{"id":50269,"date":"2024-11-05T09:54:52","date_gmt":"2024-11-05T15:54:52","guid":{"rendered":"https:\/\/saluddigital.com\/?p=50269"},"modified":"2025-10-18T00:09:45","modified_gmt":"2025-10-18T06:09:45","slug":"imagenes-por-resonancia-magnetica-mejoradas-por-ia-favorecen-el-diagnostico-de-trastornos-cerebrales","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/saluddigital.com\/en\/big-data\/imagenes-por-resonancia-magnetica-mejoradas-por-ia-favorecen-el-diagnostico-de-trastornos-cerebrales\/","title":{"rendered":"Im\u00e1genes por resonancia magn\u00e9tica mejoradas por IA favorecen el diagn\u00f3stico de trastornos cerebrales"},"content":{"rendered":"
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Un nuevo estudio muestra el uso de machine learning para sintetizar resonancias magn\u00e9ticas de alta calidad a partir de im\u00e1genes de menor calidad.<\/h2>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t
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Investigadores de la Universidad de California, San Francisco (UCSF), desarrollaron un algoritmo de machine learning para mejorar im\u00e1genes por resonancia magn\u00e9tica (IRM)<\/a> mediante im\u00e1genes de mayor calidad. En los \u00faltimos a\u00f1os, la comunidad cient\u00edfica ha presentado avances significativos sobre el uso de inteligencia artificial y la mejora de datos en IRM.<\/p>

Las resonancias magn\u00e9ticas m\u00e1s avanzadas utilizan una intensidad de campo ultra alto de 7 Tesla (7T), siendo tesla la unidad que mide la intensidad del campo magn\u00e9tico, ofrecen una resoluci\u00f3n mucho mayor que la de las resonancias magn\u00e9ticas convencionales de 3T. Esta tecnolog\u00eda puede proporcionar im\u00e1genes m\u00e1s detalladas, lo que es particularmente \u00fatil en el cerebro, ya que permite ver con m\u00e1s precisi\u00f3n las estructuras anat\u00f3micas.<\/p>

La alta resoluci\u00f3n de la resonancia magn\u00e9tica de 7T es especialmente \u00fatil en contextos cl\u00ednicos donde se necesita observar detalladamente el tejido patol\u00f3gico (tejido afectado por alguna enfermedad). Por ejemplo, en el diagn\u00f3stico y monitoreo de condiciones cerebrales como tumores, enfermedades neurodegenerativas o lesiones, la capacidad de la 7T para mostrar detalles m\u00e1s finos puede ayudar a los m\u00e9dicos a identificar problemas de forma m\u00e1s precisa y a realizar un seguimiento m\u00e1s efectivo de la evoluci\u00f3n de la patolog\u00eda.<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t

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Sin embargo, la mayor\u00eda de los ex\u00e1menes de IRM son realizados con sistemas de 1-5T o 3T y solamente 100 m\u00e1quinas de IRM con 7T se utilizan en todo el mundo. Por ello, los cient\u00edficos de UCSF, desarrollaron este modelo de machine learning que mejora las IRM realizadas con 3T, al sintetizar im\u00e1genes similares a las de 7T. El modelo mejora el tejido patrol\u00f3gico con mayor fidelidad para perspectivas cl\u00ednicas.<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

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\u201cNuestro trabajo introduce un modelo de machine learning para sintetizar IRM de alta calidad a partir de im\u00e1genes de calidad inferior. Demostramos c\u00f3mo este sistema de IA mejora la visualizaci\u00f3n y la identificaci\u00f3n de anomal\u00edas cerebrales captadas por resonancias magn\u00e9ticas en lesiones cerebrales traum\u00e1ticas\u201d, expres\u00f3 dijo el autor principal de la investigaci\u00f3n<\/a>, el Dr. Reza Abbasi-Asl, profesor asistente de neurolog\u00eda de la UCSF. Es decir, este avance destaca el uso de IA y el machine learning para mejorar la calidad de im\u00e1genes m\u00e9dicas capturadas por sistemas menos avanzados.<\/p>

Para entrenar este modelo, los cient\u00edficos recolectaron datos de im\u00e1genes de pacientes diagnosticados con traumatismo craneoencef\u00e1lico leve (TCE) y a trav\u00e9s de tres modelos de redes neuronales realizaron la mejora de las im\u00e1genes y la segmentaci\u00f3n de im\u00e1genes en 3D. Las im\u00e1genes generadas con el modelo mostraron tejidos patol\u00f3gicos mejorados para pacientes con TCE.<\/p>

Adem\u00e1s, las im\u00e1genes sintetizadas capturaron mejor diversas caracter\u00edsticas relacionadas con las lesiones. Esta investigaci\u00f3n muestra la importancia de utilizar esta clase de tecnolog\u00edas para mejorar la precisi\u00f3n diagn\u00f3stica en desordenes neurodegenerativos. Los investigadores creen que los pr\u00f3ximos trabajos deber\u00edan incluir evaluaciones cl\u00ednicas de los resultados del modelo, la calificaci\u00f3n cl\u00ednica de las im\u00e1genes generadas por el modelo y la cuantificaci\u00f3n de las imprecisiones del modelo.<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t

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UCSF<\/strong><\/p>

https:\/\/www.ucsf.edu\/news\/2024\/10\/428596\/enhancing-mri-ai-improve-diagnosis-brain-disorders<\/a><\/p><\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t<\/div>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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