Los investigadores de radiolog\u00eda Michelle Noga (izquierda) y Kumaradevan Punithakumar, fotografiados en el Laboratorio Cardiaco Virtual Servier en la U de A, formaron parte de un equipo que desarroll\u00f3 un forma m\u00e1s precisa de rastrear el movimiento de los tumores en el cuerpo durante la radioterapia, un avance que eventualmente har\u00e1 que el tratamiento sea m\u00e1s seguro para los pacientes. Cr\u00e9dito: Facultad de Medicina y Odontolog\u00eda de UAlberta <\/p>\n
Un equipo de investigadores de la Universidad de Alberta ha desarrollado una forma m\u00e1s r\u00e1pida de rastrear el movimiento de los tumores en el cuerpo durante la radioterapia, lo que podr\u00eda mejorar significativamente los resultados para los pacientes con c\u00e1ncer. <\/p>\n
\u00abCuando un paciente recibe tratamiento de radiaci\u00f3n, por ejemplo en los pulmones, el tumor podr\u00eda moverse debido a la respiraci\u00f3n del paciente\u00bb, dijo Michelle Noga, radi\u00f3loga de la U of A que tambi\u00e9n trabaja en MIC Medical Imaging y es la directora del estudio. co-autor.<\/p>\n
\u00abNormalmente tenemos que irradiar un \u00e1rea m\u00e1s grande que el tumor real para dar cuenta de ese movimiento. Entonces, la idea es que si pudiera rastrear su respiraci\u00f3n y ajustar el haz para que coincida con eso, no tendr\u00eda que irradiar un \u00e1rea tan grande y potencialmente da\u00f1ar el tejido sano\u00bb.<\/p>\n
El trabajo del equipo se basa en el proyecto Linac-MR, un haz de radiaci\u00f3n (acelerador lineal o \u00ablinac\u00bb) e im\u00e1genes de resonancia magn\u00e9tica (IRM) m\u00e1quina h\u00edbrida desarrollada por investigadores del Cross Cancer Institute en 2013.<\/p>\n
Mientras los pacientes yacen en la m\u00e1quina, la IRM proporciona im\u00e1genes constantes del tumor, lo que permite que el sistema rastree su movimiento y mantenga la radiaci\u00f3n centrado s\u00f3lo en esa zona. Sin embargo, el seguimiento en tiempo real requiere una potencia de procesamiento significativa y el enfoque actual es demasiado lento para el uso diario, dijo el investigador principal del estudio, Kumaradevan Punithakumar.<\/p>\n
\u00abLa versi\u00f3n original del algoritmo de seguimiento se ejecuta a trav\u00e9s de la unidad central de procesamiento de la computadora, pero solo puede manejar ocho o 12 procesos a la vez. Eso es demasiado lento para el seguimiento en tiempo real\u00bb, dijo. \u00abAs\u00ed que adaptamos el algoritmo para usar la unidad de procesamiento de gr\u00e1ficos (GPU), que puede manejar miles de procesos a la vez\u00bb.<\/p>\n
El equipo de la U of A, que inclu\u00eda a los f\u00edsicos m\u00e9dicos Jihyun Yun y Gino Fallone, y cient\u00edficos inform\u00e1ticos Nazanin Tahmasebi y Pierre Boulanger descubrieron que el procesamiento GPU quintuplicaba la velocidad del proceso.<\/p>\n
\u00abEstos son muy buenos resultados\u00bb, dijo Punithakumar, quien, junto con Noga, tambi\u00e9n es miembro de Women and Instituto de Investigaci\u00f3n en Salud Infantil. \u00abMejorar el rendimiento computacional ha sido un problema para varias aplicaciones de im\u00e1genes, y lo hemos hecho.<\/p>\n
\u00abTambi\u00e9n estamos viendo una precisi\u00f3n de seguimiento mejorada [sobre] los m\u00e9todos anteriores. Por lo tanto, la combinaci\u00f3n de rendimiento y precisi\u00f3n mejorados es un resultado muy, muy bueno\u00bb.<\/p>\n
Punithakumar se\u00f1ala que, aunque el algoritmo se aplic\u00f3 al sistema Linac-MR en este estudio espec\u00edfico, podr\u00eda usarse para fines m\u00e9dicos similares. aplicaciones de im\u00e1genes u otras tareas de delineaci\u00f3n de \u00f3rganos, como la segmentaci\u00f3n del ventr\u00edculo card\u00edaco mediante resonancia magn\u00e9tica.<\/p>\n
Por ahora, los siguientes pasos incluyen integrar completamente el algoritmo en el sistema Linac-MR y luego ejecutar m\u00e1s pruebas para garantizar que funcione de manera consistente como se esperaba, dijo Punithakumar. Luego, el equipo espera poder pasar a las pruebas cl\u00ednicas.<\/p>\n
\u00abEn el futuro, esto podr\u00eda automatizarse por completo\u00bb, dijo Punithakumar. \u00abEl paciente entrar\u00e1, mu\u00e9vase a la m\u00e1quina, y la m\u00e1quina podr\u00e1 determinar a qu\u00e9 \u00e1rea apuntar y proporcionar esa informaci\u00f3n al onc\u00f3logo. Una vez que el onc\u00f3logo confirma el objetivo, el sistema inicia la radioterapia y se ajusta autom\u00e1ticamente a cualquier movimiento en tiempo real\u00bb. <\/p>\n
Explore m\u00e1s<\/p>\n
Los investigadores del c\u00e1ncer usan una supercomputadora para obtener informaci\u00f3n sobre la nueva tecnolog\u00eda de tratamiento M\u00e1s informaci\u00f3n :<\/strong> Nazanin Tahmasebi et al, Real-Time Lung Tumor Tracking Using a CUDA Enabled Nonrigid Registry Algorithm for MRI, IEEE Journal of Translational Engineering in Health and Medicine (2020). DOI: 10.1109\/JTEHM.2020.2989124 Proporcionado por la Universidad de Facultad de Medicina y Odontolog\u00eda de Alberta Cita<\/strong>: Los investigadores hacen que el seguimiento de tumores en tiempo real en radioterapia sea 5 veces m\u00e1s r\u00e1pido (22 de julio de 2020) consultado el 31 de agosto de 2022 en https:\/\/medicalxpress.com\/news\/2020 -07-real-time-tumor-tracking-therapy-faster.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 es previsto s\u00f3lo con fines informativos.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":" Los investigadores de radiolog\u00eda Michelle Noga (izquierda) y Kumaradevan Punithakumar, fotografiados en el Laboratorio Cardiaco Virtual Servier en la U de A, formaron parte de un equipo que desarroll\u00f3 un forma m\u00e1s precisa de rastrear el movimiento de los tumores en el cuerpo durante la radioterapia, un avance que eventualmente har\u00e1 que el tratamiento sea … Continuar leyendo \u00abInvestigadores hacen seguimiento de tumores en tiempo real en radioterapia 5 veces m\u00e1s r\u00e1pido\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-31594","post","type-post","status-publish","format-standard","hentry","category-general"],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/31594","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=31594"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/31594\/revisions"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=31594"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=31594"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=31594"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}