Los ensayos de imágenes virtuales optimizan la tomografía computarizada, la radiografía para la enfermedad por coronavirus (COVID-19)
B, el modelo computacional representativo muestra la estructura intraorgánica del estroma pulmonar del fantasma XCAT que se desarrolló utilizando un modelo matemático informado anatómicamente. El recuadro muestra una vista ampliada para una mejor visibilidad de los detalles y las estructuras pequeñas. C, Representación voxelizada (verdad básica) del modelo XCAT fantasma que resalta el modelo detallado del parénquima pulmonar. El recuadro muestra una vista ampliada para una mejor visibilidad de los detalles y las estructuras pequeñas. Crédito: American Roentgen Ray Society (ARRS), American Journal of Roentgenology (AJR)
Un artículo de acceso abierto en el American Journal of Roentgenology (AJR) de ARRS estableció una base para el uso de ensayos de imágenes virtuales en la evaluación y optimización efectivas de adquisición de tomografías computarizadas y radiografías y herramientas de análisis para ayudar a controlar la pandemia de la enfermedad por coronavirus (COVID-19).
Los ensayos de imágenes virtuales tienen dos componentes principales: modelos representativos de sujetos específicos y modelos realistas de escáneres de imágenes, y los autores de este artículo de AJR desarrollaron los primeros modelos computacionales de pacientes con COVID-19, mientras muestran, como prueba de principio, cómo pueden ser combinado con simuladores de imágenes para estudios de imágenes de COVID-19.
«Para el hábito corporal de los modelos», explicó el autor principal Ehsan Abadi, «utilizamos el modelo de torso cardíaco extendido 4-D (XCAT) que fue desarrollado en la Universidad de Duke».
Abadi y sus colegas de Duke luego segmentaron las características morfológicas de las anomalías de COVID-19 de 20 imágenes de TC de pacientes con confirmación multidiagnóstica de infección por SARS-CoV-2 y las incorporaron en XCAT modelos.
«Dentro de un área determinada de la enfermedad, la textura y el material del parénquima pulmonar en el XCAT se modificaron para que coincidieran con las propiedades observadas en las imágenes clínicas», Abadi et al. continúa.
Usando un escáner CT específico (Definition Flash, Siemens Healthineers) y un simulador de radiografía validado (DukeSim) para ayudar a ilustrar la utilidad, el equipo imaginó virtualmente tres fantasmas computacionales COVID-19 desarrollados.
«Subjetivamente», concluyeron los autores, «las anormalidades simuladas eran realistas en términos de forma y textura», y agregaron que sus resultados preliminares mostraron que las relaciones de contraste a ruido en las regiones anormales fueron 1.6, 3.0 y 3.6 para 5 -, 25 y 50 mA, respectivamente.
Las imágenes del mismo fantasma muestran una TC simulada a 50 (A), 25 (B) y 5 (C) mA, así como una radiografía de tórax simulada (D ). Crédito: American Roentgen Ray Society (ARRS), American Journal of Roentgenology (AJR)
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Siga las últimas noticias sobre el brote de coronavirus (COVID-19) Más información: Ehsan Abadi et al, Ensayos de imágenes virtuales para la enfermedad por coronavirus (COVID-19), American Journal of Roentgenology (2020). DOI: 10.2214/AJR.20.23429 Información de la revista: American Journal of Roentgenology
Proporcionado por la American Roentgen Ray Society Cita: Los ensayos de imágenes virtuales optimizan la TC y la radiografía para la enfermedad por coronavirus (COVID-19) (25 de agosto de 2020) recuperado el 31 de agosto de 2022 de https://medicalxpress.com/news/2020-08-virtual-imaging-trials-optimize-ct.html Este documento está sujeto a derechos de autor. Aparte de cualquier trato justo con fines de estudio o investigación privados, ninguna parte puede reproducirse sin el permiso por escrito. El contenido se proporciona únicamente con fines informativos.