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.

Please note that the MedImaging website is also available in a complete English version
Presenta Sitios para socios Información LinkXpress
Ingresar
Publique su anuncio con nosotros
GLOBETECH PUBLISHING LLC

Deascargar La Aplicación Móvil




Imágenes de microvasos por ultrasonido con IA podría mejorar detección del cáncer

Por el equipo editorial de MedImaging en español
Actualizado el 26 Oct 2023
Print article
Imagen: Los investigadores avanzan en las imágenes de microvasos de ultrasonido e IA para mejorar la detección del cáncer (Fotografía cortesía de la Clínica Mayo)
Imagen: Los investigadores avanzan en las imágenes de microvasos de ultrasonido e IA para mejorar la detección del cáncer (Fotografía cortesía de la Clínica Mayo)

La ecografía es ampliamente reconocida por su papel en el monitoreo del desarrollo fetal durante el embarazo. Sin embargo, también es una herramienta valiosa para inspeccionar masas de tejido anormales y nódulos que podrían ser cancerosos. Las máquinas de ultrasonido tradicionales a menudo fallan cuando se trata de revelar los pequeños vasos sanguíneos o microvasos que forman estos tumores. Para abordar esta brecha, los investigadores han creado una herramienta de software que mejora la resolución de las imágenes de ultrasonido. Este software de imágenes por ultrasonido de alta resolución es compatible con una variedad de máquinas de ultrasonido y promete mejorar significativamente la claridad y el detalle de las imágenes.

El software de investigación denominado imágenes cuantitativas de microvasos de alta definición (q-HDMI) fue desarrollado por investigadores de la Clínica Mayo (Rochester, MN, EUA). Tiene la capacidad de producir imágenes 2D y 3D de alta resolución de microvasos tan pequeños como 150 micrones, aproximadamente el doble del grosor de un cabello humano. Los investigadores también desarrollaron un algoritmo que incorpora biomarcadores específicos relacionados con las características de los vasos pequeños, como la forma y el patrón. Este algoritmo clasifica las masas fotografiadas como benignas o malignas. En un ensayo clínico, el software q-HDMI, junto con inteligencia artificial (IA), identificó con éxito una masa de cáncer de mama maligno que medía sólo 3 milímetros de ancho en una mujer de 40 años. La detección temprana de masas cancerosas tan pequeñas puede ser crucial para un tratamiento exitoso.

Los investigadores ampliaron su estudio aplicando esta nueva tecnología a 521 pacientes con masas mamarias sospechosas que previamente se habían sometido a imágenes de ultrasonido tradicionales. Los resultados fueron notables: la tecnología logró una tasa de precisión de casi el 100 % para distinguir entre tumores benignos y malignos, independientemente de su tamaño. Luego, el equipo se centró en los nódulos tiroideos y evaluó a 92 pacientes. Los nódulos tiroideos son frecuentes y, a menudo, es difícil discernir entre cancerosos y no cancerosos utilizando técnicas de imagen estándar. El equipo identificó 12 nuevos biomarcadores para diferenciar entre los dos y los integró en su algoritmo de IA, que logró una tasa de precisión del 84 %. Esta es una mejora significativa con respecto a la tasa de precisión del 35-75 % de las técnicas de ultrasonido tradicionales. Los investigadores creen que su herramienta q-HDMI podría ser especialmente beneficiosa en regiones con experiencia y recursos médicos limitados, como áreas rurales y en desarrollo. También se están asociando con especialistas en cáncer para adaptar la herramienta q-HDMI para el seguimiento continuo del tratamiento del cáncer, permitiendo ajustes a las terapias individualizadas en tiempo real.

"Si podemos visualizar y capturar el microvaso en las etapas más tempranas del cáncer, podemos diagnosticarlo mejor y tratarlo antes, lo que mejora el resultado para el paciente", dijo la médica y científica Azra Alizad, MD, que se especializa en tecnología de ultrasonido para imágenes de cáncer. 

"Esta tecnología proporciona un valor cuantitativo que muestra la probabilidad de malignidad", añadió el científico en ingeniería biomédica Mostafa Fatemi, Ph.D. "Es una herramienta para extraer información de una manera que pueda resultar útil para los médicos".

Enlaces relacionados:
Clínica Mayo  

Miembro Oro
Solid State Kv/Dose Multi-Sensor
AGMS-DM+
New
PACS Workstation
CHILI Web Viewer
New
Under Table Shield
3 Section Double Pivot Under Table Shield
New
Miembro Plata
Mobile X-Ray Barrier
Lead Acrylic Mobile X-Ray Barriers

Print article
Radcal

Canales

Radiografía

ver canal
Imagen: Un nuevo estudio probó una variedad de algoritmos de IA cara a cara en condiciones similares (Fotografía cortesía de 123RF)

IA supera a lectores humanos en detección de nódulos pulmonares en rayos X

Actualmente, más de 150 productos de software basados en inteligencia artificial (IA) están disponibles en el mercado europeo para radiología, y muchos de ellos abordan casos de uso similares.... Más

RM

ver canal
Imagen: La IA puede predecir si los pacientes con cáncer cerebral sobrevivirán más de 8 meses después de recibir tratamiento con radioterapia (Fotografía cortesía de KCL)

IA predice sobrevivientes de cáncer cerebral dentro de ocho meses de radioterapia mediante RM

El glioblastoma, un cáncer cerebral primario en adultos particularmente difícil de tratar, tiene una tasa de supervivencia baja: solo uno de cada cuatro pacientes vive más de un año... Más

Medicina Nuclear

ver canal
Imagen: Un agente de imágenes PET recientemente desarrollado es efectivo para identificar el cáncer medular de tiroides (Fotografía cortesía de 123RF)

Nuevo trazador PET mejora detección de lesiones en cáncer medular de tiroides

El cáncer medular de tiroides (CMT) representa aproximadamente el 3 % de todos los casos de cáncer de tiroides y es notablemente raro. Surge de células diferentes en comparación... Más

Imaginología General

ver canal
Imagen: El software LungQ v3.0.0 ha recibido la autorización 510 (k) de la FDA de EUA para el análisis con IA de las imágenes de TC de tórax (Fotografía cortesía de Thirona)

Software de IA para análisis de imágenes de TC de tórax permite tratamiento personalizado para pacientes pulmonares

Un novedoso software clínico aprovecha la inteligencia artificial (IA) para segmentar automáticamente varios segmentos y subsegmentos pulmonares en la anatomía interna del pulmón.... 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.