Métodos de emergencia en Radiología
Se pueden destacar varios hitos en el desarrollo de métodos de imagenología. Comenzó con la detección de rayos X, lo que permitió la primera vista no invasiva del cuerpo. Seguida de la introducción de métodos tomográficos, que brindan más detalles anatómicos, y la introducción de imágenes funcionales y moleculares; allanando el camino para una caracterización fisiopatológica resuelta espacialmente.
Los métodos y sondas de imágenes continúan experimentando avances, y están surgiendo nuevos métodos de imágenes, aumentando el espectro de características biomédicas accesibles. Sin embargo, con el auge del aprendizaje profundo, la radiómica y el análisis integral de datos comienza una nueva era de diagnóstico. En la que las características de las imágenes de diversas fuentes se pueden integrar e interpretar junto con otros datos de diagnóstico.
Este artículo destaca el desarrollo más reciente en tecnología de imágenes, considerando las oportunidades que se abren con el análisis avanzado de datos digitales. Sin embargo, debido al espacio limitado en este artículo, solo nos enfocamos en enfoques que ya están cerca o en proceso de traducción clínica.
Avances en tomografía computarizada
Avances en la tomografía computarizada debido a las preocupaciones sobre el riesgo de radiación de la tomografía computarizada (TC). Se han realizado investigaciones intensas sobre el procesamiento de datos de TC de dosis baja. Las técnicas de reconstrucción iterativa logran una calidad de imagen más alta que la retroproyección filtrada. No obstante, las imágenes reconstruidas a partir de datos de TC de baja dosis aún sufren un aumento de ruido y artefactos.
Publicaciones recientes presentan métodos de aprendizaje profundo de la visión por computadora para mejorar la calidad de las imágenes médicas. Las redes neuronales convolucionales muestran resultados prometedores para la eliminación de ruido de CT de dosis baja en forma de auto codificadores residuales y redes adversarias generativas. Además, las redes neuronales se pueden utilizar para reducir los artefactos metálicos y optimizar los algoritmos de reconstrucción iterativa. Se han logrado avances en el hardware de TC con tamaños de elementos detectores más pequeños. Lo que da como resultado escáneres de TC de ultra alta resolución, que utilizan tamaños de matriz de hasta 2048×2048 píxeles.
Avances en la resonancia magnética
La resonancia magnética (MRI) es conocida por su excelente contraste de tejido blando, que se basa en la resonancia magnética nuclear de protones sin la necesidad de radiación ionizante. A lo largo de la historia de la resonancia magnética, se realizaron esfuerzos continuos para acelerar los exámenes que requieren mucho tiempo.
El uso de esquemas de adquisición de datos no cartesianos, como el muestreo radial, permitió la cobertura tridimensional del corazón con una sensibilidad de movimiento reducida. Además, la obtención de imágenes en tiempo real del corazón, así como la visualización del habla.
Avances en ultrasonido
El ultrasonido permite la visualización y cuantificación del flujo sanguíneo en vasos sanguíneos más grandes. Sin embargo, hasta la fecha, los microvasos difícilmente podrían evaluarse sin agentes de contraste (microburbujas). Esto ha cambiado con el desarrollo de métodos Doppler ultrarrápidos que permiten velocidades de cuadro de varios miles de hercios. Que es más de 100 veces mayor que lo que ofrecen los sistemas de ultrasonido convencionales.
La ecografía Doppler ultrarrápida se aplicó con éxito para visualizar la anatomía microvascular y la función en el cerebro de los recién nacidos humanos. Además, pudo representar diferentes estados de sueño, así como la dinámica de las convulsiones neonatales. De igual manera, facilitó el desarrollo de la elastografía de onda pura (SWE), un método en tiempo real para visualizar y cuantificar la rigidez de los tejidos.
Microscopía de localización por ultrasonido es otra innovación importante es el desarrollo de la microscopía de localización por ultrasonido. Aquí, se siguen las microburbujas inyectadas dentro del plano de la imagen y las pistas resultantes se indican en las imágenes en modo B. Dado que las pistas se pueden dibujar significativamente más pequeñas que los vóxeles, la representación vascular excede la resolución de los transductores de ultrasonido.
Perspectivas futuras
Los desarrollos tecnológicos mencionados aquí ampliarán significativamente la gama de información morfológica, funcional y molecular que se puede obtener mediante imágenes. Esto requerirá que los radiólogos profundicen sus conocimientos en fisiopatología y mecanismos moleculares de las enfermedades y exploren cómo estos afectan sus hallazgos diagnósticos.
También necesitan investigar cómo la variedad de biomarcadores de diagnóstico obtenidos interactuará y cambiará después de las intervenciones terapéuticas. El diagnóstico integral es la clave de la medicina de precisión y su potencial ha sido demostrado por múltiples publicaciones.
Sin embargo, sin las soluciones adecuadas para la integración de datos en la rutina clínica, los archivos digitales de los pacientes y las infraestructuras de salud electrónica internacionales, no se convertirá en una realidad clínica.
Se debe adquirir un conocimiento profundo de las infraestructuras de tecnología de la información, los formatos de los datos y las interfaces y se deben aclarar los requisitos previos legales para la propiedad de los datos, el intercambio de datos y la protección de la privacidad de los pacientes. Es necesario intensificar las colaboraciones entre diferentes especialidades de diagnóstico. Es decir, radiología, medicina nuclear, patología y medicina de laboratorio, ya que el uso integrado de información interdisciplinaria hará que las fronteras entre las diferentes disciplinas médicas de diagnóstico sean más flexibles. Esto puede requerir una adaptación significativa de la educación profesional de los radiólogos.
En este contexto, se debe hacer un esfuerzo para comprender los principios y los posibles obstáculos del análisis de imágenes asistido por computadora, la radiómica y los algoritmos de aprendizaje profundo aplicados para generar poderosos ensayos de diagnóstico.
Theek, B., Nolte, T., Pantke, D. et al. Emerging methods in radiology. Radiologe 60, 41–53 (2020). https://doi.org/10.1007/s00117-020-00696-0
