Imágenes reconstruidas de resonancia magnética guían el tratamiento de radioterapia
Por el equipo editorial de MedImaging en español Actualizado el 13 Jul 2021 |

Imagen: La sala de tratamiento para MRgRT en el ICR (Fotografía cortesía de ICR)
Según un estudio nuevo, un algoritmo de inteligencia artificial (IA), que reconstruye imágenes de resonancia magnética (RM) de tumores en movimiento en segundos, podría optimizar el tratamiento de la radioterapia (RT).
Desarrollado en el Instituto de Investigación del Cáncer (ICR; Londres, Reino Unido), el Royal Marsden NHS Foundation Trust (Londres, Reino Unido), el Centro Alemán de Investigación del Cáncer (DKFZ; Heidelberg, Alemania), y otras instituciones, la radioterapia guiada por resonancia magnética (MRgRT) se basa en un algoritmo de red neuronal convolucional radial profunda (Drácula) que replica imágenes de resonancia magnética en cuatro dimensiones (4D), incluidos tumores y órganos sanos, a partir de imágenes de baja calidad que contienen artefactos.
Mediante el uso de datos sobre las dimensiones espaciales y las fases respiratorias del tumor de un paciente y los órganos circundantes, Drácula puede producir imágenes de resonancia magnética 4D e imágenes de posición media a partir de exploraciones que antes se consideraban inaceptables para la MRgRT. Clínicamente, las imágenes de resonancia magnética reconstruidas por Drácula se pueden usar para guiar un acelerador lineal (Linac), lo que sirve como una plataforma novedosa para ubicar y administrar dosis de RT dirigidas con precisión a los tumores, minimizando el riesgo de afectar órganos sanos. El estudio aparece en la edición de junio de 2021 de la revista Radiotherapy and Oncology.
“El uso de una IA para reconstruir rápidamente imágenes de resonancia magnética 4D de la anatomía de un paciente con cáncer nos permite determinar con exactitud la ubicación de los tumores y caracterizar su movimiento justo antes del tratamiento con RT”, dijo el autor principal, Andreas Wetscherek, PhD, del ICR. “Sería especialmente útil para los cánceres en los que necesitamos evitar los órganos sanos alrededor del tumor, como el cáncer de páncreas, que actualmente limita la administración de altas dosis de radiación al tumor”.
Para tratar a los pacientes con tumores que se mueven al respirar, se necesitan imágenes de resonancia magnética en 4D para mostrar el volumen en 3D del tumor y los órganos circundantes en diferentes momentos durante la respiración, lo que se conoce como fase respiratoria. Al combinar las fases respiratorias, se calcula la posición media (la posición media del tumor), lo que ayuda a planificar con exactitud la MRgRT. Una alternativa es que el paciente contenga la respiración, pero esto puede ser agotador para el paciente y hace que el tratamiento sea más prolongado y difícil.
Enlace relacionado:
Instituto de Investigación del Cáncer
Royal Marsden NHS Foundation Trust
Centro Alemán de Investigación del Cáncer
Desarrollado en el Instituto de Investigación del Cáncer (ICR; Londres, Reino Unido), el Royal Marsden NHS Foundation Trust (Londres, Reino Unido), el Centro Alemán de Investigación del Cáncer (DKFZ; Heidelberg, Alemania), y otras instituciones, la radioterapia guiada por resonancia magnética (MRgRT) se basa en un algoritmo de red neuronal convolucional radial profunda (Drácula) que replica imágenes de resonancia magnética en cuatro dimensiones (4D), incluidos tumores y órganos sanos, a partir de imágenes de baja calidad que contienen artefactos.
Mediante el uso de datos sobre las dimensiones espaciales y las fases respiratorias del tumor de un paciente y los órganos circundantes, Drácula puede producir imágenes de resonancia magnética 4D e imágenes de posición media a partir de exploraciones que antes se consideraban inaceptables para la MRgRT. Clínicamente, las imágenes de resonancia magnética reconstruidas por Drácula se pueden usar para guiar un acelerador lineal (Linac), lo que sirve como una plataforma novedosa para ubicar y administrar dosis de RT dirigidas con precisión a los tumores, minimizando el riesgo de afectar órganos sanos. El estudio aparece en la edición de junio de 2021 de la revista Radiotherapy and Oncology.
“El uso de una IA para reconstruir rápidamente imágenes de resonancia magnética 4D de la anatomía de un paciente con cáncer nos permite determinar con exactitud la ubicación de los tumores y caracterizar su movimiento justo antes del tratamiento con RT”, dijo el autor principal, Andreas Wetscherek, PhD, del ICR. “Sería especialmente útil para los cánceres en los que necesitamos evitar los órganos sanos alrededor del tumor, como el cáncer de páncreas, que actualmente limita la administración de altas dosis de radiación al tumor”.
Para tratar a los pacientes con tumores que se mueven al respirar, se necesitan imágenes de resonancia magnética en 4D para mostrar el volumen en 3D del tumor y los órganos circundantes en diferentes momentos durante la respiración, lo que se conoce como fase respiratoria. Al combinar las fases respiratorias, se calcula la posición media (la posición media del tumor), lo que ayuda a planificar con exactitud la MRgRT. Una alternativa es que el paciente contenga la respiración, pero esto puede ser agotador para el paciente y hace que el tratamiento sea más prolongado y difícil.
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Instituto de Investigación del Cáncer
Royal Marsden NHS Foundation Trust
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