La resonancia magnética puede ser una experiencia larga e incómoda para los pacientes, requiriendo estudios con duraciones aproximadas, a veces, a los 45 minutos. Ahora bien, este tiempo de exploración podría reducirse gracias a un algoritmo desarrollado en el Laboratorio de Investigación del MIT.
Los equipos de resonancia magnética utilizan fuertes campos magnéticos y ondas de radio para producir imágenes del cuerpo. En lugar de tomar sólo una exploración de un paciente, las máquinas adquieren una variedad de imágenes de la misma parte del cuerpo, cada uno diseñado para crear un contraste entre los diferentes tipos de tejido. Mediante la comparación de varias imágenes de la misma región, y el estudio de cómo los contrastes varían según los diferentes tipos de tejidos, los radiólogos pueden detectar anomalías.
En un artículo que pronto será publicado en la revista La Resonancia Magnética en la Medicina, Elfar Adalsteinsson y Vivek Goyal del MIT presentarán un nuevo algoritmo para la aceleración de la resonancia magnética (RM), al acortar el tiempo de cada análisis individual mediante la utilización de los datos del estudio previo de RM. Ya que se necesitan varios ciclos para definir los contornos de un tumor, los investigadores creen que los estudios de imágenes por resonancia pueden reducirse, ahorrándole tiempo al paciente y aumentando la utilización de la máquina.
Para mejorar el rendimiento, se utilizan ciertos rasgos anatómicos y contornos confirmados bien definidos para ayudar en los esquemas de representación de la misma área en los ciclos siguientes:
En particular, el algoritmo utiliza el primer análisis para predecir la posición probable de los límites entre los diferentes tipos de tejido en los análisis de contraste posteriores. “Con los datos de un contraste, se tiene la ventaja de que un borde en particular, digamos de la periferia del cerebro o de los bordes que limitan diferentes compartimentos en el interior del cerebro, estará en el mismo lugar”, dice Adalsteinsson.
Sin embargo, el algoritmo no puede imponer demasiada información de la primera exploración sobre las subsiguientes, dice Goyal, ya que se podrían perder las características únicas del tejido reveladas por el contraste. “Usted no debe presuponer demasiado”, dice. “Así que no asuma, por ejemplo, que el patrón brillante y oscuro de una imagen se repetirá en la siguiente, porque de hecho este tipo de patrones a menudo se invierten, y pueden revelar un tejido con propiedades completamente diferentes”.
Así que, por cada píxel, el algoritmo calcula que información nueva necesita para construir la imagen, y qué tipo de información – tales como los bordes de los diferentes tipos de tejido – puede tomar de los análisis anteriores, dice el estudiante de posgrado y primer autor Berkin Bilgic.
El resultado es un estudio de RM tres veces más rápido, recortando el tiempo que los pacientes pasan en la máquina de 45 a 15 minutos. Este escaneo más rápido tiene un impacto leve en la calidad de imagen, admite Bilgic, pero es mucho mejor que los algoritmos de la competencia.
El equipo ahora está trabajando para mejorar aún más el algoritmo, acelerando el tiempo que se tarda en procesar los datos iniciales de la imagen para producir un examen final que pueda ser analizado por los médicos, una vez que el paciente haya salido de la máquina de resonancia magnética. Cuando se usan procesadores de computadora estándar, este paso final demora actualmente mucho más tiempo que con los escáneres convencionales de resonancia magnética.
FUENTE: MIT - MEDGADGET
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