Técnica novedosa de TC reduce la exposición a la radiación
Por el equipo editorial de MedImaging en español Actualizado el 03 Aug 2020 |
Imagen: Imágenes de TC de un esófago de conejo, adquiridas con (a) oscilación, (b) rotación (c) muestreo de TC cicloidal y (d) muestreo cicloidal en modo continuo. (Fotografía cortesía de UCL)
Un estudio nuevo muestra que dividir un haz completo de rayos C en haces más estrechos puede reducir la dosis de radiación durante una tomografía computarizada (TC).
Desarrollado por investigadores del Colegio Universitario de Londres (UCL, Reino Unido), el nuevo método, llamado tomografía computarizada cicloidal, consiste en sondear la muestra con una matriz de pequeñas vigas formadas por una máscara y la aplicación de un esquema de adquisición cicloidal, mediante el cual la muestra se rota y traduce simultáneamente. Si las aberturas de la máscara son más pequeñas que el desenfoque combinado de la fuente de rayos X y el detector, y no hay una superposición significativa entre los haces, las frecuencias espaciales más altas facilitan la reconstrucción eficiente en imágenes tomográficas de alta resolución.
Luego, los investigadores compararon el método novedoso con los métodos tradicionales de tomografía computarizada, en los que el elemento gira cuando se dirige un haz completo hacia él. Descubrieron que el método de TC cicloidal proporciona dosis más bajas de radiación, pero produce la misma calidad de imagen. Además, un estudio preliminar de la relación señal-ruido (SNR) versus la dosis administrada reveló un potencial significativo de ahorro de dosis. El estudio fue publicado el 23 de julio de 2020 en la revista Physical Review.
“Este nuevo método soluciona dos problemas. Se puede usar para reducir la dosis, pero si se implementa a la misma dosis, puede aumentar la resolución de la imagen. Esto significa que la nitidez de la imagen se puede ajustar fácilmente usando máscaras con aperturas de diferentes tamaños, lo que permite una mayor flexibilidad y libera la resolución de las restricciones del hardware del escáner”, dijo el autor principal, el profesor Sandro Olivo, PhD. “El nuevo método se puede adaptar a los escáneres médicos para reducir la cantidad de radiación entre millones de personas que se hacen tomografías computarizadas cada año”.
Enlace relacionado:
Colegio Universitario de Londres
Desarrollado por investigadores del Colegio Universitario de Londres (UCL, Reino Unido), el nuevo método, llamado tomografía computarizada cicloidal, consiste en sondear la muestra con una matriz de pequeñas vigas formadas por una máscara y la aplicación de un esquema de adquisición cicloidal, mediante el cual la muestra se rota y traduce simultáneamente. Si las aberturas de la máscara son más pequeñas que el desenfoque combinado de la fuente de rayos X y el detector, y no hay una superposición significativa entre los haces, las frecuencias espaciales más altas facilitan la reconstrucción eficiente en imágenes tomográficas de alta resolución.
Luego, los investigadores compararon el método novedoso con los métodos tradicionales de tomografía computarizada, en los que el elemento gira cuando se dirige un haz completo hacia él. Descubrieron que el método de TC cicloidal proporciona dosis más bajas de radiación, pero produce la misma calidad de imagen. Además, un estudio preliminar de la relación señal-ruido (SNR) versus la dosis administrada reveló un potencial significativo de ahorro de dosis. El estudio fue publicado el 23 de julio de 2020 en la revista Physical Review.
“Este nuevo método soluciona dos problemas. Se puede usar para reducir la dosis, pero si se implementa a la misma dosis, puede aumentar la resolución de la imagen. Esto significa que la nitidez de la imagen se puede ajustar fácilmente usando máscaras con aperturas de diferentes tamaños, lo que permite una mayor flexibilidad y libera la resolución de las restricciones del hardware del escáner”, dijo el autor principal, el profesor Sandro Olivo, PhD. “El nuevo método se puede adaptar a los escáneres médicos para reducir la cantidad de radiación entre millones de personas que se hacen tomografías computarizadas cada año”.
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