O1. REDUCCIÓN DE DOSIS TC
La tomografía computarizada (TC) es una técnica de diagnóstico por imágenes que combina múltiples imágenes de rayos X tomadas desde diferentes ángulos para crear cortes transversales detallados del cuerpo humano. Estas imágenes permiten a los médicos visualizar con precisión las estructuras internas del cuerpo, incluyendo órganos, tejidos blandos, huesos y vasos sanguíneos.
La TC es ampliamente utilizada en el diagnóstico y seguimiento de una variedad de condiciones médicas, como lesiones traumáticas, enfermedades cardiovasculares, cáncer, trastornos neurológicos y mucho más. Proporciona imágenes detalladas y precisas que pueden ayudar a los médicos a detectar y diagnosticar enfermedades, planificar tratamientos y evaluar la efectividad de intervenciones médicas.
Esta técnica de diagnóstico es una herramienta invaluable para estudiar estructuras internas del cuerpo humano y diagnosticar una amplia gama de condiciones médicas. Sin embargo, es crucial abordar los riesgos asociados con la exposición a la radiación ionizante y buscar formas de optimizar la exposición para reducir la dosis recibida por los pacientes. En este contexto, los investigadores del proyecto IRAMED están trabajando en el desarrollo de técnicas de reconstrucción de imagen con pocas proyecciones. Se están explorando y desarrollando nuevas técnicas de imagen que pueden proporcionar imágenes de alta calidad con dosis de radiación más bajas. Esto incluye el uso de algoritmos de reconstrucción de imágenes con pocas proyecciones y técnicas de filtrado con IA para mejorar la calidad de la imagen mientras se reduce la dosis de radiación.
Por otro lado, están aplicando técnicas de Monte Carlo, con el código de Monte Carlo Penred, para el cálculo de las dosis y así desarrollar un código para planificar tratamientos de radioterapia.
1. Estimación de dosis de la radiación con métodos de Monte Carlo
La TC se puede utilizar para radiodiagnóstico o planificación de tratamiento. Desde que la radiación ionizante se convirtió en una aplicación terapéutica, el cálculo de la distribución de dosis ha sido un problema debido a la complejidad en la planificación del tratamiento. Cuando aparecen gradientes de dosis o distribuciones complejas en un tratamiento (en IMRT,IGRT o en radiocirugía, por ejemplo) o cuando el tejido a irradiar es muy heterogéneo, los algoritmos utilizados en los sistemas actuales pueden dar valores fuera de los márgenes permitidos para la salud.
Se ha demostrado que los métodos de Monte Carlo y los basados en ETB aplicados al transporte de radiaciones ionizantes son el mejor método para calcular dosis en cualquier tipo de medio y geometrías complejas considerando la física involucrada en el problema.
A partir de los TC realizados en radioterapia para planificación, simulación y verificación es posible reducir la dosis. En esta línea, el código Monte Carlo PenRed puede simular la planificación del tratamiento para los pacientes, reduciendo también las dosis en Teleterapia y Braquiterapia, y para ello, se va a adaptar y verificar el código.
2. Técnicas de reconstrucción de imagen con pocas proyecciones
La prueba médica de Tomografía Computarizada (TC/CT) es esencial actualmente en la práctica clínica para el diagnóstico y seguimiento de múltiples enfermedades y lesiones, siendo una de las pruebas de imagen médica más importante por la gran cantidad de información que es capaz de aportar. Sin embargo, a diferencia de otros métodos de diagnóstico por imagen que son inocuos, la prueba de TC utiliza rayos X, que son ionizantes, por lo que suponen un riesgo para los pacientes.
Es por ello que es necesario desarrollar métodos que permitan reducir la dosis de radiación a la que se expone a los pacientes que se realizan un estudio, sin comprometer la calidad de imagen puesto que si no se estaría sometiendo a un riesgo a estas personas sin que el beneficio (un diagnóstico de calidad) esté garantizado.
Durante el desarrollo de esta línea se están investigado métodos de reconstrucción de imagen TC que se basan en reducir el número de proyecciones usadas, con el objetivo de reducir el tiempo de exposición a los rayos X. Esta estrategia de reducción de dosis está en fase de investigación, a diferencia de otras que están implantadas en la práctica clínica y ya han sido desarrolladas por los propios fabricantes de los escáneres. Se aplicará a TC 3D y a Cone-beam y se emplearán técnicas computacionales de altas prestaciones para reducir los tiempos de computación.
3. Aplicación de Inteligencia Artificial para eliminación de ruido
El reto más importante consiste en crear un filtro basado en Inteligencia Artificial (Red Neural de Aprendizaje Profundo) con el fin de reducir el ruido de las imágenes y mejorar así la calidad de las imágenes. La entrada serán los sinogramas o la señal reconstruida con dosis baja, la referencia será la señal reconstruida con dosis alta, y la solución los parámetros del filtro que a través de redes neuronales conformarán el archivo de salida reconstruido (imagen CT) que aproximará de manera óptima el archivo de referencia.