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30 ene 2023 - 02 feb 2023

Novedosa TC con recuento de fotones mejora la detección de mieloma óseo

Por el equipo editorial de MedImaging en español
Actualizado el 08 Sep 2022
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Imagen: La nueva tecnología de TC combinada con la reducción de ruido basada en IA mejora la detección del mieloma óseo (Fotografía cortesía de Pexels)
Imagen: La nueva tecnología de TC combinada con la reducción de ruido basada en IA mejora la detección del mieloma óseo (Fotografía cortesía de Pexels)

El mieloma múltiple es una enfermedad que se forma en un tipo de glóbulo blanco que se encuentra en la médula ósea, llamado célula plasmática. La enfermedad ósea, caracterizada por áreas de destrucción ósea, conocidas como lesiones líticas, se encuentra en aproximadamente el 80 % de los pacientes con mieloma múltiple. Se recomienda una TC de cuerpo entero de baja dosis para evaluar la enfermedad ósea asociada. Ahora, un estudio ha encontrado que una nueva tecnología de TC, combinada con la reducción de ruido basada en inteligencia artificial (IA), ofrece una detección superior de la enfermedad ósea asociada con el mieloma múltiple a dosis de radiación más bajas que la TC convencional. La nueva tecnología, conocida como TC con detector de fotones, debutó en la clínica en 2021 después de décadas de desarrollo, aunque se sabe mucho menos sobre la tecnología para evaluar la enfermedad ósea asociada.

El potencial para mejorar la calidad de la imagen en las exploraciones de dosis baja de todo el cuerpo inspiró a los investigadores de la Clínica Mayo (Rochester, MN, EUA) a estudiar la tecnología en personas con mieloma múltiple. Al convertir directamente los fotones de rayos X individuales en una señal eléctrica, la TC con detector de conteo de fotones puede disminuir el tamaño de píxel del detector y mejorar la resolución espacial de la imagen. Para su estudio, los investigadores compararon la tomografía computarizada con detector de conteo de fotones con la tomografía computarizada convencional de cuerpo entero de baja dosis en 27 pacientes con mieloma múltiple, con una mediana de edad de 68 años. Los pacientes se sometieron a exploraciones de todo el cuerpo con ambos tipos de TC y dos radiólogos compararon las imágenes. Los investigadores también aplicaron una técnica de IA de aprendizaje profundo desarrollada en el Centro de Innovación Clínica de TC de la Clínica Mayo para reducir el ruido en las imágenes muy nítidas de conteo de fotones.

El ruido de la TC se refiere a un cambio no deseado en los valores de los píxeles de la imagen, a menudo definido vagamente como la apariencia granulada en las imágenes transversales. La TC con detector de conteo de fotones con reducción de ruido de aprendizaje profundo demostró una mejora en la visualización y detectó más lesiones en relación con la tomografía computarizada convencional. Los investigadores ahora esperan realizar estudios de seguimiento en pacientes con estados precursores de mieloma múltiple para ver si la TC con detector de conteo de fotones encuentra lesiones óseas que eclipsarían a estos pacientes a mieloma múltiple activo. También quieren considerar la TC con detector de recuento de fotones en otros casos en los que los protocolos de dosis bajas son beneficiosos, por ejemplo, en pacientes pediátricos o embarazadas o aplicaciones de detección.

"Nos emocionó ver que, no solo pudimos detectar estas características de la actividad de la enfermedad del mieloma múltiple más claramente en el escáner de conteo de fotones", dijo el autor principal del estudio, Francis Baffour, MD, radiólogo de diagnóstico en la Clínica Mayo, "con técnicas de aprendizaje profundo para eliminación de ruido que nos permitieron generar cortes de imagen más delgados, pudimos detectar más lesiones que en la TC estándar”.

“Nuestro entusiasmo como científicos y radiólogos en estos resultados proviene de nuestra comprensión de que este escáner podría marcar la diferencia en la estadificación de la enfermedad, impactar potencialmente en la elección de la terapia y, en última instancia, en los resultados del paciente”, agregó Baffour.

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