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El complemento ControlRad Trace para los brazos en C reduce la exposición a la radiación ControlRad, una compañía con sede en las afueras de Atlanta, Georgia, obtuvo la aprobación de la FDA para su solución de reducción de radiación ControlRad Trace. Diseñado para la integración con los brazos en C, el producto puede ayudar a reducir la exposición a la radiación de rayos X en pacientes y médicos clínicos cercanos en la mayoría de los procedimientos fluoroscópicos. El sistema funciona gracias a los filtros de titanio que se mueven frente al haz de rayos X, bloqueando partes del mismo que exponen áreas del cuerpo del paciente que no son relevantes para un procedimiento dado. Se utiliza una interfaz de tableta para seleccionar el área de interés de una exposición, y todas las exposiciones posteriores darán como resultado que solo se ilumine esa área con radiación de rayos X. De lo contrario, el flujo de trabajo clínico no es diferente al anterior a la instalación del ControlRad Trace. La compañía también cuenta con un novedoso rastreador ocular que puede identificar el lugar en el que un clínico está mirando para definir el área de interés. Parece que el producto no es parte de la última autorización. El ControlRad Trace ahora está disponible y el fabricante afirma que encajará en la mayoría de los brazos en C existentes. "Con más de 17 millones de procedimientos de fluoroscopia en los EE. UU. Cada año, el ControlRad Trace es el único sistema disponible que puede afectar a todos", dijo Chris Fair, vicepresidente ejecutivo de ControlRad y presidente de la división Mobile C-arm, en un comunicado de prensa. . "Independientemente de si se trata de un tratamiento de control del dolor, un caso de traumatismo ortopédico o incluso un procedimiento de columna vertebral mínimamente invasivo, nuestra tecnología reducirá la exposición a la radiación y protegerá a quienes salvan las vidas de otros". Fuente:Medgadget

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La FDA aprueba software para detectar pulmón colapsado en radiografías de tórax. Zebra Medical Vision, una firma israelí, obtuvo la aprobación de la FDA para el software automatizado de análisis de rayos X del tórax HealthPNX que puede detectar de manera independiente los signos de neumotórax (PNX), conocido coloquialmente como pulmón colapsado. El software puede ayudar a los radiólogos a identificar de manera rápida y segura la causa de los síntomas de un paciente, permitiendo que el tratamiento de emergencia comience lo antes posible. Debido a una acumulación de gas en el espacio pleural, hay un ligero gradiente de contraste que aparece en las radiografías de tórax. Esto es difícil de detectar y requiere un ojo entrenado y entusiasta. El sistema HealthPNX procesa la imagen de rayos X digital inmediatamente después de la exposición e inmediatamente genera una alerta si detecta PNX. El software anota la imagen para dar a los médicos una clara indicación de dónde se está produciendo la acumulación de gas. El software funciona gracias a una entrada de millones de imágenes de rayos X recopiladas previamente, con diagnósticos establecidos que se usaron en el entrenamiento de los cerebros de IA de la aplicación. Zebra Medical ya tiene un producto similar disponible que detecta hemorragias intracraneales en tomografías computarizadas de la cabeza. Fuente:Medgadget Product page: HealthPNX…

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La inteligencia artificial se desempeña tan bien como los radiólogos experimentados en la detección del cáncer de próstata Investigadores de la Universidad de California en Los Ángeles (UCLA) han desarrollado un nuevo sistema de inteligencia artificial (AI) para ayudar a los radiólogos a mejorar su capacidad para diagnosticar el cáncer de próstata. El sistema, llamado FocalNet, ayuda a identificar y predecir la agresividad de la enfermedad mediante la evaluación de las imágenes de resonancia magnética (IRM), y lo hace con casi el mismo nivel de precisión que los radiólogos experimentados. En las pruebas, FocalNet tenía una precisión del 80,5 por ciento en la lectura de resonancias magnéticas, mientras que los radiólogos con al menos 10 años de experiencia tenían una precisión del 83,9 por ciento. Los radiólogos usan la RM para detectar y evaluar la agresividad de los tumores malignos de próstata. Sin embargo, normalmente se requiere practicar miles de exploraciones para saber cómo determinar con precisión si un tumor es canceroso o benigno, y para estimar con precisión el grado del cáncer. Además, muchos hospitales no cuentan con los recursos para implementar la capacitación altamente especializada que se requiere para detectar el cáncer de las IRM. FocalNet es una red neuronal artificial que utiliza un algoritmo que comprende más de un millón de variables entrenables; Fue desarrollado por los investigadores de la UCLA. El equipo entrenó al sistema haciéndole analizar las imágenes por resonancia magnética de 417 hombres con cáncer de próstata; Las exploraciones se introdujeron en el sistema para que pudiera aprender a evaluar y clasificar los tumores de manera coherente y comparar los resultados con la muestra de patología real. Los investigadores compararon los resultados del sistema de inteligencia artificial con las lecturas de los radiólogos de UCLA que tenían más de 10 años de experiencia. La investigación sugiere que un sistema de inteligencia artificial podría ahorrar tiempo y potencialmente proporcionar orientación de diagnóstico a los radiólogos menos experimentados. Los autores principales del estudio son Kyung Sung, profesor asistente de radiología en la Escuela de Medicina David Geffen de UCLA; Steven Raman, M.D., profesor clínico de radiología de UCLA y miembro del Centro de Cáncer Integral Jonsson de UCLA; y Dieter Enzmann, M.D., presidente de radiología en UCLA. El autor principal es Ruiming Cao, un estudiante graduado de UCLA. Otros autores son Amirhossein Bajgiran, Sohrab Mirak, Sepideh Shakeri y Xinran Zhong, todos de la UCLA. La investigación se publicó en IEEE Transactions on Medical Imaging, 1 y se presentó en el Simposio Internacional IEEE sobre Imágenes Biomédicas (ISBI), del 8 al 11 de abril en Venecia, Italia, donde fue seleccionada como la segunda candidata al mejor artículo. Fuente: ITN For more information: www.ieeexplore.ieee.org

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Hoy quiero darte gracias por todo lo que me has brindado y darle gracias a Dios por haberme dado una madre como tú. Gracias. Feliz día Mamá! #EnfoqueRadiologico #Mama #Radiology #Radiologia #Felizdiamama #Madre

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UC Davis es el primero en obtener la resolución ultra alta en CT de la empresa CANON. Los médicos de la Universidad de California, Davis Health ahora están escaneando pacientes con un escáner de tomografía computarizada de resolución ultra alta, el único de su tipo en los Estados Unidos. La precisión Aquilion de Canon Medical Systems es capaz de resolver las cosas hasta el nivel de 150 micrones, lo que permite una visión de diagnóstico que antes era imposible. La capacidad es posible en gran parte debido a un nuevo detector de resolución ultra alta que proporciona más del doble de la densidad de píxeles que muchos otros escáneres CT existentes. Tiene 160 filas de detectores, cada uno de los cuales tiene solo 0,25 mm de ancho. El tubo de rayos X, el pórtico giratorio y el software que reconstruye el escaneo en una imagen en 3D, todo tuvo que adaptarse para entregar todos los datos nuevos que se generan a alta velocidad. El tubo de rayos X, en particular, es el punto focal más pequeño en la industria, lo que tiene que hacer para permitir que el detector alcance una alta resolución. Ver a una resolución más alta no solo facilita las cosas a los médicos. Las nuevas perspectivas pueden proporcionar una forma de diagnosticar algo de una manera nueva o detectar las correlaciones clínicas. Ciertamente, este escáner se utilizará en estudios clínicos en UC Davis para ayudar a identificar estos misterios. Fuente: Medgadget #EnfoqueRadiologico #CT

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