Representaci\u00f3n anat\u00f3mica y sistema de realidad virtual del procedimiento de fotocoagulaci\u00f3n l\u00e1ser en cirug\u00eda fetal TTTS. La representaci\u00f3n virtual incluye el fetoscopio (azul oscuro), la placenta (beige), los vasos (rojo), la cavidad intrauterina (gris) y los tejidos blandos maternos (azul). Cr\u00e9dito: Universitat Pompeu Fabra – Barcelona <\/p>\n
El s\u00edndrome de transfusi\u00f3n de gemelo a gemelo (TTTS) ocurre en alrededor del 10-15% de los embarazos con gemelos que comparten la misma placenta. T\u00edpicamente, este s\u00edndrome aparece antes de las 24 semanas de gestaci\u00f3n debido a comunicaciones vasculares anormales ubicadas en la superficie de la placenta. Como resultado, la circulaci\u00f3n sangu\u00ednea no est\u00e1 equilibrada entre los dos gemelos, lo que reduce dr\u00e1sticamente sus posibilidades de supervivencia. <\/p>\n
La fotocoagulaci\u00f3n l\u00e1ser fetosc\u00f3pica es el tratamiento m\u00e1s efectivo para este s\u00edndrome y consiste en cerrar conexiones vasculares anormales ubicadas en la superficie de la placenta para separar completamente la circulaci\u00f3n de sangre a los dos gemelos, evitando as\u00ed complicaciones relacionadas con el desequilibrio del flujo sangu\u00edneo, tales como muerte por sobrecarga card\u00edaca, parto prematuro y aborto espont\u00e1neo.<\/p>\n
La maniobrabilidad del fetoscopio insertado a trav\u00e9s de la pared uterina de la madre y la capacidad de cauterizar todos los vasos que requieren sellado depende de la selecci\u00f3n adecuada del fetoscopio punto de entrada en la superficie de la cavidad intrauterina. Planificar el mejor punto de inserci\u00f3n antes de la operaci\u00f3n requiere una buena comprensi\u00f3n de la anatom\u00eda de la paciente, lo que se puede lograr utilizando una representaci\u00f3n virtual del \u00fatero de la madre, a trav\u00e9s de im\u00e1genes de resonancia magn\u00e9tica.<\/p>\n
Un estudio publicado recientemente en Advanced Online edici\u00f3n de la revista IEEE Transactions on Medical Imaging presenta el primer m\u00e9todo autom\u00e1tico para detectar y segmentar la cavidad intrauterina a trav\u00e9s de tres vistas (axial, sagital y coronal) de la resonancia magn\u00e9tica mediante inteligencia artificial y t\u00e9cnicas de aprendizaje profundo.<\/p>\n
Un estudio realizado por Miguel \u00c1ngel Gonz\u00e1lez Ballester, profesor de investigaci\u00f3n ICREA del Departamento de Tecnolog\u00edas de la Informaci\u00f3n y las Comunicaciones (DTIC) de la UPF, con Jordina Torrents-Barrena, primera autora del estudio, Gemma Piella y Mario Ceresa, miembros de la UPF BCN Unidad MedTech. Eduard Gratacs y Elisenda Eixarch, miembros del Centro de Investigaci\u00f3n en Medicina Fetal Fetal i+D, BCNatal-Barcelona Centro de Medicina Materno Fetal y Neonatal (Hospital Clnic y Hospital Sant Joan de Du), IDIBAPS, son coautores del estudio y responsable de las cl\u00ednicas.<\/p>\n
\u00abLa metodolog\u00eda presentada utiliza redes neuronales basadas en el nuevo paradigma de c\u00e1psulas para capturar con \u00e9xito la interdependencia de la anatom\u00eda presente en la resonancia magn\u00e9tica, particularmente para instancias de clase \u00fanica (anatom\u00edas), como la cavidad intrauterina y\/o la placenta\u201d, explica Jordina Torrents-Barrena, primera autora del art\u00edculo.<\/p>\n
\u201cEl m\u00e9todo dise\u00f1ado se basa en un marco de aprendizaje por refuerzo que utiliza c\u00e1psulas para delimitar la ubicaci\u00f3n del \u00fatero. Posteriormente se dise\u00f1a una arquitectura de c\u00e1psula para segmentar (o refinar) toda la cavidad intrauterina\u00bb, a\u00f1ade Torrents-Barrena. Esta \u00faltima red codifica las caracter\u00edsticas m\u00e1s discriminatorias y robustas de la imagen.<\/p>\n
El m\u00e9todo propuesto se eval\u00faa mediante 13 medidas de rendimiento y tambi\u00e9n se compara con 15 redes neuronales que se han publicado previamente en la literatura. \u201cNuestro m\u00e9todo de inteligencia artificial ha sido entrenado con im\u00e1genes de resonancia magn\u00e9tica de 71 embarazos\u201d, afirma Torrents-Barrena.<\/p>\n
\u201cTener una representaci\u00f3n tridimensional nos permite evaluar diferentes puntos de entrada y elegir el que ofrece la mejor visibilidad de todos los vasos placentarios con el m\u00e1s m\u00ednimo movimiento\u00bb, comenta Elisenda Eixarch, coautora del estudio. \u201cSin duda, la aplicaci\u00f3n de esta tecnolog\u00eda nos permitir\u00e1 avanzar hacia una cirug\u00eda m\u00e1s segura y precisa\u201d, a\u00f1ade.<\/p>\n
En promedio, la metodolog\u00eda presentada obtiene un rendimiento de segmentaci\u00f3n superior al 91% para todas las pruebas y comparaciones. , destacando el potencial de este abordaje para su uso en la pr\u00e1ctica cl\u00ednica diaria como m\u00e9todo de planificaci\u00f3n quir\u00fargica. <\/p>\n
Explore m\u00e1s<\/p>\n
El equipo de investigaci\u00f3n crea un sistema de navegaci\u00f3n quir\u00fargica para la cirug\u00eda fetal M\u00e1s informaci\u00f3n:<\/strong> Jordina Torrents-Barrena et al, Deep Q-CapsNet Reinforcement Learning Framework for Intrauterine Cavity Segmentation in TTTS Fetal Planificaci\u00f3n de cirug\u00eda, Transacciones de IEEE sobre im\u00e1genes m\u00e9dicas (2020). DOI: 10.1109\/TMI.2020.2987981 Proporcionado por Universitat Pompeu Fabra – Barcelona Cita<\/strong>: Un m\u00e9todo autom\u00e1tico para detectar y segmentar la cavidad intrauterina (22 de mayo de 2020) recuperado el 31 de agosto de 2022 de https:\/\/medicalxpress. com\/news\/2020-05-automatic-method-segment-intrauterine-cavity.html Este documento est\u00e1 sujeto a derechos de autor. Aparte 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 \u00fanicamente con fines informativos.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":" Representaci\u00f3n anat\u00f3mica y sistema de realidad virtual del procedimiento de fotocoagulaci\u00f3n l\u00e1ser en cirug\u00eda fetal TTTS. La representaci\u00f3n virtual incluye el fetoscopio (azul oscuro), la placenta (beige), los vasos (rojo), la cavidad intrauterina (gris) y los tejidos blandos maternos (azul). Cr\u00e9dito: Universitat Pompeu Fabra – Barcelona El s\u00edndrome de transfusi\u00f3n de gemelo a gemelo (TTTS) … Continuar leyendo \u00abM\u00e9todo autom\u00e1tico para detectar y segmentar la cavidad intrauterina\u00bb<\/span><\/a><\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":0,"comment_status":"","ping_status":"","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[1],"tags":[],"class_list":["post-26316","post","type-post","status-publish","format-standard","hentry","category-general"],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/26316","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/wp-json\/wp\/v2\/users\/1"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=26316"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/26316\/revisions"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=26316"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=26316"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=26316"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}