Mejorar la calidad de imagen del cráneo

Recreación del cráneo a partir de imágenes TAC y de resonancia magnética con técnicas de visión artificial. / URJC

Estimación de estructuras óseas a partir de imágenes de resonancia magnética

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Investigadores de la URJC han desarrollado un método para estimar el cráneo en imágenes de resonancia magnética, que permite crear modelos específicos de cada paciente para mejorar la calidad de imagen, tanto de resonancia magnética como de PET.

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URJC / La imagen por resonancia magnética es una técnica no invasiva, utilizada para obtener información de los tejidos y los órganos. Sin embargo, para visualizar las estructuras óseas es necesario recurrir a otras técnicas más agresivas, como los rayos X.

En el estudio titulado ‘Multi-Atlas and Label Fusion Approach for Patient-Specific MRI Based Skull Estimation’, publicado en la revista científica Magnetic Resonance in Medicine, investigadores del Laboratorio de Análisis de Imagen Médica y Biometría de la red de laboratorios de madri+d, gestionado por el Área de Tecnología Electrónica de la Universidad Rey Juan Carlos, proponen una técnica de tratamiento de imagen que, a partir de una base de datos de imágenes de TAC de otros pacientes, permite estimar la estructura y morfología del cráneo de cada paciente y así complementar las imágenes de resonancia magnética.

A partir de una base de datos de imágenes de TAC de otros pacientes, permite estimar la estructura y morfología del cráneo de cada paciente

“A partir de una imagen de resonancia magnética normal creamos un modelo anatómico completo de la cabeza de cada paciente”, explica Norberto Malpica, investigador de la URJC y coautor del estudio, quien añade que “en la imagen de resonancia magnética inicial separamos las distintas regiones: tejidos cerebrales, ojos, arterias, piel, agua, grasa y el cráneo para obtener toda la información necesaria”.

Este estudio se enmarca dentro de un proyecto de investigación, perteneciente al Consorcio Madrid-MIT M+Visión, en el que también colaboran investigadores del Área de Matemáticas de la URJC, que trabajan en la optimización de la adquisición de imagen. El objetivo general del proyecto consiste en aumentar la seguridad y la eficiencia de los sistemas de resonancia magnética para obtener imagen en esclerosis múltiple.

Con los escáneres actuales, al aumentar el campo se aumenta la energía aplicada al paciente, que puede provocar calentamiento local en la zona, por lo que no todos los pacientes pueden someterse a estas pruebas. “El objetivo es planificar la adquisición específica para cada paciente. Según la estructura real de la cabeza y los tejidos de ese paciente, podremos minimizar el calentamiento y optimizar el rendimiento de los sistemas de resonancia magnética”, destaca el investigador de la URJC.

En la misma línea de trabajo, se ha abordado la mejora de la calidad de imagen en escáneres simultáneos PET-MR, donde es muy importante estimar la localización del cráneo, y así corregir la imagen de Tomografía por Emisión de Positrones (PET, por las siglas en inglés de Positron Emission Tomography). En colaboración con el Hospital de Madrid Puerta del Sur y con investigadores del área de Computación de la URJC se ha desarrollado un método similar para esta aplicación, y el estudio ha sido publicado en la revista Journal of Nuclear Medicine.

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Consorcio Madrid-MIT M+Visión

Es una alianza entre líderes en ciencia y tecnología dedicada a reforzar el posicionamiento y la imagen de Madrid como epicentro de la investigación biomédica. El Consorcio fue creado en 2010 por la Comunidad de Madrid, a través de la Fundación madri+d para el Conocimiento, en colaboración con el Instituto Tecnológico de Massachusetts (MIT) de Boston, junto con la Universidad de Harvard y otros centros de investigación madrileños.

Entre otras muchas acciones que se llevan a cabo en el Consorcio, una de ellas es atraer a investigadores de todo el mundo: ingenieros, médicos, científicos y empresarios con el objetivo de generar nuevos proyectos de alto impacto que consigan detectar desde la tecnología las necesidades médicas reales que aún no estén resueltas.

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Referencias bibliográficas:

Torrado-Carvajal A, Herraiz JL, Hernandez-Tamames JA, San Jose-Estepar R, Eryaman Y, Rozenholc Y, Adalsteinsson E, Wald LL, Malpica N. Multi-atlas and label fusion approach for patient-specific MRI based skull estimation. Magnetic Resonance in Medicine. Magnetic Resonance in Medicine, vol. 75, no. 4, pp. 1797-1807, Apr 2016

Torrado-Carvajal A, Herraiz JL, Alcain E, Montemayor AS, Garcia-Cañamaque L, Hernandez-Tamames JA, Rozenholc Y, Malpica N. Fast Patch-Based Pseudo-CT Synthesis from T1-Weighted MR Images for PET/MR Attenuation Correction in Brain Studies. J Nucl Med. 2016 Jan;57(1):136-4

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