El Dr. Marcos Fachetti, Staff del Servicio de Diagnóstico por Imágenes Osteomioarticular de Grupo Gamma, sintetiza temas y hallazgos cruciales de artículos de investigación recientes, centrados en las imágenes músculo esqueléticas (MSK). Así mismo nos comparte información sobre el creciente papel de la IA, en particular el aprendizaje profundo (DL), en la revolución de este campo, su impacto en técnicas tradicionales como la resonancia magnética y el floreciente campo de las imágenes cuantitativas.

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Eficiencia y accesibilidad impulsadas por IA en la resonancia magnética

Un motivo recurrente en las fuentes, es el desafío que plantean los largos tiempos de exploración y el alto costo de la resonancia magnética. Los autores que hablan del tema reconocen unánimemente la reconstrucción DL (DLR) como una solución innovadora. (2023)

Destacan esto, afirmando que DLR, tiene el potencial de reducir los tiempos de exploración a solo «2-3 minutos» para 2050, lo que hace que la resonancia magnética «sea tan ubicua y asequible como lo es hoy la radiografía de extremidades».

Esta predicción está respaldada por estudios como Johnson et al. (2023) donde el DLR permitió exploraciones de resonancia magnética de rodilla de 5 minutos con una precisión diagnóstica comparable a la de las técnicas estándar.

Más allá de la morfología

La obtención de imágenes cuantitativas ocupa un lugar central: si bien la resonancia magnética tradicional se destaca en la visualización de estructuras anatómicas, las técnicas de obtención de imágenes cuantitativas están ganando terreno por su capacidad para proporcionar mediciones objetivas de las características de los tejidos. Hayashi et al. (2023) enfatizan este cambio, afirmando que las imágenes cuantitativas se «utilizan cada vez más para estudiar la fisiología del ejercicio y comprender las lesiones y la curación del tejido músculo esquelético».

Se destacan técnicas como el mapeo T2 por su utilidad para evaluar la fisiología muscular, y los valores T2 reflejan «el contenido de agua del tejido muscular» y ayudan en la evaluación de la «fisiología muscular durante el ejercicio».

El papel cada vez más importante del aprendizaje profundo en las imágenes músculo esqueléticas

Los artículos revisados ​​​​ofrecen una narrativa convincente del papel cada vez más destacado del aprendizaje profundo en las imágenes músculo esqueléticas, que se extiende más allá de la aceleración de la resonancia magnética.

Guermazi et al. (2024) analizan las aplicaciones del aprendizaje profundo en la reducción de artefactos metálicos, la generación de TC sintética a partir de datos de resonancia magnética y la detección automatizada de lesiones, lo que demuestra su potencial para mejorar la calidad de la imagen y las capacidades de diagnóstico.

Datos y cifras importantes

La DLR puede acelerar la resonancia magnética de rodilla hasta 10 veces: los estudios han demostrado que la DLR puede reducir los tiempos de exploración de la resonancia magnética de rodilla a aproximadamente 5 minutos, lo que demuestra su potencial para mejorar significativamente la eficiencia. 

El mapeo cuantitativo de T2 proporciona información sobre la fisiología muscular: el mapeo de T2 permite la evaluación cuantitativa de la fisiología muscular durante el ejercicio y después de una lesión, ofreciendo medidas objetivas de los cambios en los tejidos. 

Conclusión

El futuro de las imágenes músculo esqueléticas es innegablemente emocionante, y la IA desempeña un papel fundamental en la configuración de su trayectoria. El DLR está preparado para democratizar la resonancia magnética, haciéndola más rápida, más confortable y más eficaz.

En Instituto Gamma contamos con 3 resonadores GE, 2 1,5 T y uno 3 T que cuentan con IA y DL.

Estamos realizando estudios en un tiempo imaginado hace unos años, obteniendo imágenes de alta resolución y yendo más allá de la morfología estudiando imágenes funcionales en el sistema músculo esquelético.

Aparte por primera vez podemos realizar imágenes de tomografía computada desde las secuencias obtenidas en resonancia magnética (generación de TC sintética a partir de datos de resonancia magnética) y estamos en condiciones de visualizar los cambios funcionales del cartílago, tendones, músculos y ligamentos antes que sucedan cambios morfológicos (mapeo cuantitativo de T2)