Desde sus orígenes entre las décadas de 1960 y 1980, la resonancia magnética (RM), la tomografía computarizada (TC) y la tomografía por emisión de positrones (TEP) han experimentado avances significativos. Estas herramientas de imagenología médica no invasiva han seguido evolucionando gracias a la integración de la inteligencia artificial (IA), técnicas mejoradas de recopilación de datos brutos y análisis estadístico multiparamétrico, todo lo cual contribuye a una mejor comprensión y análisis de nuestros sistemas internos.
Mejoras en las exploraciones PET y CT
Una tomografía PET estándar suele tardar entre 45 minutos y una hora en completarse y puede generar imágenes nítidas del crecimiento tumoral en el cerebro, los pulmones, el cuello uterino y otras regiones del cuerpo. Los avances continuos han mejorado la eficacia de este método, incorporando software para la corrección del desenfoque de movimiento y permitiendo evaluaciones algorítmicas para anticipar la ubicación de una masa en el tejido en movimiento.
El desenfoque de movimiento se produce cuando el segmento objetivo se mueve durante la captura de la imagen PET, lo que dificulta la evaluación y el análisis de la masa o el tejido. Para reducir el movimiento durante la PET, los profesionales sanitarios emplean la adquisición sincronizada, dividiendo el ciclo de escaneo en múltiples "grupos". Al segmentar el proceso de escaneo en 8-10 grupos, el programa puede anticipar la ubicación de una masa objetivo en un momento o lugar específico, según las preferencias del usuario. Esta predicción se realiza anticipando la ubicación de la masa dentro de los grupos individuales de un ciclo. El proceso de adquisición sincronizada de imágenes PET minimiza eficazmente el desenfoque de movimiento inherente al aparato, lo que resulta en una mejor concentración de actividad/valor de actualización estandarizado (SUV). Cuando los datos PET se alinean con los datos de TC, el proceso completo se conoce como TC 4D.
Sin embargo, este procedimiento presenta una limitación reconocida. El uso de métodos de adquisición de imágenes con compuertas genera un mayor ruido relativo debido a la adquisición de una cantidad mucho mayor de datos. Varias estrategias para abordar este problema incluyen Q-freeze, Oncofreeze y tiempo de vuelo (ToF).
Cómo se corrige el desenfoque de la imagen en las exploraciones PET y CT
La corrección de imágenes Q-freeze, que utiliza adquisición sincronizada, implica la recopilación y el registro de todas las imágenes generadas. Este registro se realiza dentro del espacio de la imagen, recopilando y reconstruyendo todos los datos brutos adquiridos de la tomografía PET para producir una imagen final con mínimo ruido y desenfoque.
OncoFreeze, una técnica de software de duplicación, se asemeja a Q-freeze en algunos aspectos, aunque presenta diferencias generales. La corrección de movimiento se realiza en el espacio sinograma (espacio de datos sin procesar). Tras adquirir la primera imagen, las imágenes borrosas subsiguientes se proyectan hacia adelante y se comparan con los datos proyectados en la mesa de trabajo quirúrgica y las relaciones del sinograma retroproyectadas. Esto genera una imagen final actualizada basada en la imagen corregida y desenfocada.
La captura de ondas respiratorias durante las tomografías PET combinadas con tomografías computarizadas (TC) puede mejorar la calidad de la imagen. Esta mejor alineación se puede ilustrar sincronizando las ondas de las tomografías PET (un método convencional) con las ondas de las tomografías computarizadas (TC), un enfoque desarrollado recientemente.
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Hora de publicación: 15 de enero de 2024
