La inteligencia artificial ayuda a mejorar la obtención de imágenes MRI de los accidentes cerebrovasculares

La inteligencia artificial ayuda a mejorar la obtención de imágenes MRI de los accidentes cerebrovasculares

Las imágenes de resonancia magnética de alta resolución del cerebro pueden tardar unos treinta minutos en realizarse, pero en el caso de un accidente cerebrovascular, puede ser demasiado largo para esperar. Por lo general, si se usa MRI, un paciente con accidente cerebrovascular se apresura a través de lo que se toman menos cortes de imágenes, lo que resulta en una imagen de calidad mucho más baja. En comparación con los estudios científicos de alto nivel que producen cortes de imágenes a un milímetro de distancia, un escaneo rápido puede tener los cortes espaciados hasta siete milímetros el uno del otro. En esta resolución, muchos de los algoritmos automatizados de visión artificial que ayudan a comprender las imágenes no funcionan, y el diagnóstico preciso es un desafío serio. Investigadores del MIT que trabajan con médicos del Hospital General de Massachusetts han estado trabajando en el uso de técnicas de inteligencia artificial para poder usar escaneos de alta resolución de diferentes pacientes tomados previamente para mejorar significativamente la calidad de imagen de las imágenes de resonancia magnética de las víctimas de accidentes cerebrovasculares.

La técnica se basa en rellenar el espacio entre las secciones escaneadas para que un algoritmo que ha estudiado un gran número de escaneos comparables de alta calidad confirme que la imagen generada tiene un aspecto similar. Los datos de la imagen original y los datos generados se mantienen separados, por lo que varias mediciones se pueden comparar siempre con el escaneo real.

Siguiendo con esto, el equipo aplicará su algoritmo en 4.000 escaneos de baja calidad de pacientes con ACV de doce hospitales. Usando imágenes de mayor resolución, intentarán estudiar la anatomía de los accidentes cerebrovasculares, algunos de los cuales se han vuelto borrosos debido a las preocupaciones y limitaciones cuando se trata con pacientes con accidente cerebrovascular.

La investigación se presentará la próxima semana en la conferencia de procesamiento de información en imágenes médicas en la Universidad Estatal de Appalachian en Boone, Carolina del Norte.

Articulo Original: https://goo.gl/oagJwx

Riverain ClearRead CT suprime los vasos y detecta nódulos en el tórax CT.

Riverain ClearRead CT suprime los vasos y detecta nódulos en el tórax CT.

El nuevo software ClearRead CT de Riverain Technologies para la supresión de vasos y la detección de nódulos ha sido aprobado por la FDA. Mientras que los productos anteriores de Riverain trabajaron en radiografías de tórax convencionales (y desde entonces se han renombrado ClearRead X-Ray), la compañía ahora está abriendo nuevos caminos mediante la aplicación de algoritmos avanzados de aprendizaje automático en TC de pulmón. ClearRead CT consta de dos componentes: CT | Vessel Suppress y ClearRead CT | Detectar.

ClearRead CT Vessel | Suppress utiliza el aprendizaje automático y el modelado avanzado para suprimir las estructuras vasculares, así como el árbol bronquial y las fisuras pulmonares; esencialmente todas las estructuras normales, dejando solo nódulos a la vista. El algoritmo de supresión de vasos funciona con barridos de contraste y sin contraste, y con nódulos sólidos y no sólidos, incluidos nódulos puros de vidrio esmerilado. Fue diseñado para operar con nódulos que son aproximadamente esféricos y de al menos 3 mm de diámetro. En un estudio clínico que incluyó miles de nódulos reales, ninguno de los nódulos se eliminó, aunque como consecuencia de un enfoque conservador hubo algunos falsos positivos. Por lo tanto, los resultados positivos se deben comparar con el escaneo original para confirmar la presencia de un nódulo verdadero.

ClearRead CT | Detect lleva esta tecnología un paso más allá, trabajando sobre el componente de supresión del vaso, detectando nódulos candidatos de 5 mm o más utilizando umbrales y postprocesamiento morfológico. Los nódulos detectados se segmentan y caracterizan, proporcionando densidad, diámetros mínimos y máximos, y volumen de nódulos. De acuerdo con la supresión de vasos, se esperan algunos falsos positivos.

En un ensayo clínico de múltiples casos y múltiples lectores, ClearRead CT ayudó a los radiólogos a lograr una reducción del 29% en los nódulos procesables perdidos, al tiempo que redujo el tiempo de lectura en un 26%. El software es compatible con todos los escáneres CT de todos los proveedores y está disponible para su venta en los Estados Unidos, Canadá y Europa.

Articulo Original: https://goo.gl/pRHuPy

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New methods for patient-specific optimization of image quality and radiation dose

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Introducing the iDose4 Premium

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Philips CT iDose4 Iterative Reconstruction Technique

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