Investigadores del laboratorio de electrónica del Instituto Tecnológico de Massachusetts (MIT) han desarrollado un algoritmo que podría acelerar la resonancia magnética y reducir en 30 minutos el tiempo que el paciente tiene que pasar en el escáner corporal, según un estudio publicado .

Los escáneres de resonancia magnética, son fundamentales para detectar síntomas iniciales de cáncer y otras anomalías en el cuerpo, por ello utilizan fuertes campos magnéticos y ondas de radio para producir imágenes del cuerpo.

A diferencia de otras pruebas, en lugar de hacer un escáner de una zona del paciente, las máquinas toman una variedad de imágenes de la misma parte del cuerpo para crear un contraste entre los diferentes tipos de tejido.

Mediante la comparación de las distintas imágenes de la misma región y el estudio de la variación de los contrastes según los diferentes tipos de tejidos, los radiólogos pueden detectar anomalías sutiles, como un tumor en desarrollo.

Tomar varias imágenes de la misma región requiere mucho más tiempo que una simple radiografía y los pacientes tienen que pasar dentro del escáner unos 45 minutos, que para algunos pueden hacerse eternos.

Pero esto puede cambiar gracias a un algoritmo creado por los investigadores del MIT dirigidos por Elfar Adalsteinsson, profesor asociado de Ingeniería Eléctrica y Ciencias de la Computación, y Ciencias de la Salud y la Tecnología, y Vivek Goyal, profesor asociado de Ingeniería Eléctrica y Ciencias de la Computación.

El algoritmo utiliza la información obtenida del primer contraste para ayudar a producir las imágenes posteriores. Así el lector no tiene que empezar de cero cada vez que se produce una imagen diferente, sino que ya tiene un esquema básico para poder trabajar, lo que ayuda a reducir “considerablemente” el tiempo para realizar cada exploración posterior.

Para lograrlo, el software busca las características que son comunes a todos los análisis, tales como la estructura anatómica básica, indicó Adalsteinsson, cuyo trabajo será publicado en la revista especializada Magnetic Resonance in Medicine.

“Si la máquina está analizando el cerebro, la cabeza no se moverá de una imagen a la siguiente”, explicó, “así que si el segundo escáner ya sabe dónde está la cabeza, no le tomará tanto tiempo producir la imagen como cuando adquiere los datos por primera vez desde cero en el primer escáner”.

El algoritmo utiliza el primer análisis para predecir la posición probable de los límites entre los diferentes tipos de tejido en los análisis de contraste posteriores, por ejemplo, “la periferia del cerebro o de los bordes que limitan los diferentes compartimentos en el interior del cerebro, estarán en el mismo lugar”.

No obstante, “no queremos presuponer demasiado”, señaló Goyal, y el algoritmo no puede imponer demasiada información de la primera exploración en las subsiguientes, porque se arriesgaría a perder las características del tejido revelado por el contraste.

Así, por cada píxel, el algoritmo calcula la nueva información que necesita para construir la imagen, y qué tipo de información – como los bordes de los diferentes tipos de tejido- se pueden tomar a partir de los análisis anteriores.

El resultado es una imagen de resonancia magnética tres veces más rápida, aseguran los autores, que ahora están trabajando para mejorar aún más el algoritmo y acelerar el tiempo que se tarda en procesar los datos de la imagen en bruto para adelantar el tiempo de análisis.
Noviembre 1/2011 Washington,  (EFE)

Tomado del boletín de selección temática de Prensa Latina: Copyright 2011 “Agencia Informativa Latinoamericana Prensa Latina S.A.”

Los escáneres de resonancia magnética, son fundamentales para detectar síntomas iniciales de cáncer y otras anomalías en el cuerpo, por ello utilizan fuertes campos magnéticos y ondas de radio para producir imágenes del cuerpo.

A diferencia de otras pruebas, en lugar de hacer un escáner de una zona del paciente, las máquinas toman una variedad de imágenes de la misma parte del cuerpo para crear un contraste entre los diferentes tipos de tejido.

Mediante la comparación de las distintas imágenes de la misma región y el estudio de la variación de los contrastes según los diferentes tipos de tejidos, los radiólogos pueden detectar anomalías sutiles, como un tumor en desarrollo.

Tomar varias imágenes de la misma región requiere mucho más tiempo que una simple radiografía y los pacientes tienen que pasar dentro del escáner unos 45 minutos, que para algunos pueden hacerse eternos.

Pero esto puede cambiar gracias a un algoritmo creado por los investigadores del MIT dirigidos por Elfar Adalsteinsson, profesor asociado de Ingeniería Eléctrica y Ciencias de la Computación, y Ciencias de la Salud y la Tecnología, y Vivek Goyal, profesor asociado de Ingeniería Eléctrica y Ciencias de la Computación.

El algoritmo utiliza la información obtenida del primer contraste para ayudar a producir las imágenes posteriores. Así el lector no tiene que empezar de cero cada vez que se produce una imagen diferente, sino que ya tiene un esquema básico para poder trabajar, lo que ayuda a reducir «considerablemente» el tiempo para realizar cada exploración posterior.

Para lograrlo, el software busca las características que son comunes a todos los análisis, tales como la estructura anatómica básica, indicó Adalsteinsson, cuyo trabajo será publicado en la revista especializada Magnetic Resonance in Medicine.

«Si la máquina está analizando el cerebro, la cabeza no se moverá de una imagen a la siguiente», explicó, «así que si el segundo escáner ya sabe dónde está la cabeza, no le tomará tanto tiempo producir la imagen como cuando adquiere los datos por primera vez desde cero en el primer escáner».

El algoritmo utiliza el primer análisis para predecir la posición probable de los límites entre los diferentes tipos de tejido en los análisis de contraste posteriores, por ejemplo, «la periferia del cerebro o de los bordes que limitan los diferentes compartimentos en el interior del cerebro, estarán en el mismo lugar».

No obstante, «no queremos presuponer demasiado», señaló Goyal, y el algoritmo no puede imponer demasiada información de la primera exploración en las subsiguientes, porque se arriesgaría a perder las características del tejido revelado por el contraste.

Así, por cada píxel, el algoritmo calcula la nueva información que necesita para construir la imagen, y qué tipo de información – como los bordes de los diferentes tipos de tejido- se pueden tomar a partir de los análisis anteriores.

El resultado es una imagen de resonancia magnética tres veces más rápida, aseguran los autores, que ahora están trabajando para mejorar aún más el algoritmo y acelerar el tiempo que se tarda en procesar los datos de la imagen en bruto para adelantar el tiempo de análisis.
Noviembre 1/2011 Washington,  (EFE).-

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