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Un aparato de rayos X con rejillas no toma una, sino tres imágenes a la vez: una radiografía normal, un mapa de las curvaturas invisibles del haz y una imagen de las microestructuras que dispersan la luz. Juntas permiten detectar, por ejemplo, enfisema o fibrosis pulmonar. Pero hay un inconveniente: para separar esas tres capas se necesita un truco matemático. Durante décadas se ha utilizado el mismo: ajustar los datos a una sinusoide, como si se superpusiera una onda con el ritmo adecuado. El problema es que cualquier arañazo en la rejilla o una señal débil alteran ese ritmo, y en la imagen aparecen franjas, similares a las ondas que produce una piedra al caer al agua.

Los autores del nuevo estudio partieron de una ecuación que describe cómo la luz, al atravesar la materia, cambia ligeramente de dirección y se dispersa, algo parecido a un haz de linterna en la niebla. Es la ecuación de Fokker-Planck, y sabe tener en cuenta los empujones aleatorios que recibe cada fotón. En lugar de ajustar una sinusoide, el algoritmo observa cómo varía suavemente el brillo de píxel a píxel y deduce por sí mismo dónde está la sombra real y dónde el ruido causado por los defectos de la rejilla. Es como si se limpiara la imagen con un paño suave, quitando el polvo pero sin tocar los detalles importantes.

No se trata solo de una mejora cosmética. Cuando se toma una radiografía rápida, por ejemplo para no pedir al paciente que aguante la respiración durante mucho tiempo, la señal es más débil y el ruido puede ocultar un pequeño nódulo. El algoritmo basado en Fokker-Planck extrae más información útil de ese ruido que la sinusoide habitual. Es como un restaurador experto que, a partir de unas pocas pinceladas conservadas, reconstruye toda la pintura sin inventar nada.