Nueva tecnología de imagen por resonancia magnética revoluciona el aprendizaje profundo en medicina

Nueva tecnología de imagen por resonancia magnética revoluciona el aprendizaje profundo en medicina

Un avance tecnológico prometedor

Investigadores del MIT han desarrollado un algoritmo revolucionario que combina el aprendizaje profundo y la física para corregir el movimiento en las imágenes por resonancia magnética (MRI, por sus siglas en inglés) del cerebro. Este avance supone un hito significativo en el campo de la medicina, ya que la MRI es una de las técnicas más utilizadas para obtener imágenes detalladas de tejidos blandos. Sin embargo, los movimientos durante la exploración pueden resultar en artefactos que dificultan el diagnóstico preciso.

La MRI es una modalidad de imagen que proporciona un contraste de tejidos blandos de alta calidad en comparación con otras técnicas, como los rayos X o las tomografías computarizadas. Sin embargo, es extremadamente sensible al movimiento, incluso los movimientos más pequeños pueden generar artefactos en las imágenes. Estos artefactos pueden ocultar detalles críticos y llevar a diagnósticos erróneos o tratamientos inapropiados. Esto es especialmente preocupante en casos de trastornos neurológicos que causan movimientos involuntarios, como el Alzheimer o el Parkinson.

La importancia de la corrección del movimiento

El método desarrollado por los investigadores del MIT permite construir computacionalmente una imagen libre de movimiento a partir de datos corruptos por el movimiento, sin cambiar nada en el procedimiento de exploración. Esta combinación de modelado basado en la física y aprendizaje profundo garantiza la consistencia entre la imagen resultante y las mediciones reales, evitando la creación de “alucinaciones” que podrían empeorar los resultados de los diagnósticos.

Además de mejorar los resultados para los pacientes, esta nueva tecnología tiene un impacto económico significativo. Se estima que el movimiento afecta al 15% de las MRI cerebrales, lo que lleva a repeticiones de exploraciones o sesiones de imagen para obtener imágenes de calidad suficiente para el diagnóstico. Esto supone un gasto aproximado de $115,000 por escáner al año en gastos hospitalarios.

Un futuro prometedor

Según Nalini Singh, autora principal del estudio, el trabajo futuro podría explorar tipos más sofisticados de movimiento en la cabeza y en otras partes del cuerpo. Por ejemplo, la MRI fetal sufre de movimientos rápidos e impredecibles que no pueden ser modelados solo con simples traslaciones y rotaciones.

Este avance en la corrección del movimiento en las MRI es solo el principio. Los expertos creen que estos métodos se utilizarán en una amplia variedad de casos clínicos, desde niños y personas mayores que no pueden permanecer quietos en el escáner, hasta estudios de tejidos en movimiento y pacientes sanos que experimentan movimientos durante la exploración. En un futuro cercano, es probable que el procesamiento de imágenes utilizando este tipo de tecnología sea una práctica estándar en el campo de la medicina.

En resumen, la nueva tecnología de imagen por resonancia magnética desarrollada por investigadores del MIT está revolucionando el aprendizaje profundo en medicina al solucionar el problema del movimiento en las imágenes. Este avance promete mejorar los resultados de los diagnósticos y reducir los costos asociados con repeticiones de exploraciones. Con un futuro prometedor por delante, esta tecnología tiene el potencial de transformar la forma en que se obtienen y analizan las imágenes médicas.

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