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Resonancia magnética acelerada con reconstrucción de imágenes por IA reduce casi a la mitad los tiempos de escaneo (MI-MRI)

Por el equipo editorial de MedImaging en español
Actualizado el 25 Jan 2023
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IA reconstruye los datos faltantes de las exploraciones rápidas de resonancia magnética (Fotografía cortesía de NYU Langone)
IA reconstruye los datos faltantes de las exploraciones rápidas de resonancia magnética (Fotografía cortesía de NYU Langone)

Según un nuevo estudio, la inteligencia artificial (IA) puede reconstruir imágenes de resonancia magnética (IRM) rápidas y de muestreo grueso en imágenes de alta calidad con el mismo valor de diagnóstico que las generadas con la IRM tradicional. La reconstrucción de resonancias magnéticas con IA, que es cuatro veces más rápida que los escaneos estándar, tiene el potencial de ampliar el acceso a las resonancias magnéticas a más pacientes y reducir los tiempos de espera para las citas, dice el estudio.

El estudio es parte de la iniciativa fastMRI establecida por NYU Langone Health (Nueva York, NY, EUA) y Meta AI Research (Nueva York, NY, EUA) (anteriormente Facebook) en 2018. Esta iniciativa, destinada a utilizar la IA para hacer IRM más rápidas, condujo al desarrollo conjunto de un modelo de IA por parte de investigadores de Meta AI y científicos y radiólogos de imágenes de NYU Langone. También creó la mayor colección disponible públicamente de datos de resonancia magnética sin procesar, que ha sido utilizada a nivel mundial por científicos e ingenieros.

En un estudio anterior de "prueba de principio", el equipo de la NYU Langone había simulado exploraciones aceleradas mediante la eliminación de aproximadamente tres cuartas partes de los datos sin procesar adquiridos por exploraciones de resonancia magnética lentas convencionales. El modelo fastMRI AI luego generó imágenes que coincidían con las creadas a partir de los escaneos más lentos. En el nuevo estudio, los investigadores realizaron exploraciones aceleradas con solo una cuarta parte de los datos totales y usaron el modelo de IA para "completar" la información faltante, de manera similar a la forma en que el cerebro construye imágenes al completar la información visual faltante a partir del contexto local y experiencias previas. En ambos estudios, el equipo descubrió que las exploraciones fastMRI eran tan precisas como las exploraciones tradicionales y ofrecían una mejor calidad.

En el nuevo estudio, un total de 170 participantes recibieron una resonancia magnética de diagnóstico de rodilla utilizando un protocolo de resonancia magnética convencional, seguido de un protocolo de IA acelerado entre enero de 2020 y febrero de 2021. Todos los exámenes fueron revisados por seis radiólogos musculoesqueléticos, quienes buscaron signos de desgarros de menisco o de ligamentos y anomalías de la médula ósea o del cartílago. Los radiólogos que evaluaron las exploraciones no sabían qué imágenes eran reconstruidas con IA. Para limitar el potencial de sesgo de recuerdo, las evaluaciones de las imágenes estándar y las imágenes aceleradas por IA se espaciaron al menos con cuatro semanas de diferencia. Los radiólogos consideraron que las imágenes reconstruidas por IA eran equivalentes desde el punto de vista diagnóstico a las imágenes convencionales para detectar desgarros o anomalías. También descubrieron que la calidad general de la imagen de los escaneos acelerados era significativamente mejor que la de las imágenes convencionales.

Según los investigadores, FastMRI no requiere equipo especial. Los técnicos pueden programar las máquinas de resonancia magnética estándar para recopilar menos datos de los que normalmente se requieren. La iniciativa fastMRI ha hecho que sus datos, modelos y código estén disponibles como un proyecto de código abierto para otros investigadores y fabricantes de sistemas comerciales de resonancia magnética. Un examen de resonancia magnética que toma hasta 30 minutos se puede completar en menos de cinco minutos usando fastMRI, lo que hace que el tiempo de examen para una resonancia magnética sea comparable al de rayos X o tomografías computarizadas. Sin embargo, a diferencia de estas técnicas de imagen, la resonancia magnética proporciona información increíblemente rica, desde permitir vistas de los tejidos blandos desde diferentes perspectivas hasta resaltar pequeñas anomalías del cartílago y localizar tumores en el abdomen.

“Nuestro nuevo estudio traduce los resultados del estudio de laboratorio anterior y los aplica a pacientes reales”, dijo Michael P. Recht, MD, Profesor de Radiología Louis Marx y presidente del Departamento de Radiología de la Facultad de Medicina Grossman de la NYU. "FastMRI tiene el potencial de cambiar drásticamente la forma en que hacemos las resonancias magnéticas y aumentar la accesibilidad a la resonancia magnética para más pacientes".

“El precio que hemos pagado tradicionalmente por toda esa rica información es el tiempo”, agregó Daniel K. Sodickson, MD, PhD, jefe de innovación en el Departamento de Radiología y director del Centro para la Innovación e Investigación de Imágenes Avanzadas. "Si podemos potenciar la resonancia magnética para acercarse a la velocidad de las tomografías computarizadas, podemos hacer que toda esa información importante esté disponible para todos".

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