El machine learning podría ofrecer resonancias magnéticas cerebrales de un minuto

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Con algunas mejoras, incluido el aprendizaje automático, una técnica cuantitativa llamada huellas dactilares MR podría hacer realidad una resonancia magnética cerebral clínica de un minuto, según una charla presentada en la reciente reunión de la Sociedad Internacional de Resonancia Magnética en Medicina ( ISMRM ) en Londres.

Investigadores de la Universidad de Stanford desarrollaron un marco de adquisición y reconstrucción de huellas dactilares de RM para imágenes cuantitativas y de contraste múltiple que requiere un tiempo de escaneo de aproximadamente un minuto y un tiempo de reconstrucción de tan solo cinco minutos.


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Con la ayuda de un algoritmo de aprendizaje automático para la síntesis de imágenes, el método puede proporcionar cinco imágenes de alta calidad con contrastes clínicos comunes a una resolución isotrópica de 1 mm, así como mapas cuantitativos de T1, T2 y densidad de protones, según la presentadora Sophie Schauman y colegas.

La reunión de ISMRM se llevó a cabo en conjunto con la Sociedad Europea de Resonancia Magnética en Medicina y Biología y la Sociedad Internacional de Radiógrafos y Tecnólogos de RM.

Margen de mejora
Ciertamente hay espacio para acelerar la resonancia magnética. La resonancia magnética tradicional opera con datos del espacio k, lo que permite una reconstrucción rápida utilizando métodos estándar de imágenes en paralelo, según Schauman.

Sin embargo, «los tiempos de escaneo son largos y, a menudo, se adquieren cortes gruesos para superar esto», dijo. “La mayoría de las resonancias magnéticas clínicas son ponderadas en T1 o T2. Así, el contraste de la imagen es cualitativo y no cuantitativo”.

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