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Diseñan aplicación para transformar tecnologías de imagenología

Por el equipo editorial de MedImaging en español
Actualizado el 05 Apr 2013
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Los científicos están mejorando el desempeño de tecnologías que van desde escáneres de tomografía computarizada (TC) médica hasta cámaras digitales utilizando una serie de modelos para extraer información de grupos de datos muy grandes y luego reconstruyendo las imágenes, de manera similar a un rompecabezas.

La nueva aplicación se denomina reconstrucción iterativa basada en modelo (MBIR, por sus siglas en inglés). “Es más o menos como los humanos solucionan los problemas por ensayo y error, evaluando la probabilidad y descartando información superflua”, dijo el Dr. Charles Bouman, profesor de ingeniería eléctrica y de computación y una profesora de ingeniería biomética de la Universidad Purdue (West Lafayette, IN, EUA).

La MBIR se ha usado en la tecnología nueva de TC que solo expone a los pacientes a una cuarta parte de la radiación de los escáneres TC convencionales. En la electrónica de consumo, han diseñado una cámara nueva que le permite al usuario enfocar la imagen después de que se ha tomado. “Esas innovaciones son el resultado de 20 años de investigación mundial para desarrollar la reconstrucción iterativa”, dijo el Dr. Bouman. “Estamos solo arañando la superficie. A medida de que la comunidad de investigación construya modelos más precisos, podemos extraer más información para conseguir resultados mejores”.

La reducción en la exposición a la radiación en los escáneres TC médicos se debe a la mayor eficiencia lograda usando los algoritmos y modelos. Los investigadores también han usado la aplicación para mejorar la calidad de las imágenes capturadas con un microscopio electrónico.

Purdue, la Universidad de Notre Dame (West Bend, IN, EUA), y GE Healthcare (Chalfont St. Giles, Reino Unido), emplearon MBIR para crear Veo, una tecnología nueva de TC que les permite a los médicos diagnosticar pacientes con imágenes de alta nitidez, a dosis de radiación bajas anteriormente no conseguibles. La tecnología ha demostrado reducir la exposición de la radiación en 78%. “Si usted puede lograr exámenes útiles diagnósticamente a tales dosis bajas esto abre el potencial para hacer programas de detección a gran escala para cosas como el cáncer de pulmón”, dijo el Dr. Bouman. “Usted abre completamente aplicaciones clínicas nuevas porque la dosis es tan baja”.

Un escáner TC es mucho mejor para diagnosticar la enfermedad, que los rayos-x planos porque proporciona una imagen tridimensional (3D) del tejido. Sin embargo, los equipos convencionales de TC emiten demasiada radiación para ameritar un uso diagnóstico más amplio. “Pero a medida que la dosis baja, el equilibrio riesgo-beneficio para la detección se volverá mucho más favorable”, dijo el Dr. Bouman. “Para la microscopía electrónica, la ventaja principal es la resolución más alta, pero también hay alguna ventaja por la reducción de la dosis de electrones, que pueden dañar la muestra”.

La investigación para desarrollar Veo ha sido un esfuerzo de equipo con el Dr. Ken Sauer, un profesor asociado de ingeniería eléctrica en Notre Dame, en colaboración con el Dr. Jean-Baptiste Thibault, el Dr. Jiang Hsieh, y el Dr. Zhou Yu. Los Drs. Thibault y Yu trabajaron en la tecnología como asistentes graduados bajo la dirección del Dr. Bouman y el Dr. Sauer y ambos trabajan actualmente en GE Healthcare.

La resolución mejorada puede ayudarles a los investigadores a diseñar la siguiente generación de nanocompuestos para aplicaciones como pilas de combustible y cubiertas transparentes. Un artículo sobre la tecnología fue publicado en Enero de 2013 en la revista Current Radiological Reports.

Los modelos y algoritmos en la MBIR aplican cálculos de probabilidad para extraer los datos exactos, al igual que las personas usan supuestos lógicos para sacar conclusiones. “Usted busca todos los datos posibles para encontrar lo que está buscando”, dijo el Dr. Bouman. “Esto es como las personas resuelven los problemas. Usted vio a Bob ayer en la tienda; se pregunta de dónde venía. Bien, usted determina que probablemente viene de trabajar porque tiene algunos modelos de probabilidad en su mente. Usted sabe que probablemente no venía de San Francisco porque él no va a San Francisco con mucha frecuencia, etc.”

La MBIR también puede traer escáneres TC más rentables para la vigilancia en los aeropuertos. En los escáneres tradicionales, una fuente de rayos-x rota a velocidades altas en círculo alrededor de una cámara, captando imágenes de sección transversal del equipaje colocado dentro de la cámara. Sin embargo, MBIR puede permitir que los dispositivos sean dinamizados elimando la necesidad de que el mecanismo rote.

Enlaces relacionados:

Purdue University
University of Notre Dame
GE Healthcare


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