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Aprendizaje profundo permite resonancia magnética cerebral 3D rápida a 0,055 tesla

Por el equipo editorial de MedImaging en español
Actualizado el 05 Oct 2023
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Imagen: Un marco de reconstrucción basado en aprendizaje profundo puede acelerar la resonancia magnética cerebral a 0,055 tesla (Fotografía cortesía de 123RF)
Imagen: Un marco de reconstrucción basado en aprendizaje profundo puede acelerar la resonancia magnética cerebral a 0,055 tesla (Fotografía cortesía de 123RF)

En los últimos años, se ha realizado un trabajo importante en el desarrollo de máquinas portátiles de resonancia magnética (RMN) de campo ultrabajo. Están diseñadas para ser asequibles, fáciles de usar sin protección especial y buenas para entornos de puntos de atención. Sin embargo, la calidad de la imagen no ha estado a la altura y los escaneos también tardan mucho tiempo. El aprendizaje profundo está cambiando las reglas del juego y ha sido eficaz en diversas tareas de reconstrucción de imágenes de resonancia magnética de campo alto, incluidas las de artefactos, eliminación de ruido y reconstrucción. Ahora, los investigadores han propuesto un marco de reconstrucción de adquisición rápida y aprendizaje profundo para acelerar la resonancia magnética cerebral a 0,055 tesla.

En un nuevo estudio cuyo objetivo es mejorar la velocidad y la calidad de la resonancia magnética cerebral de campo ultrabajo utilizando el aprendizaje profundo, investigadores de la Universidad de Hong Kong (Hong Kong, República Popular China) lograron con éxito una resonancia magnética cerebral tridimensional rápida a 0,055 T. Esto se hizo combinando directamente adquisición acelerada de datos de resonancia magnética y formación de imágenes 3D de aprendizaje profundo que reconstruye imágenes a partir de datos incompletos del espacio k 3D con superresolución. La adquisición comprende una codificación 3D promedio única con muestreo de Fourier parcial 2D, lo que reduce el tiempo de exploración de los protocolos de imágenes ponderadas en T1 y T2 a 2,5 y 3,2 minutos, respectivamente.

El sistema de aprendizaje profundo 3D aprovecha la anatomía cerebral homogénea disponible en las resonancias magnéticas de alto campo para mejorar la calidad de la imagen. Minimiza los errores y el ruido al tiempo que aumenta la resolución espacial a una resolución isotrópica sintética de 1,5 mm. El nuevo método supera con éxito las limitaciones de la baja intensidad de la señal, lo que permite la reconstrucción detallada de características anatómicas finas. Estas características son consistentes tanto dentro de sujetos individuales como entre diferentes protocolos de imágenes. Este nuevo método abre la puerta a resonancias magnéticas de todo el cerebro rápidas y de alta calidad con una intensidad de campo magnético de 0,055 tesla, lo que ofrece una variedad de aplicaciones potenciales en biomedicina.

Enlaces relacionados:
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