Optimización de la visualización del corazón
La resonancia magnética cardíaca (RMC) es una técnica de imagen no invasiva que permite la evaluación anatómica y funcional del sistema cardiovascular. La eficacia de la exploración por RMC depende de la capacidad del especialista para calibrar de forma adecuada los parámetros de adquisición de imagen en función del paciente examinado y detectar la aparición de potenciales artefactos que afectan a la calidad de la imagen como, por ejemplo, los movimientos cardíacos y respiratorios. El control de calidad de las imágenes obtenidas se realiza generalmente mediante una inspección visual de estas por parte del especialista. Para optimizar esta tarea lenta y dependiente del componente humano, los científicos del proyecto financiado con fondos europeos JUNO desarrollaron un método automatizado de procesamiento de imágenes a fin de mejorar el control de calidad de las imágenes de RMC. «El objetivo principal era emplear nuestra técnica para identificar de manera automática y casi en tiempo real imágenes incompletas o defectuosas, lo que favorece tomar la decisión de realizar una nueva toma de imágenes», explica el doctor Daniel Rueckert, coordinador del proyecto. Hacia la optimización del procesamiento de imágenes de RMC La técnica automatizada desarrollada por el equipo del proyecto JUNO emplea algoritmos de aprendizaje automático para extraer información de las imágenes tomadas por RMC. Este método facilita la detección y corrección de imágenes distorsionadas por el movimiento en la exploración por RMC al identificar si el paciente no puede contener la respiración según lo indicado para la toma de imágenes adecuada. Además, ayudó a corroborar que las imágenes obtenidas exhibían todo el corazón y que las estructuras cardíacas eran visibles y distinguibles. La aplicación de esta técnica en miles de imágenes extraídas del proyecto Biobank del Reino Unido demostró su alta precisión en la detección de imágenes problemáticas. Con respecto a la detección subóptima de la estructura cardíaca, el método de JUNO exhibió una sensibilidad del 88 % y una especificidad del 99 %, mientras que la detección de imágenes distorsionadas por el movimiento arrojó unos porcentajes ligeramente inferiores. Es más, la técnica de corrección de artefactos producidos por el movimiento proporcionó mejores resultados que otros métodos existentes. Aplicación clínica de la técnica de JUNO El método desarrollado por JUNO tiene el potencial de emplearse directamente en la práctica clínica como herramienta para el control de calidad automatizado de imágenes de RMC obtenidas en pacientes adultos. De hecho, el tiempo de computación relativamente corto (se requieren aproximadamente quince segundos para procesar una imagen normal) le confiere una gran versatilidad para su uso en la ajetreada práctica clínica diaria para proporcionar información a los especialistas sobre la posible existencia de imágenes defectuosas y permitir una nueva toma de imágenes mientras el paciente se encuentra aún en el interior de la máquina de resonancia magnética. Los investigadores de JUNO creen que la técnica también será de gran utilidad para estudios clínicos futuros. Con la puesta en marcha de diferentes iniciativas para la adquisición de bases de datos de acceso abierto a gran escala que incluyen miles de imágenes de RMC (como el proyecto Biobank del Reino Unido), se necesita un flujo de trabajo de control de calidad totalmente automatizado como JUNO para detectar imágenes defectuosas y excluirlas de los análisis ulteriores. Además, la técnica desarrollada por JUNO podría emplearse para la corrección de movimiento de imágenes adquiridas por RMC en fetos, procedimiento cada vez más en auge gracias a los recientes avances tecnológicos. Esto significa que el método de JUNO podría proporcionar una reconstrucción más precisa del corazón del feto. Aunque el método de JUNO no fue evaluado directamente en la práctica clínica, el doctor Rueckert cree que «la técnica debería ser finalmente accesible en línea de manera gratuita para los grupos de investigación y profesionales médicos de todo el mundo, para abordar así la necesidad de un control de calidad fiable y totalmente automatizado de imágenes de RMC».
Palabras clave
JUNO, resonancia magnética cardíaca (RMC), corazón del feto, control de calidad automatizado
