Algoritmo de IA detecta automáticamente artefactos en resonancias magnéticas

Los avances en las técnicas de aceleración de resonancia magnética (RM) han transformado la productividad de la RM. Además, la incorporación de inteligencia artificial (IA) tiene el potencial de optimizar el flujo de trabajo de las RM y acelerar la adquisición de imágenes. Sin embargo, las tecnologías asistidas por operadores no han logrado ponerse al día con los avances de la resonancia magnética. Esta brecha ahora podría cerrarse con un nuevo modelo de IA desarrollado para identificar artefactos típicos de resonancia magnética con alta sensibilidad, precisión y velocidad. La adopción de tales tecnologías de asistencia puede garantizar la calidad de la imagen y acelerar la adopción clínica de nuevas técnicas de imagen.

Los científicos de Philips (Ámsterdam, Países Bajos) han desarrollado VitaLenz, un algoritmo de IA capaz de identificar automáticamente artefactos en resonancias magnéticas. Esta red neuronal convolucional de detección de objetos en tiempo real (CNN) se entrenó en 4.606 imágenes cerebrales y está diseñada para ayudar a los tecnólogos de RM durante el escaneo. El modelo se entrenó utilizando tres tipos de contrastes de imagen (ponderada en T1, ponderada en T2 y FLAIR) y tres planos de imagen (axial, sagital y coronal). Estas imágenes se procesaron aún más para generar seis artefactos de imagen comunes: movimiento, envoltura, desenfoque, campo de polarización, pico de RF y distorsión geométrica. Posteriormente, el modelo se puso a prueba en 570 imágenes de RM, con y sin artefactos, y se evaluó la sensibilidad, la especificidad y la precisión. Además, un subconjunto de imágenes de prueba fue examinado por ocho tecnólogos de RM registrados, cada uno con un promedio de 17,2 años de experiencia, para comparar el desempeño del modelo con lectores humanos.

Imagen: VitaLenz está diseñado para ayudar a los tecnólogos de RM durante el escaneo (Fotografía cortesía de Freepik)

Los investigadores encontraron que VitaLenz demostró un desempeño similar en comparación con el grupo de lectores humanos en cuanto a sensibilidad y precisión. Además, en promedio, VitaLenz tardó solo 0,477 segundos por imagen en detectar, etiquetar y localizar artefactos. Estos resultados sugieren que VitaLenz tiene la capacidad de identificar, etiquetar y localizar artefactos de imágenes de RM con alta sensibilidad, precisión y velocidad. Aunque el modelo mostró una especificidad considerablemente menor, su alta sensibilidad indica su uso potencial para identificar imágenes que contienen artefactos que pueden requerir un nuevo examen o ajuste. Además, la velocidad de evaluación de imágenes de VitaLenz supera sustancialmente la de los lectores humanos y no se ve afectada por la fatiga experimentada por los tecnólogos al analizar miles de imágenes durante un turno típico.

"A medida que se desarrolla nueva tecnología para acelerar la adquisición de imágenes y aumentan las demandas de productividad, es imperativo que se cree en paralelo tecnología que ayude al tecnólogo de RM", dijo Joel Batey, consultor clínico de RM de Philips, quien presentó los hallazgos en la reciente reunión de la Sociedad International de Resonancia Magnética en Medicina (ISMRM). "A medida que avanzan las técnicas de aceleración de imágenes de RM, es importante crear conjuntamente herramientas que ayuden al tecnólogo a garantizar que se mantenga la atención al paciente y la calidad de la imagen".

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