Algoritmo de reconstrucción basado en aprendizaje profundo reduce a la mitad tiempos de exploración de resonancia magnética lumbar

El dolor de la espalda baja, con su miríada de causas comunes y potenciales, a menudo se puede identificar a través de imágenes de resonancia magnética (IRM), una modalidad de diagnóstico por imágenes que se utiliza cada vez más en la medicina moderna. La resonancia magnética ofrece una resolución superior de los tejidos blandos y no expone a los pacientes a radiación ionizante. Sin embargo, se ve afectada por tiempos de adquisición largos y la necesidad de ajustes de parámetros para mejorar la calidad de la imagen, lo que puede prolongar aún más los tiempos de escaneo. En los últimos años, la inteligencia artificial (IA), específicamente el aprendizaje profundo (DL), ha logrado avances significativos en varias áreas de imágenes, incluida la clasificación de imágenes, la segmentación, la eliminación de ruido, la superresolución y la síntesis/transformación de imágenes. Sin embargo, aún no se ha explorado el impacto de los algoritmos de IA en la adquisición rutinaria del protocolo completo de la columna lumbar por resonancia magnética.

En un nuevo estudio, investigadores del Hospital Universitario Sant'Andrea (Roma, Italia) compararon la calidad de imagen cuantitativa y subjetiva, el tiempo de escaneo y la confianza diagnóstica entre un algoritmo novedoso de reconstrucción basado en el aprendizaje profundo (DLR) y el protocolo de resonancia magnética estándar para la zona lumbar. Mediante el uso del algoritmo DLR, los investigadores pudieron reducir a la mitad la duración de los exámenes de resonancia magnética lumbar. Además, estos tiempos de escaneo mejorados no comprometieron la calidad de la imagen, sino que mejoraron la relación señal-ruido. Para este estudio, se aplicó el algoritmo AIR Recon DL de GE Healthcare aprobado por la FDA a los exámenes de 80 voluntarios sanos que se sometieron a un examen de resonancia magnética de 1,5 T de la columna lumbar entre septiembre de 2021 y mayo de 2023. Se utilizaron tanto el algoritmo DLR como los protocolos estándar para secuencias completas, que posteriormente fueron valoradas por dos radiólogos que desconocían las técnicas de reconstrucción empleadas.

El algoritmo DLR produjo una reducción notable en el tiempo de exploración del protocolo, reduciéndolo de casi 13 minutos a poco más de 6 minutos. Los radiólogos cegados informaron que el algoritmo de reconstrucción proporcionó una SNR más alta en todas las secuencias y una CNR superior para imágenes de eco de espín rápido ponderadas en T2 axiales y sagitales. Ambos lectores calificaron la calidad de imagen general para todas las secuencias como superior con el DLR, lo que llevó al equipo de investigación a sugerir que el protocolo DLR se puede integrar de manera segura en la práctica clínica. El equipo también notó los beneficios adicionales de acortar los protocolos de resonancia magnética lumbar, incluida la rentabilidad y una mejora en el cumplimiento del paciente, especialmente para aquellos que son claustrofóbicos o experimentan dolor físico intenso.

Enlaces relacionados:
Hospital Universitario Sant'Andrea  

Visitar la expo >

New

Ultrasound-Guided Biopsy & Visualization Tools

Endoscopic Ultrasound (EUS) Guided Devices

Ultra-Flat DR Detector

meX+1717SCC

Computed Tomography System

Aquilion ONE / INSIGHT Edition

Portable X-ray Unit

AJEX140H