La IA puede permitir una dosis más baja de contraste en la resonancia magnética mamaria

Miércoles 29 de noviembre | 9:40 am-9:50 am | W3-SSBR08-2 | Habitación S406A

Según esta presentación, una técnica basada en el aprendizaje profundo podría allanar el camino para dosis más bajas de agentes de contraste a base de gadolinio (GBCA) en la resonancia magnética de mama.

Los GBCA se utilizan ampliamente en la detección del cáncer de mama y en la evaluación de la respuesta al tratamiento, pero varias preocupaciones de seguridad han resultado en la necesidad de reducir la dosis, según Srivathsa Pasumarthi Venkata, del desarrollador de software de inteligencia artificial Subtle Medical, y sus colegas.

En este estudio, los investigadores reutilizaron un modelo de reducción de dosis basado en aprendizaje profundo que fue entrenado para sintetizar imágenes de resonancia magnética cerebral con contraste de dosis completa a partir de imágenes previas al contraste y de imágenes de dosis baja al 10%. Ahora, se utilizó para sintetizar imágenes de resonancia magnética de mama poscontraste a partir de imágenes previas al contraste e imágenes sintéticas de mama de dosis baja, que fueron simuladas por un transformador de visión utilizando imágenes previas y posteriores al contraste.

Después de evaluar cuantitativa y cualitativamente el rendimiento del algoritmo en un conjunto de datos de resonancia magnética mamaria con contraste dinámico (DCE) de 60 pacientes, los investigadores concluyeron que su método era factible.

“Patrones de mejora de [deep learning]”Las imágenes DCE sintetizadas son similares a las imágenes de dosis estándar y pueden usarse para reducir la dosis de contraste en exámenes de resonancia magnética de mama, reduciendo la exposición tanto del paciente como del medio ambiente a los GBCA”, escribieron los autores.

También señalaron que su modelo de aprendizaje profundo podría ampliarse para su uso en imágenes reales de dosis baja.

¿Cómo lograron los investigadores estos resultados? Consulte esta charla del miércoles por la mañana para obtener más información.