining through, because all of the data is inside this volume. And in just a second here you will see -- okay, here. Motts, now move your left foot. So he's going like this. For 20 seconds he's going like that, and all of a sudden it lights up up here. So we've got motor cortex activation up there. So this is really, really nice, and I think this is a great tool. And connecting also with the previous talk here, this is something that we could use as a tool to really understand how the neurons are working, how the brain is working, and we can do this with very, very high visual quality and very fast resolution.
Esta es otra secuencia del cerebro de Motts. Aquí le pedimos que cuente desde 100 hacia atrás. Así que empezó "100, 97, 94" y luego va hacia atrás. Pueden ver cómo trabaja el pequeño procesador matemático aquí arriba en su cerebro e ilumina todo el cerebro. Bueno, esto es fantástico. Podemos hacerlo en tiempo real. Podemos investigar cosas. Podemos pedirle hacer cosas. Pueden ver también que su corteza visual está activa en la parte posterior de la cabeza, porque es ahí donde está viendo, viendo su propio cerebro. Y también está escuchando nuestras instrucciones cuando le pedimos que haga cosas. La señal también es muy profunda dentro del cerebro pero brilla todo porque todos los datos están dentro de este volumen. Y en un segundo van a ver... Motts, ahora mueve el pie izquierdo. Él hace así. Durante 20 segundos está haciendo así y de pronto se ilumina aquí arriba. Se produce una activación de la corteza motora allí arriba. Es genial. Creo que es una gran herramienta. Y relacionándolo con la charla previa esto es algo que podríamos usar como herramienta para entender realmente el funcionamiento de las neuronas y del cerebro y podemos hacerlo con una calidad visual muy alta y con una resolución muy rápida.
Now we're also having a bit of fun at the center. So this is a CAT scan -- Computer Aided Tomography. So this is a lion from the local zoo outside of Norrkoping in Kolmarden, Elsa. So she came to the center, and they sedated her and then put her straight into the scanner. And then, of course, I get the whole data set from the lion. And I can do very nice images like this. I can peel off the layer of the lion. I can look inside of it. And we've been experimenting with this. And I think this is a great application for the future of this technology, because there's very little known about the animal anatomy. What's known out there for veterinarians is kind of basic information. We can scan all sorts of things, all sorts of animals. The only problem is to fit it into the machine. So here's a bear. It was kind of hard to get it in. And the bear is a cuddly, friendly animal. And here it is. Here is the nose of the bear. And you might want to cuddle this one, until you change the functions and look at this. So be aware of the bear.
En el centro también nos divertimos un poco. Esta es una TAC, tomografía asistida por computadora. Esta es una leona del zoológico local de las afueras de Norrköping en Kolmarden, Elsa. Elsa vino al centro y la sedaron para meterla en el escáner. Luego, claro, obtuve todo el conjunto de datos de la leona. Y puedo hacer imágenes muy lindas como esta. Puedo quitar las capas de la leona. Puedo ver dentro de ella. Hemos estado experimentando con esto. Creo que es una gran aplicación para el futuro de esta tecnología. Porque se sabe muy poco de la anatomía animal. Lo que conocen los veterinarios es información muy elemental. Nosotros podemos escanear todo tipo de cosas, todo tipo de animales. El único problema es meterlos en la máquina. Aquí hay un oso. Es un poco complicado meterlo allí. El oso es un animal tierno y amistoso. Y aquí está. He aquí el hocico del oso. Es posible que quisieran abrazarlo hasta que yo cambie la función y vean esto. Así que tengan cuidado con el oso.
So with that, I'd like to thank all the people who have helped me to generate these images. It's a huge effort that goes into doing this, gathering the data and developing the algorithms, writing all the software. So, some very talented people. My motto is always, I only hire people that are smarter than I am and most of these are smarter than I am.
Para terminar quisiera agradecer a todas las personas que me han ayudado a generar estas imágenes. Esto ha demandado un gran esfuerzo, recopilar los datos y desarrollar los algoritmos, codificar todo el software. Son personas con mucho talento. Mi lema es que siempre contrato personas más inteligentes que yo y la mayoría de ellos son más inteligente que yo.
So thank you very much.
Así que muchas gracias.
(Applause)
(Aplausos)