La rápida aparición y desarrollo de la inteligencia artificial (IA) está acelerando la innovación en la industria médica. El tema de RSNA en 2018, «Tomorrow’s Radiology Today», es bastante perspicaz. Como enfoque de diagnóstico inteligente para el futuro, la inteligencia artificial llevará a cabo un número cada vez mayor de tareas para reducir la dosis de radiación, acelerar el procesamiento de imágenes y simplificar el flujo de trabajo clínico. Además, IA tiene la capacidad de procesar una cantidad increíblemente grande de datos rápidamente para reducir la carga de trabajo de los médicos y disminuir las tasas de diagnósticos erróneos, lo que resulta en una mejor atención al paciente. Como evidencia del poder de la IA, compartimos los datos de los estudios de uno de los centros médicos más prestigiosos de China, que ilustran el impacto de la exploración por tomografía computarizada NeuViz optimizada para la IA en imágenes de dosis bajas.
Impacto del algoritmo de optimización de imagen basado en inteligencia artificial en la calidad de imagen en la angiografía coronaria por TC de dosis baja:
Según la Organización Mundial de la Salud, las enfermedades cardiovasculares son la principal causa de muerte en todo el mundo, con más de 17.5 millones de muertes en 2012. Existen varios métodos para la obtención de imágenes cardiovasculares, como la angiografía de sustracción digital (DSA), la ecografía intravascular (IVUS), la IRM y la tomografía computarizada (TC).
El DSA y el IVUS son exámenes invasivos y muy costos, la IRM requiere un tiempo de exploración muy largo, con la calidad de la imagen sujeta a la colaboración de los pacientes. En comparación, la CCTA ofrece una buena resolución temporal y espacial, permitiendo exámenes eficientes y no invasivos. Sin embargo, para obtener imágenes de alta resolución, es necesario cumplir con ciertos requisitos para obtener un resultado eficaz para la evaluación de las arterias coronarias.
El examen CCTA requiere cortes finos, pitch pequeño, escaneo con alta velocidad de rotación y gran alcance para obtener imágenes de alta resolución, y se requiere una gran cantidad de dosis de radiación. Con el fin de satisfacer las necesidades de diagnósticos clínicos, la optimización de la calidad de la imagen redujo eficazmente los altos requisitos de escaneo, lo que permite soluciones de alta calidad y baja dosis.
Neusoft Medical Systems desarrolló un algoritmo de optimización de imagen basado en inteligencia artificial (IA) para mejorar la calidad de imagen de la angiografía coronaria por TC de baja dosis. Los pacientes con cardiopatía coronaria se examinaron con el NeuViz 128, y las imágenes se dividieron en 2 grupos, se reconstruyeron con el algoritmo iterativo ClearView (Grupo A) y se reconstruyeron con el algoritmo de optimización de imágenes basado en la IA (Grupo B). Después de comparar el valor de SD, el valor de SNR y el valor de CNR, los resultados mostraron que los algoritmos de optimización de imagen basados en IA para el NeuViz 128 CT, reduce significativamente el ruido en la angiografía coronaria de dosis baja y mejora la calidad de la imagen al mismo tiempo.
Aplicación preliminar de la optimización de la imagen basada en inteligencia artificial y el algoritmo iterativo en la Aorta CTA «double low»:
Las enfermedades aórticas con tasas de morbilidad y mortalidad relativamente altas son difíciles de diagnosticar en las primeras etapas debido a síntomas ocultos y similares. El diagnóstico precoz es de gran importancia en la orientación del tratamiento y la mejora pronóstica. La angiografía por tomografía computarizada (CTA) se ha convertido en el método clínico habitual para el control de las enfermedades aórticas debido a la buena resolución temporal y espacial, la no invasividad y la eficacia. Sin embargo, la investigación muestra que el aumento de 1 mSv de dosis efectiva de radiación de rayos X en la TC aumenta las tasas de morbilidad de los tumores malignos en 0.05. Además, el medio de contraste yodado conlleva un daño potencial a los pacientes.
La reconstrucción iterativa (IR) permite escanear con eficacia a parámetros de dosis bajas al tiempo que reduce el ruido y los artefactos de la imagen. Sin embargo, el IR implica largos tiempos de procesamiento y requiere grandes cantidades de datos de proyección. Este estudio explora un enfoque combinado de las técnicas de optimización de imágenes basadas en la IA con IR (ClearView) para lograr imágenes de ATC aórticas de «dosis baja», evaluar su calidad de imagen y la dosis de radiación, y analizar el valor de la aplicación clínica.
Se han observado personas de diferente género, edad, IMC y enfermedad aórtica. El NeuViz 128 se utilizó para realizar las pruebas. Todos los casos se dividieron en 2 grupos grandes con diferentes kVp, 80kVp para el grupo A y 120kVp para el grupo B. El grupo A se reconstruyó utilizando técnicas ClearView en seis porcentajes diferentes. Después de comparar estos porcentajes diferentes, los de mejor calidad de imagen se clasificaron en el grupo A1. El grupo A1 se procesó utilizando una optimización de imagen basada en la IA, el resultado se usó como grupo A2.
El resultado muestra que la calidad de imagen para el Grupo A2 fue la más clara con un valor de SD más bajo que el del Grupo A1 y el Grupo B. El Grupo A1 fue más claro que el Grupo B con un valor de SD más bajo y una SNR y CNR más altas. Con la combinación de ClearView y la técnica de optimización de la imagen basada en la IA, la exploración de CTA de aorta «double low» con el NeuViz 128 CT proporcionó una calidad de imagen constante con la exploración regular, al tiempo que redujo drásticamente la dosis de radiación y la dosis de administración de medio de contraste.
Asian Society of Cardiovascular Imaging (ASCI)
El tema del congreso ASCI de 2018 en Beijing fue «Imágenes cardiovasculares y la Iniciativa Belt and Road», consistente con la evolución del socialismo chino en la nueva era y el fortalecimiento de los intercambios académicos con organizaciones internacionales. Durante los últimos 12 años, ASCI ha reunido a los expertos en imágenes cardiovasculares más reconocidos de Asia, fomentando la investigación y el desarrollo académico asiático. A los más de 2,500 miembros de ASCI se unen representantes de otros países asiáticos, así como colegas y expertos de la Asociación Europea de Imágenes Cardiovasculares (EACVI), Sociedad Europea de Radiología Cardiovascular (ESCR), Sociedad para la Resonancia Magnética Cardiovascular (SCMR), y la Sociedad Norteamericana de Imágenes Cardiovasculares (NASCI).
El Hospital de la Universidad de Medicina de Pekín (PUMCH) fue fundado por la Fundación Rockefeller en 1921. Desde el principio, tenía la intención de convertirse en el principal centro médico de Asia. A lo largo del siglo pasado, el espíritu de «precisión, mejora continua, diligencia y devoción» se ha transmitido de generación en generación, de modo que, hoy en día, PUMCH es un hospital terciario de clase A comprometido a brindar atención clínica de vanguardia, investigación científica innovadora y educación médica rigurosa. PUMCH goza de una gran reputación por su amplia gama de disciplinas, tecnologías de vanguardia y especialidades destacadas. Según el «Ranking de Hospitales de China» publicado por el Instituto de Gestión de Hospitales de la Universidad de Fudan, PUMCH ha ocupado el primer puesto durante 9 años consecutivos.
Actualmente, más de 4000 empleados trabajan en cuatro campus que ofrecen 53 departamentos clínicos y médicos, 32 programas de capacitación de doctorado, 26 programas de capacitación de maestros y 6 centros de educación adicional, 19 centros de capacitación de residencia y 8 centros de capacitación de compañeros. Con 2,000 camas, PUMCH dio de alta a más de 100,000 pacientes en 2018. Como cliente de Neusoft desde hace mucho tiempo, PUMCH también es una organización que coopera con el programa de capacitación internacional de Neusoft Medical Systems.
Zheng-yu Jin (Honorable miembro de RSNA)
Profesor, supervisor de maestría y supervisor doctoral en el campo de la medicina radiológica en el Beijing Medical College Hospital.
Actualmente es el jefe del departamento de radiología del Hospital de la Facultad de Medicina de la Unión de Pekín, el miembro principal del comité de la Sociedad China de Radiología, un miembro del Comité Médico y el Comité de Educación, un miembro de la Sociedad Radiológica Roentgen Americana (ARRS), así como miembro de la Sociedad Radiológica Intervencionista Cardiovascular de Europa (CIRSE). En el año 2014, se le otorgó el título de Miembro Honorable por la Sociedad Radiológica de América del Norte (RSNA), que lo convirtió en el cuarto radiólogo de China que ha recibido este honor.
Yi-ning Wang
Médico jefe asociado, profesor asociado y supervisor de maestría.
Yi-ning Wang es actualmente miembro del Grupo de Imágenes Moleculares, Rama de Radiología, Asociación Médica China, miembro del Comité de imágenes moleculares, Sociedad China de Biofísica, y revisor de la Revista China de Radiología y la Revista China de Ciencias Médicas. Actualmente es la médica jefe-asociada y supervisora de maestría en el departamento de radiología. Desde 2005, se ha presentado 17 veces en conferencias internacionales, incluidas las conferencias anuales de RSNA y CIRSE. El profesor Wang Yi-ning es una autoridad en el procesamiento y optimización de imágenes basadas en la IA y se desempeña como consultor experto de Neusoft Medical Systems para el desarrollo de soluciones clínicas para la IA.