Utilizamos cookies para comprender de qué manera utiliza nuestro sitio y para mejorar su experiencia. Esto incluye personalizar el contenido y la publicidad. Para más información, Haga clic. Si continua usando nuestro sitio, consideraremos que acepta que utilicemos cookies. Política de cookies.

Presenta Sitios para socios Información LinkXpress
Ingresar
Publique su anuncio con nosotros
GLOBETECH PUBLISHING LLC

Deascargar La Aplicación Móvil




Método con IA disminuye la exposición a la radiación debido a los exámenes de TC

Por el equipo editorial de MedImaging en español
Actualizado el 17 Jul 2019
Print article
Imagen: La investigación muestra que el aprendizaje automático tiene el potencial de perfeccionar la imagenología médica, especialmente la tomografía computarizada, reduciendo la exposición a la radiación y mejorando la calidad de la imagen (Fotografía cortesía de Axis Imaging News).
Imagen: La investigación muestra que el aprendizaje automático tiene el potencial de perfeccionar la imagenología médica, especialmente la tomografía computarizada, reduciendo la exposición a la radiación y mejorando la calidad de la imagen (Fotografía cortesía de Axis Imaging News).
Los ingenieros del Instituto Politécnico de Rensselaer (Troy, NY, EUA) trabajaron junto con los radiólogos del Hospital General de Massachusetts (Boston, MA, EUA) y la facultad de medicina de Harvard (Boston, MA, EUA), para demostrar que el aprendizaje automático tiene el potencial de perfeccionar enormemente la imagenología médica, en particular la tomografía computarizada (TC), reduciendo la exposición a la radiación y mejorando la calidad de las imágenes. El equipo cree que los nuevos hallazgos de su investigación son un caso sólido para aprovechar el poder de la inteligencia artificial (IA) para mejorar las tomografías computarizadas de baja dosis.

En los últimos años, ha habido un enfoque importante en las técnicas de tomografía computarizada de baja dosis para aliviar las preocupaciones sobre la exposición de los pacientes a la radiación de rayos X asociada al uso generalizado de las tomografías computarizadas. Sin embargo, reducir la radiación puede afectar la calidad de la imagen. Ingenieros de todo el mundo han intentado resolver este problema diseñando técnicas de reconstrucción iterativas para ayudar a detectar y eliminar las interferencias de las imágenes de TC. Sin embargo, el inconveniente es que estos algoritmos a veces eliminan información útil o alteran falsamente la imagen.

En la última investigación, el equipo intentó abordar este desafío persistente utilizando un marco de aprendizaje automático. Desarrollaron una red neuronal profunda dedicada y compararon sus mejores resultados con lo mejor de lo que tres de los principales escáneres de TC comerciales podrían producir con técnicas de reconstrucción iterativas. Los investigadores buscaban determinar cómo se utilizaba clínicamente el desempeño de su enfoque de aprendizaje profundo en comparación con los algoritmos iterativos representativos seleccionados. Descubrieron que los algoritmos de aprendizaje profundo desarrollados por el equipo de Rensselaer funcionaron tan bien como, o mejor que, las técnicas iterativas actuales en la mayoría de los casos.

Los investigadores también encontraron que su método de aprendizaje profundo era mucho más rápido y permitía a los radiólogos afinar las imágenes según los requisitos clínicos. Según los investigadores, los resultados positivos se obtuvieron sin acceso a los datos originales o sin procesar de todos los escáneres de tomografía computarizada, y es probable que un algoritmo de aprendizaje profundo más especializado se desempeñe aún mejor si se dispone de datos de tomografía computarizada originales. Creen que estos resultados confirman que el aprendizaje profundo podría ayudar a producir imágenes de TC más seguras y exactas, a la vez que se ejecuta más rápidamente que los algoritmos iterativos.

“La dosis de radiación ha sido un problema importante para los pacientes a quienes les realizan tomografías computarizadas. Nuestra técnica de aprendizaje automático es superior o, al menos, comparable a las técnicas iterativas utilizadas en este estudio para permitir la tomografía computarizada de baja radiación”, dijo Ge Wang, profesor de la cátedra Clark y Crossan de ingeniería biomédica en Rensselaer y un autor correspondiente en este artículo. “Es una conclusión de alto nivel que lleva un mensaje poderoso. Es hora de que el aprendizaje automático despegue rápidamente y, con suerte, se haga cargo”.

Enlace relacionado:
Instituto Politécnico de Rensselaer
Hospital General de Massachusetts
Facultad de Medicina de Harvard



Miembro Oro
Solid State Kv/Dose Multi-Sensor
AGMS-DM+
New
Portable Radiology System
DRAGON ELITE & CLASSIC
New
Oncology Information System
RayCare
New
Portable X-Ray Unit
AJEX240H

Print article

Canales

Radiografía

ver canal
Imagen: Los marcadores de IA resaltan las calcificaciones sospechosas y las lesiones de tejidos blandos junto con una puntuación de región objetiva (Fotografía cortesía de ScreenPoint Medical)

Solución de IA proporciona a radiólogos un "segundo par" de ojos para detectar cánceres de mama

La mamografía, una herramienta clave en la detección del cáncer de mama, ha demostrado ser eficaz para mejorar los resultados de los pacientes y reducir la mortalidad al identificar... Más

RM

ver canal
Imagen: Se ha encontrado que 0.55T son suficiente para obtener una imagen de calidad diagnóstica de una resonancia magnética (Fotografía cortesía de 123RF)

Imágenes de resonancia magnética de 0,55 T de campo bajo ofrecen utilidad diagnóstica similar a la de 1,5 T para exploraciones abdominales

La resonancia magnética (RM) es una herramienta vital en el diagnóstico médico, pero el alto costo de los sistemas clínicos de cuerpo entero es una barrera importante.... Más

Ultrasonido

ver canal
Imagen: El ultrasonido intravascular proporciona una imagen más precisa y específica de las arterias coronarias (Fotografía cortesía de 123RF)

Imágenes intravasculares mejoran significativamente resultados en procedimientos de colocación de stent cardiovascular

Las personas con enfermedad de las arterias coronarias, que implica la acumulación de placa en las arterias que provoca síntomas como dolor en el pecho, dificultad para respirar y ataques... Más

Medicina Nuclear

ver canal
Imagen: La técnica de imágenes PET puede detectar de manera no invasiva la inflamación activa antes de que surjan síntomas clínicos (Fotografía cortesía de 123RF)

Nuevo trazador PET detecta artritis inflamatoria antes de que aparezcan síntomas

La artritis reumatoide, la forma más común de artritis inflamatoria, afecta a 18 millones de personas en todo el mundo. Es una enfermedad autoinmune compleja caracterizada por inflamación... Más

Imaginología General

ver canal
Imagen: Los hologramas 3D de alta fidelidad específicos del del paciente del software de RA permiten a los cirujanos comprender mejor la anatomía complicada (Fotografía cortesía de Sira Medical)

Software de planificación quirúrgica preoperatoria de RA hace que la cirugía sea más segura y eficiente

Los cirujanos enfrentan regularmente un desafío importante al aplicar información radiológica a pacientes del mundo real debido a su dependencia de imágenes 2D, que a menudo... Más

TI en Imaginología

ver canal
Imagen: La nueva Medical Imaging Suite hace que los datos de imágenes de atención médica sean más accesibles, interoperables y útiles (Fotografía cortesía de Google Cloud)

Nueva suite de imágenes médicas de Google Cloud hace los datos de imágenes médicas más accesibles

Las imágenes médicas son una herramienta fundamental que se utiliza para diagnosticar a los pacientes, y cada año se escanean miles de millones de imágenes médicas en... Más
Copyright © 2000-2024 Globetech Media. All rights reserved.