{"id":678,"date":"2024-04-29T14:02:19","date_gmt":"2024-04-29T14:02:19","guid":{"rendered":"https:\/\/iramed.webs.upv.es\/?page_id=678"},"modified":"2024-06-11T09:32:51","modified_gmt":"2024-06-11T09:32:51","slug":"area-1","status":"publish","type":"page","link":"https:\/\/iramed.webs.upv.es\/?page_id=678&lang=es","title":{"rendered":"\u00c1rea de trabajo 01"},"content":{"rendered":"\n
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O1. REDUCCI\u00d3N DE DOSIS TC<\/strong><\/p>\n<\/div>\n<\/div>\n\n

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La tomograf\u00eda computarizada (TC) es una t\u00e9cnica de diagn\u00f3stico por im\u00e1genes que combina m\u00faltiples im\u00e1genes de rayos X tomadas desde diferentes \u00e1ngulos para crear cortes transversales detallados del cuerpo humano. Estas im\u00e1genes permiten a los m\u00e9dicos visualizar con precisi\u00f3n las estructuras internas del cuerpo, incluyendo \u00f3rganos, tejidos blandos, huesos y vasos sangu\u00edneos.\u00a0<\/p>\n\n\n\n

La TC es ampliamente utilizada en el diagn\u00f3stico y seguimiento de una variedad de condiciones m\u00e9dicas, como lesiones traum\u00e1ticas, enfermedades cardiovasculares, c\u00e1ncer, trastornos neurol\u00f3gicos y mucho m\u00e1s. Proporciona im\u00e1genes detalladas y precisas que pueden ayudar a los m\u00e9dicos a detectar y diagnosticar enfermedades, planificar tratamientos y evaluar la efectividad de intervenciones m\u00e9dicas.<\/strong><\/p>\n\n\n\n

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Esta t\u00e9cnica de diagn\u00f3stico es una herramienta invaluable para estudiar estructuras internas del cuerpo humano y diagnosticar una amplia gama de condiciones m\u00e9dicas. Sin embargo, es crucial abordar los riesgos asociados con la exposici\u00f3n a la radiaci\u00f3n ionizante y buscar formas de optimizar la exposici\u00f3n para reducir la dosis recibida por los pacientes. En este contexto, los investigadores del proyecto IRAMED est\u00e1n trabajando en el desarrollo de t\u00e9cnicas de reconstrucci\u00f3n de imagen con pocas proyecciones. Se est\u00e1n explorando y desarrollando nuevas t\u00e9cnicas de imagen que pueden proporcionar im\u00e1genes de alta calidad con dosis de radiaci\u00f3n m\u00e1s bajas. Esto incluye el uso de algoritmos de reconstrucci\u00f3n de im\u00e1genes con pocas proyecciones y t\u00e9cnicas de filtrado con IA para mejorar la calidad de la imagen mientras se reduce la dosis de radiaci\u00f3n.<\/p>\n<\/div>\n<\/div><\/div>\n<\/div><\/div>\n\n\n\n

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Por otro lado, est\u00e1n aplicando t\u00e9cnicas de Monte Carlo, con el c\u00f3digo de Monte Carlo Penred, para el c\u00e1lculo de las dosis y as\u00ed desarrollar un c\u00f3digo para planificar tratamientos de radioterapia.<\/p>\n<\/div>\n<\/div>\n\n

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1. Estimaci\u00f3n de dosis de la radiaci\u00f3n con m\u00e9todos de Monte Carlo<\/strong><\/p>\n\n\n

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La TC se puede utilizar para radiodiagn\u00f3stico o planificaci\u00f3n de tratamiento. Desde que la radiaci\u00f3n ionizante se convirti\u00f3 en una aplicaci\u00f3n terap\u00e9utica, el c\u00e1lculo de la distribuci\u00f3n de dosis ha sido un problema debido a la complejidad en la planificaci\u00f3n del tratamiento. Cuando aparecen gradientes de dosis o distribuciones complejas en un tratamiento (en IMRT,IGRT o en radiocirug\u00eda, por ejemplo) o cuando el tejido a irradiar es muy heterog\u00e9neo, los algoritmos utilizados en los sistemas actuales pueden dar valores fuera de los m\u00e1rgenes permitidos para la salud.<\/p>\n\n\n\n

Se ha demostrado que los m\u00e9todos de Monte Carlo y los basados en ETB aplicados al transporte de radiaciones ionizantes son el mejor m\u00e9todo para calcular dosis en cualquier tipo de medio y geometr\u00edas complejas considerando la f\u00edsica involucrada en el problema.<\/p>\n<\/div>\n\n\n\n

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A partir de los TC realizados en radioterapia para planificaci\u00f3n, simulaci\u00f3n y verificaci\u00f3n es posible reducir la dosis. En esta l\u00ednea, el c\u00f3digo Monte Carlo PenRed puede simular la planificaci\u00f3n del tratamiento para los pacientes, reduciendo tambi\u00e9n las dosis en Teleterapia y Braquiterapia, y para ello, se va a adaptar y verificar el c\u00f3digo.<\/p>\n<\/div>\n<\/div><\/div>\n\n\n\n

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2. T\u00e9cnicas de reconstrucci\u00f3n de imagen con pocas proyecciones<\/strong><\/p>\n<\/div>\n<\/div>\n\n

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La prueba m\u00e9dica de Tomograf\u00eda Computarizada (TC\/CT) es esencial actualmente en la pr\u00e1ctica cl\u00ednica para el diagn\u00f3stico y seguimiento de m\u00faltiples enfermedades y lesiones, siendo una de las pruebas de imagen m\u00e9dica m\u00e1s importante por la gran cantidad de informaci\u00f3n que es capaz de aportar. Sin embargo, a diferencia de otros m\u00e9todos de diagn\u00f3stico por imagen que son inocuos, la prueba de TC utiliza rayos X, que son ionizantes, por lo que suponen un riesgo para los pacientes.<\/p>\n\n\n\n

Es por ello que es necesario desarrollar m\u00e9todos que permitan reducir la dosis de radiaci\u00f3n a la que se expone a los pacientes que se realizan un estudio, sin comprometer la calidad de imagen puesto que si no se estar\u00eda sometiendo a un riesgo a estas personas sin que el beneficio (un diagn\u00f3stico de calidad) est\u00e9 garantizado.<\/p>\n<\/div>\n\n\n\n

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Durante el desarrollo de esta l\u00ednea se est\u00e1n investigado m\u00e9todos de reconstrucci\u00f3n de imagen TC que se basan en reducir el n\u00famero de proyecciones usadas, con el objetivo de reducir el tiempo de exposici\u00f3n a los rayos X. Esta estrategia de reducci\u00f3n de dosis est\u00e1 en fase de investigaci\u00f3n, a diferencia de otras que est\u00e1n implantadas en la pr\u00e1ctica cl\u00ednica y ya han sido desarrolladas por los propios fabricantes de los esc\u00e1neres. Se aplicar\u00e1 a TC 3D\u00a0 y a Cone-beam y se emplear\u00e1n t\u00e9cnicas computacionales de altas prestaciones para reducir los tiempos de computaci\u00f3n.<\/p>\n<\/div>\n<\/div><\/div>\n\n\n

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3. Aplicaci\u00f3n de Inteligencia Artificial para eliminaci\u00f3n de ruido<\/strong><\/p>\n\n\n\n

El reto m\u00e1s importante consiste en crear un filtro basado en Inteligencia Artificial (Red Neural de Aprendizaje Profundo) con el fin de reducir el ruido de las im\u00e1genes y mejorar as\u00ed la calidad de las im\u00e1genes. La entrada ser\u00e1n los sinogramas o la se\u00f1al reconstruida con dosis baja, la referencia ser\u00e1 la se\u00f1al reconstruida con dosis alta, y la soluci\u00f3n los par\u00e1metros del filtro que a trav\u00e9s de redes neuronales conformar\u00e1n el archivo de salida reconstruido (imagen CT) que aproximar\u00e1 de manera \u00f3ptima el archivo de referencia.<\/p>\n<\/div>\n<\/div>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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