08.12.2022 - Technische Universität München

Una nueva tecnología de rayos X puede mejorar el diagnóstico de Covid-19

Un estudio con pacientes demuestra las ventajas de la tecnología de rayos X de campo oscuro

Un equipo de investigadores de la Universidad Técnica de Múnich (TUM) ha obtenido por primera vez imágenes de rayos X de campo oscuro de pacientes infectados por el virus de la corona. A diferencia de las radiografías convencionales, las imágenes de campo oscuro visualizan la microestructura del tejido pulmonar y proporcionan información adicional. Este enfoque tiene el potencial de proporcionar una alternativa a la tomografía computarizada (TC), que requiere una dosis de radiación significativamente mayor.

Los pulmones de los pacientes con Covid-19 se visualizan normalmente mediante tomografía computarizada (TC). La tecnología TC utiliza múltiples imágenes de rayos X desde distintos ángulos para calcular una imagen tridimensional. De este modo se obtienen resultados más precisos que con las imágenes bidimensionales obtenidas con la tecnología de rayos X convencional. El inconveniente, sin embargo, es una mayor dosis de radiación debido al gran número de radiografías necesarias.

La radiografía de tórax de campo oscuro es una nueva tecnología de rayos X desarrollada por el Prof. Franz Pfeiffer. Está abriendo el camino a nuevas posibilidades en el diagnóstico radiológico: "Durante el examen radiológico, tomamos simultáneamente radiografías convencionales e imágenes de campo oscuro. Esto nos proporciona información adicional sobre el tejido pulmonar afectado de forma rápida y sencilla", afirma Franz Pfeiffer, catedrático de Física Biomédica y director del Instituto de Ingeniería Biomédica de la TUM de Múnich.

"La dosis de radiación resultante es cincuenta veces menor en comparación con las máquinas de TC. En consecuencia, este método es prometedor para escenarios de aplicación que requieren exámenes repetidos durante largos periodos de tiempo - por ejemplo, cuando se investiga la progresión de un covídago largo. Este método podría servir como alternativa a la tomografía computarizada para obtener imágenes del tejido pulmonar durante periodos de observación prolongados", explica Franz Pfeiffer.

Información adicional sobre la microestructura del tejido pulmonar

En un nuevo estudio, los radiólogos compararon las imágenes de pacientes con enfermedad pulmonar Covid 19 con las de individuos sanos. Descubrieron que era más fácil distinguir entre individuos enfermos y sanos utilizando imágenes de campo oscuro que imágenes de rayos X convencionales. Los radiólogos eran capaces de distinguir entre tejido pulmonar sano y enfermo con mayor facilidad cuando disponían de ambos tipos de imágenes, convencionales y de campo oscuro.

Mientras que la tecnología de rayos X convencional se basa en la atenuación de los rayos X, la tecnología de rayos X de campo oscuro utiliza la llamada dispersión de rayos X de ángulo pequeño. Esto permite obtener información adicional sobre la naturaleza de la microestructura del tejido pulmonar. Así pues, las imágenes de campo oscuro pueden aportar un valor añadido a la hora de investigar diversas enfermedades pulmonares.

Evaluación cuantitativa

El equipo de investigación optimizó el prototipo de máquina de rayos X para poder evaluar cuantitativamente las imágenes. Un pulmón sano con muchos alvéolos intactos produce una fuerte señal de campo oscuro y aparece brillante en la imagen. En cambio, el tejido pulmonar inflamado, con líquido incrustado, produce una señal más débil y aparece más oscuro en la imagen. "Normalizamos la señal de campo oscuro en función del volumen pulmonar para tener en cuenta las variaciones de volumen entre individuos", explica Manuela Frank, autora principal del artículo.

"A continuación, esperamos examinar a más pacientes. Una vez que dispongamos de suficientes datos de rayos X de campo oscuro, pretendemos utilizar la inteligencia artificial para apoyar el proceso de evaluación. Para las imágenes convencionales, ya hemos llevado a cabo un proyecto piloto de evaluación mediante IA de nuestras radiografías", afirma Daniela Pfeiffer, profesora de radiología y directora médica del estudio en el hospital universitario Klinikum rechts der Isar de la TUM.

Nota: Este artículo ha sido traducido utilizando un sistema informático sin intervención humana. LUMITOS ofrece estas traducciones automáticas para presentar una gama más amplia de noticias de actualidad. Como este artículo ha sido traducido con traducción automática, es posible que contenga errores de vocabulario, sintaxis o gramática. El artículo original en Inglés se puede encontrar aquí.

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