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Revolucionario software de procesamiento de imágenes basado en aprendizaje profundo mejora calidad de imagen de PET/CT

Por el equipo editorial de MedImaging en español
Actualizado el 20 Jun 2023
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Imagen: La tecnología Precision DL basada en AI está disponible en el sistema Omni Legend PET/CT (Fotografía cortesía de GE Healthcare)
Imagen: La tecnología Precision DL basada en AI está disponible en el sistema Omni Legend PET/CT (Fotografía cortesía de GE Healthcare)

Las imágenes médicas juegan un papel vital en el diagnóstico de enfermedades, la formulación de planes de tratamiento y la evaluación del éxito de las terapias para innumerables pacientes en todo el mundo. La calidad de estas imágenes es de suma importancia tanto para los médicos como para los pacientes, ya que podría significar la diferencia entre la detección temprana o el descubrimiento en etapa tardía de una lesión pequeña, lo que podría influir en los resultados del paciente y el tratamiento de la enfermedad. Como resultado, los médicos están optando progresivamente por soluciones basadas en IA para obtener una calidad de imagen superior en comparación con la atención tradicional. El aprendizaje profundo, un subconjunto de la IA y el aprendizaje automático, emplea redes neuronales profundas que comprenden capas de cálculos matemáticos y millones de conexiones y parámetros. Estos se entrenan y perfeccionan en función del resultado deseado, lo que hace que el aprendizaje profundo sea un avance significativo sobre los procesos más antiguos que exigen una mayor intervención humana. Esto permite la gestión de modelos complejos y una gran cantidad de parámetros con facilidad, brindando a los médicos el tiempo y los conocimientos que necesitan para un diagnóstico y una atención al paciente más seguros.

GE HealthCare (Chicago, IL, EUA) presentó Precision DL, un novedoso e innovador software de procesamiento de imágenes basado en aprendizaje profundo que ofrece las ventajas de desempeño de calidad de imagen típicamente asociadas con la reconstrucción de tiempo de vuelo (ToF) basada en hardware. Estas ventajas incluyen una relación mejorada de contraste a ruido, recuperación de contraste y precisión cuantitativa. Precision DL es más que una nueva técnica de procesamiento de imágenes; está diseñado con una red neuronal profunda sofisticada entrenada en miles de imágenes producidas con múltiples métodos de reconstrucción, incluida la reconstrucción ToF. Esto le permite ofrecer las ventajas de rendimiento de calidad de imagen generalmente vinculadas con la reconstrucción ToF basada en hardware.

Precision DL está disponible en el escáner PET/CT Omni Legend de GE HealthCare, que ya posee más del doble de sensibilidad que los escáneres digitales anteriores, lo que facilita tiempos de escaneo más rápidos y una notable capacidad de detección de lesiones pequeñas. La combinación de Precision DL con la ultra alta sensibilidad y la tecnología de detección digital de tercera generación de Omni Legend abre una nueva era para el rendimiento y los resultados de PET/CT. Esto marca un cambio de la tecnología ToF a la próxima generación de desempeño de PET/CT, lo que permite a los médicos descifrar eventos coincidentes con resoluciones excepcionalmente altas para diagnósticos y planes de tratamiento informados. GE HealthCare obtuvo la autorización 510(k) de la FDA de EUA para Precision DL.

“Una de las principales ventajas de avanzar completamente hacia el futuro de la IA y el aprendizaje profundo es hacer que las imágenes de última generación sean accesibles para más prácticas, en más áreas de atención que nunca”, dijo Jan Makela, presidente y director ejecutivo de imágenes, GE HealthCare. “Los médicos están viendo el valor de aplicar la tecnología de aprendizaje profundo para mejorar la calidad de la imagen con nuestra familia multimodal de aplicaciones Effortless Recon DL, que ya incluye AIR Recon DL para RM, TrueFidelity para TC y Helix DL para rayos X. Ahora estamos orgullosos de agregar Precision DL para PET/CT, lo que permite una atención más precisa y personalizada en los departamentos de imágenes de los sistemas de atención médica”.

Enlaces relacionados:
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