Según un estudio nuevo, se pueden usar algoritmos de inteligencia artificial (IA) para identificar la heterogeneidad elástica de ultrasonido de un tumor, con el fin de diferenciar los tumores benignos de sus contrapartes malignas. Investigadores de la Universidad del Sur de California (USC; Los Ángeles, EUA), del Instituto Politécnico Rensselaer (RPI; Troy, Nueva York, EUA) y de otras instituciones, crearon modelos basados en la física que simulaban los niveles variables de las dos propiedades clave de ultrasonido de un tumor de mama canceroso: heterogeneidad elástica y respuesta elástica no lineal. Luego utilizaron miles de entradas de datos derivadas de los modelos para entrenar una red neuronal convolucional (RNC) profunda para clasificar los tumores como malignos o benignos. Se entrenó una RNC de 5 capas con 8.000 muestras para heterogeneidad, y una RNC de 4 capas con 4.000 muestras para la elasticidad no lineal. Cuando se consultó sobre imágenes sintéticas adicionales, las RNC lograron exactitudes de clasificación de 99,7% a 99,9%. Luego, los investigadores aplicaron el clasificador de elasticidad no lineal, que se entrenó completamente utilizando datos simulados, para clasificar las imágenes de desplazamiento obtenidas de diez pacientes con lesiones mamarias; la RNC clasificó correctamente ocho de cada diez casos. “El […]

El cambio a la radiografía digital (RD) puede dar lugar a un “arrastre de dosis”, en el que los niveles de radiación aumentan lentamente con el tiempo a medida que los radiólogos intentan producir una mejor calidad de imagen. Investigadores de la Universidad de Suffolk (Ipswich, Reino Unido) realizaron un estudio para examinar dos fenómenos relacionados: la colimación y el uso cada vez mayor de marcadores laterales digitales (DSM), dado que son más propensos a errores si las imágenes digitales se voltean accidentalmente después de la adquisición. Para el estudio, los investigadores ubicaron observadores en las suites de RD en dos hospitales del Servicio Nacional de Salud del Reino Unido (NHS) en el sureste de Inglaterra para observar cómo los radiólogos hacían su trabajo. Los observadores registraron el uso del recorte de imágenes, así como la ubicación de los DSM en las imágenes. Después de que se completaron los exámenes, se les preguntó a los radiólogos acerca de sus prácticas, como por qué eligieron recortar imágenes después de la exposición y por qué usaron DSM en lugar de los marcadores laterales anatómicos (ASM). En total se realizaron 22 entrevistas. Los observadores notaron un uso frecuente del recorte de la imagen […]