Reconstrucción con aprendizaje profundo en Colonografía por Tomografía Computarizada

por Feb 19, 2024Tomografía

En un reciente estudio publicado en Academic Radiology, se revela un avance prometedor en la colonografía por tomografía computarizada (CTC).

Investigadores han explorado el potencial del uso de la reconstrucción mediante aprendizaje profundo para reducir la dosis efectiva de radiación, marcando un impactante descenso del 83.18% en comparación con las técnicas tradicionales de reconstrucción iterativa de baja dosis.

La pregunta clave que surge es si la reconstrucción de imágenes con aprendizaje profundo podría transformar el juego en la CTC

El estudio, realizado en 270 participantes con una edad promedio de 47.94 años, comparó la calidad de imagen entre la reconstrucción de baja dosis mediante aprendizaje profundo (LD-DLR), la reconstrucción iterativa de baja dosis (LD-IR) y la reconstrucción iterativa de dosis rutinaria (RD-IR).

Los investigadores evaluaron ruido, relación señal-ruido (SNR), relación contraste-ruido (CNR) y la calidad de imagen subjetiva en una escala de cinco puntos.

Los resultados mostraron que el uso de LD-DLR redujo la dosis efectiva para la CTC de baja dosis en un impresionante 83.18% (0.86 mSv) en comparación con LD-IR (5.18 mSv).

La calidad de imagen subjetiva para LD-DLR fue comparable a RD-IR (3.61 de 5 para ambos) y fue un 25% superior a la de LD-IR (2.7 de 5).

Además, LD-DLR proporcionó consistentemente niveles de ruido más bajos y mayores valores de SNR y CNR en comparación con LD-IR y RD-IR, independientemente del índice de masa corporal (IMC) de los pacientes.

Para aquellos con un IMC normal, CNR y SNR para LD-DLR (132.72 y 4.32 respectivamente) fueron más del doble que los de RD-IR (54.43 y 2.01 respectivamente).

Imagen: Aquí se puede observar una comparación de las imágenes axiales de la CTC de un hombre de 26 años sin síntomas clínicos de cáncer colorrectal, utilizando la reconstrucción iterativa de dosis rutinaria (RD-IR) (a, d), la reconstrucción iterativa de baja dosis (LD-IR) (b, e) y la reconstrucción mediante aprendizaje profundo de baja dosis (LD-DLR) (c, f).

En las imágenes de LD-DLR, los autores señalaron una relación señal-ruido (SNR) de 3.92 y una relación contraste-ruido (CNR) de 79.51, en comparación con un SNR de 1.54 y un CNR de 29.26 para las imágenes de LD-IR. (Imágenes de Academic Radiology, enlace abajo).

 En palabras de los expertos

El Dr. Yanshan Chen, autor principal del estudio, de la Universidad Sun Yat-sen en Guangdong, China, destacó: “Comparado con la reconstrucción iterativa, la reconstrucción con aprendizaje profundo redujo significativamente el ruido de la imagen, mejoró SNR y CNR, y obtuvo una puntuación de calidad de imagen subjetiva más alta a una dosis efectiva inferior a 1 mSv en CTC de baja dosis”.

Además, el estudio sugiere que la calidad de imagen de LD-DLR no se ve significativamente afectada por el IMC, lo que indica su aplicabilidad a personas de diferentes tamaños corporales.

Esta innovadora técnica no solo podría revolucionar la forma en que se realizan las CTC, sino también ofrecer una alternativa prometedora para reducir la exposición a la radiación sin comprometer la calidad de la imagen.

 

Para conocer más sobre esta investigación recome damos visitar Academic Radiology y acceder al artículo completo. 

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