RM permite hallar huellas digitales para lograr diagnósticos con mayor rapidez

Por el equipo editorial de MedImaging en español
Actualizado el 16 Sep 2015
Nuevos hallazgos publicados en la revista Nature, indican que una nueva técnica con imágenes de resonancia magnética (RM), llamada de Huellas por Resonancia Magnética (MRF), podría proporcionar mucha más información en cada medición a un costo más bajo que las imágenes de resonancia magnética tradicional.

Unos investigadores cambiaron diferentes partes de los campos electromagnéticos de entrada de un escáner y lograron que la señal recibida fuera sensible a cuatro propiedades físicas. Esa técnica les proporcionó a los investigadores una huella digital única para cada tipo de tejido, enfermedad o material presente en el cuerpo. Luego, los investigadores utilizaron el reconocimiento de patrones para mapear esos patrones y utilizaron estimaciones cuantitativas para diferenciar los diferentes tipos de tejidos.

Imagen: El escáner MAGNETOM Avanto 1.5-T RM (Fotografía cortesía de Siemens Healthcare).

La investigación fue llevada a cabo por científicos de la Universidad Case Western Reserve (CWRU; Cleveland, OH, EUA), del Centro Médico de los Hospitales de la Universidad Case (UH; Cleveland, OH, EUA) y Siemens Healthcare (Erlangen, Alemania) y podría ayudar a los médicos a identificar tipos específicos de cáncer, esclerosis múltiple y enfermedades del corazón, entre otras.

Mark Griswold, profesor de radiología de la Facultad de Medicina de Case Western Reserve, dijo: “El objetivo general es identificar específicamente los tejidos y las enfermedades individuales, con la expectativa de ver y cuantificar las cosas antes de que se conviertan en un problema. Pero con el fin de llegar allí, hemos tenido que renunciar a todo lo que sabíamos sobre la resonancia magnética y empezar de nuevo”.

El grupo espera reducir el tiempo de examen y seguir construyendo la biblioteca de huellas dactilares con MRF en los próximos años. En el futuro la MRF podría incluso ser utilizada para determinar si un tejido está sano o no y el tipo y gravedad de una enfermedad.

Enlaces relacionados:

CWRU

UH Case Medical Center

Siemens Healthcare



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