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Sistema Cloud-MRI facilita el intercambio de datos sin interrupciones y mejora las capacidades de diagnóstico.

Por el equipo editorial de MedImaging en español
Actualizado el 17 Jul 2024
Imagen: El flujo de trabajo del sistema Cloud-MRI (foto cortesía de Yirong Zhou., Et al)
Imagen: El flujo de trabajo del sistema Cloud-MRI (foto cortesía de Yirong Zhou., Et al)

La resonancia magnética (RM) desempeña actualmente un papel importante en el diagnóstico médico, generando inmensos volúmenes de datos vitales cada año desde los centros sanitarios de todo el mundo. Sin embargo, los problemas relacionados con el almacenamiento de grandes cantidades de datos, junto con los desafíos en materia de accesibilidad y seguridad de los datos, han limitado todo su potencial para avanzar en la atención sanitaria mundial. Ahora, un equipo de investigación ha desarrollado una nueva plataforma que agiliza el intercambio de datos y mejora las capacidades de diagnóstico en diferentes instituciones sanitarias.

Este innovador sistema Cloud-MRI, desarrollado por un equipo de investigación de la Universidad de Xiamen (Xiamen, China), permite la carga de datos brutos de k-espacio, cruciales para la reconstrucción de imágenes de RM, en servidores unificados o nodos locales en el formato ISMRMRD. Este formato es un tipo de archivo estandarizado y neutral para proveedores que se utiliza en la investigación y el desarrollo de resonancia magnética. Al facilitar una reconstrucción de imágenes más rápida y apoyar operaciones sofisticadas impulsadas por inteligencia artificial (IA), el sistema mejora considerablemente la eficiencia diagnóstica, según el estudio publicado en la revista KeAI Magnetic Resonance Letters .

"Los métodos tradicionales de gestión de datos de resonancia magnética se enfrentan a limitaciones importantes, desde restricciones de almacenamiento hasta barreras en la investigación colaborativa", afirmó el profesor Xiaobo Qu, quien dirigió el equipo de investigación de la Universidad de Xiamen. "Nuestro sistema Cloud-MRI abordará estos desafíos aprovechando el poder de la computación en la nube distribuida, el ancho de banda ultrarrápido 6G, la computación de vanguardia, el aprendizaje federado y la tecnología blockchain".

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