Investigadores del Instituto Beckman de Ciencia y Tecnología Avanzadas han utilizado el aprendizaje profundo para desarrollar un nuevo marco para el ultrasonido de súper resolución.
Las técnicas tradicionales de ultrasonido de superresolución utilizan microburbujas: diminutas esferas de gas encerradas en una capa de proteína o lípido. Las microburbujas se consideran un agente de contraste, lo que significa que pueden inyectarse en un vaso sanguíneo para aumentar la claridad de una imagen de ultrasonido.
El ultrasonido convencional ha sido un lugar común durante más de 50 años. El desarrollo de la tecnología de súper resolución en la última década ha presentado nuevos desafíos. El ultrasonido de súper resolución proporciona una imagen mucho más clara que el método tradicional. Aunque es útil para la investigación y el diagnóstico, sus velocidades de procesamiento son mucho más lentas.
«Las imágenes convencionales no pueden diferenciar los vasos que están demasiado cerca unos de otros», dijo Pengfei Song, profesor asistente de ingeniería eléctrica e informática en la Universidad de Illinois Urbana-Champaign y autor del artículo. «Con las imágenes de superresolución, en realidad se puede hacer esa distinción y saber si hay dos vasos o un solo vaso. Se puede saber la forma de los vasos y, a veces, hay implicaciones diagnósticas, como con los tumores cancerosos. Pero la traducción clínica tiene sido difícil porque nadie va a esperar en un hospital durante horas para que se procesen estas imágenes.
«Se espera que el ultrasonido sea una modalidad de imagen en tiempo real».
Este desafío llevó a Song a formar equipo con el Dr. Daniel Llano, también investigador de Beckman, profesor asociado de fisiología molecular e integradora y neurólogo en el Carle Foundation Hospital. Juntos, los investigadores probaron un nuevo enfoque para la tecnología de ultrasonido de súper resolución.
Su papel aparece en Transacciones IEEE sobre imágenes médicas.
«Como ingenieros, desarrollamos herramientas que creemos que serán útiles para los investigadores, pero a veces no damos en el blanco», dijo Song. “Este es un caso donde el usuario de la tecnología, como el profesor Llano, nos dice cómo tenemos que mejorar la tecnología: hacerla más rápida”.
Las técnicas tradicionales de ultrasonido de súper resolución producen imágenes nítidas y vibrantes, pero el proceso es largo porque requiere una concentración muy baja de microburbujas. Para investigadores como Llano, cada minuto cuenta.
En respuesta a los comentarios de Llano, el grupo Song volvió a la mesa de dibujo y decidió modernizar la tecnología de superresolución, renunciando por completo a la localización y el seguimiento de microburbujas. En lugar de evaluar los datos cuadro por cuadro, los investigadores utilizaron un enfoque holístico y evaluaron la información espaciotemporalmente, en el espacio y el tiempo. Usando una red de inteligencia artificial, la tecnología pudo determinar la velocidad del flujo sanguíneo y convertir una imagen borrosa en una más clara con alta resolución.
«En el ultrasonido de súper resolución convencional, la señal es muy borrosa», dijo Matt Lowerison, becario postdoctoral del Instituto Beckman y autor del artículo. «Tenemos que tratar de encontrar el centro de este punto muy borroso para producir estos puntos súper localizados en una imagen. Y luego, con el tiempo, podemos comenzar lentamente a acumular estos puntos en una imagen súper resuelta. Pero la gran limitación es que lleva una eternidad. Nuestro enfoque, que utiliza una red de aprendizaje profundo, evita todo este proceso muy costoso y solo produce una imagen de súper resolución sin tener que preocuparse por ninguna de estas identificaciones explícitas de microburbujas».
Debido a que el ultrasonido de súper resolución convencional es tan lento, el producto final se asemeja a una imagen fija. Pero con el nuevo método de los investigadores, el flujo sanguíneo se puede visualizar en tiempo real.
«Hasta donde sabemos, este es el primer artículo que logró el cálculo directo de la velocidad del flujo sanguíneo, tanto la velocidad como la dirección, utilizando datos de ultrasonido sin procesar sin ninguna localización o seguimiento explícito de microburbujas», dijo Song.
Como resultado, las velocidades de procesamiento se han reducido de minutos a segundos y el posprocesamiento se puede realizar en tiempo real. Los investigadores esperan que acelerar la tecnología de mayor resolución la convierta en una opción útil para los médicos.
«Hemos realizado imágenes humanas antes con imágenes convencionales, pero es un desafío», dijo Song. «Creemos que esta técnica tiene el potencial de superresolución para ser finalmente utilizada en un entorno clínico».
La colaboración entre los dos grupos de investigación fue posible gracias al entorno compartido de Beckman.
«El departamento de origen del profesor Llano es biología molecular y celular, por lo que sin Beckman esta colaboración no hubiera sido posible, porque necesitamos tener un espacio de laboratorio común», dijo Song. «Es realmente el espacio físico común lo que hizo que esto sucediera».
Más información:
Xi Chen et al, Velocimetría de microburbujas de superresolución libre de localización utilizando una red neuronal de memoria a largo plazo a corto plazo, Transacciones IEEE sobre imágenes médicas (2023). DOI: 10.1109/TMI.2023.3251197
Citación: El equipo desarrolla un nuevo marco para ultrasonido de superresolución (25 de mayo de 2023) recuperado el 25 de mayo de 2023 de https://medicalxpress.com/news/2023-05-team-framework-super-solution-ultrasound.html
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