{"id":15476,"date":"2022-08-30T11:10:30","date_gmt":"2022-08-30T16:10:30","guid":{"rendered":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/los-tumores-cerebrales-infantiles-se-pueden-clasificar-mediante-imagenes-avanzadas-e-ia\/"},"modified":"2022-08-30T11:10:30","modified_gmt":"2022-08-30T16:10:30","slug":"los-tumores-cerebrales-infantiles-se-pueden-clasificar-mediante-imagenes-avanzadas-e-ia","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/los-tumores-cerebrales-infantiles-se-pueden-clasificar-mediante-imagenes-avanzadas-e-ia\/","title":{"rendered":"Los tumores cerebrales infantiles se pueden clasificar mediante im\u00e1genes avanzadas e IA"},"content":{"rendered":"<p>Im\u00e1genes de RM de ejemplo de pacientes con tumores cerebrales pedi\u00e1tricos. Esta primera columna muestra im\u00e1genes ponderadas en T1 despu\u00e9s de la inyecci\u00f3n de agente de contraste de gadolinio. La segunda columna muestra im\u00e1genes ponderadas en T2 y la columna final muestra mapas de coeficiente de difusi\u00f3n aparente calculados a partir de im\u00e1genes ponderadas en difusi\u00f3n. (ac) se tomaron de un paciente con un astrocitoma piloc\u00edtico, (df) son de un paciente con un ependimoma y (gi) se obtuvieron de un paciente con un meduloblastoma. <\/p>\n<p>Las im\u00e1genes ponderadas por difusi\u00f3n y el aprendizaje autom\u00e1tico pueden clasificar con \u00e9xito el diagn\u00f3stico y las caracter\u00edsticas de los tipos comunes de tumores cerebrales pedi\u00e1tricos, seg\u00fan descubri\u00f3 un estudio multic\u00e9ntrico realizado en el Reino Unido, incluido WMG en la Universidad de Warwick. Esto significa que el tumor se puede caracterizar y tratar de manera m\u00e1s eficiente. <\/p>\n<p>La mayor causa de muerte por c\u00e1ncer en los ni\u00f1os son los tumores cerebrales en una parte particular del cerebro, llamada fosa posterior. Sin embargo, dentro de esta \u00e1rea, hay tres tipos principales de tumores cerebrales, y poder caracterizarlos de manera r\u00e1pida y eficiente puede ser un desaf\u00edo.<\/p>\n<p>Actualmente, los radi\u00f3logos utilizan una evaluaci\u00f3n cualitativa de la resonancia magn\u00e9tica; sin embargo, las caracter\u00edsticas radiol\u00f3gicas superpuestas pueden dificultar la distinci\u00f3n de qu\u00e9 tipo de tumor es, sin la confirmaci\u00f3n de la biopsia. En el art\u00edculo, \u00abClasificaci\u00f3n de tumores cerebrales pedi\u00e1tricos mediante im\u00e1genes ponderadas por difusi\u00f3n y aprendizaje autom\u00e1tico\u00bb, publicado en la revista Scientific Reports, dirigido por la Universidad de Birmingham, incluidos investigadores de WMG, Universidad de Warwick. El estudio encontr\u00f3 que la clasificaci\u00f3n diagn\u00f3stica del tumor se puede mejorar mediante el uso de im\u00e1genes ponderadas por difusi\u00f3n no invasivas, cuando se combinan con aprendizaje autom\u00e1tico (IA).<\/p>\n<p>Las im\u00e1genes ponderadas por difusi\u00f3n implican el uso de secuencias de resonancia magn\u00e9tica avanzadas espec\u00edficas, as\u00ed como software que genera im\u00e1genes a partir de los datos resultantes que utiliza la difusi\u00f3n de mol\u00e9culas de agua para generar contraste en la imagen de RM. Luego se puede extraer un mapa de Coeficiente de Difusi\u00f3n Aparente (ADC), cuyos valores analizados se pueden usar para brindarle m\u00e1s informaci\u00f3n sobre el tumor.<\/p>\n<p>El estudio involucr\u00f3 a 117 pacientes de cinco centros de tratamiento primario en todo el Reino Unido con escaneos de doce hospitales diferentes en un total de dieciocho esc\u00e1neres diferentes, las im\u00e1genes de ellos fueron luego analizadas y la regi\u00f3n de inter\u00e9s fue dibujada por un radi\u00f3logo experimentado y un cient\u00edfico experto en neuroimagen pedi\u00e1trica. Los valores del an\u00e1lisis de los mapas de Coeficiente de Difusi\u00f3n Aparente de las regiones de estas im\u00e1genes se han alimentado a algoritmos de IA para discriminar con \u00e9xito los tres tipos m\u00e1s comunes de tumores cerebrales de fosa posterior pedi\u00e1tricos, de forma no invasiva.<\/p>\n<p>Profesor Theo Arvanitis, director del Instituto de Salud Digital en WMG, Universidad de Warwick y uno de los autores del estudio, explica:<\/p>\n<p>\u00abUsar IA y caracter\u00edsticas avanzadas de im\u00e1genes por resonancia magn\u00e9tica, como los valores del coeficiente de difusi\u00f3n aparente (ADC) de Las im\u00e1genes ponderadas por difusi\u00f3n pueden ayudar potencialmente a distinguir, de una manera no invasiva, entre los tres tipos principales de tumores pedi\u00e1tricos en la fosa posterior, el \u00e1rea del cerebro donde dichos tumores se encuentran con mayor frecuencia en los ni\u00f1os.<\/p>\n<p>\u00abSi esta t\u00e9cnica de imagen avanzada, combinada con la tecnolog\u00eda de IA, se puede inscribir de forma rutinaria en los hospitales, significa que los tumores cerebrales infantiles se pueden caracterizar y clasificar de manera m\u00e1s eficiente y, a su vez, significa que el tratamiento Se puede llevar a cabo de una manera m\u00e1s r\u00e1pida con resultados favorables para los ni\u00f1os que padecen la enfermedad\u00bb.<\/p>\n<p>El profesor Andrew Peet, profesor de NIHR en oncolog\u00eda pedi\u00e1trica cl\u00ednica en la Universidad de Birmingham y el Hospital Infantil de Birmingham, agrega: \u00abCuando un El ni\u00f1o llega al hospital con s\u00edntomas que podr\u00edan significar que tiene un tumor cerebral. La exploraci\u00f3n inicial es un momento muy dif\u00edcil para la familia y, comprensiblemente, quieren respuestas lo antes posible. Aqu\u00ed hemos combinado escaneos f\u00e1cilmente disponibles con inteligencia artificial para proporcionar altos niveles de precisi\u00f3n de diagn\u00f3stico que pueden comenzar a dar algunas respuestas. Los estudios previos que utilizaron estas t\u00e9cnicas se han limitado en gran medida a centros expertos \u00fanicos. Demostrar que pueden funcionar en una cantidad tan grande de hospitales abre la puerta a muchos ni\u00f1os que se benefician de un diagn\u00f3stico r\u00e1pido y no invasivo de su tumor cerebral. Estos son tiempos muy emocionantes y estamos trabajando arduamente para comenzar a hacer que estas t\u00e9cnicas de inteligencia artificial est\u00e9n ampliamente disponibles\u00bb. <\/p>\n<p>Explore m\u00e1s<\/p>\n<p> Nueva t\u00e9cnica de im\u00e1genes duplica la visibilidad de los tumores cerebrales en las exploraciones &gt; Jan Novak et al. Clasificaci\u00f3n de tumores cerebrales pedi\u00e1tricos mediante im\u00e1genes ponderadas por difusi\u00f3n y aprendizaje autom\u00e1tico, Scientific Reports (2021). DOI: 10.1038\/s41598-021-82214-3 <strong>Informaci\u00f3n de la revista:<\/strong> Scientific Reports <\/p>\n<p> Proporcionado por la Universidad de Warwick <strong>Cita<\/strong>: Los tumores cerebrales infantiles se pueden clasificar mediante im\u00e1genes avanzadas e IA (2021, 15 de febrero) recuperado el 30 de agosto de 2022 de https:\/\/medicalxpress.com\/news\/2021- 02-child-brain-tumors-advanced-imaging.html Este documento est\u00e1 sujeto a derechos de autor. Adem\u00e1s de cualquier trato justo con fines de estudio o investigaci\u00f3n privados, ninguna parte puede reproducirse sin el permiso por escrito. El contenido se proporciona a t\u00edtulo informativo. prop\u00f3sitos solamente.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Im\u00e1genes de RM de ejemplo de pacientes con tumores cerebrales pedi\u00e1tricos. Esta primera columna muestra im\u00e1genes ponderadas en T1 despu\u00e9s de la inyecci\u00f3n de agente de contraste de gadolinio. 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