Modelo generativo para la síntesis de modalidades radiológicas con énfasis en la preservación de patrones visuales de lesiones de accidente cerebrovascular isquémico
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Date
2024-08-21
Authors
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Publisher
Universidad Industrial de Santander
Abstract
La evaluación rápida del accidente cerebrovascular isquémico es crucial para proporcionar un tratamiento oportuno y minimizar las secuelas neurológicas. El protocolo estándar comienza con una tomografía computarizada sin contraste (NCCT), que aunque rápida, ofrece un contraste deficiente entre el tejido lesionado y sano. Las secuencias de imagen ponderada por difusión (DWI) y FLAIR son más precisas para la caracterización de las lesiones. Sin embargo, su adquisición puede ser prolongada y dependiente de la disponibilidad del escáner de resonancia magnética (RM), que no siempre es inmediata. Este estudio propone un enfoque generativo para sintetizar no solo secuencias FLAIR a partir de NCCT, sino también DWI y mapas ADC, enfocándose en las regiones afectadas por el accidente cerebrovascular. Utilizando pesos de clase binarios y dilatados, este método mejora la representación de texturas y características estructurales de las lesiones isquémicas, manteniendo una alta fidelidad visual en todos los dominios de traducción. En un estudio retrospectivo de 98 pacientes con ACV isquémico, se lograron resultados prometedores: las secuencias FLAIR sintetizadas desde NCCT mostraron un SSIM de 0.90 y un SSIM delimitado por lesiones de 0.56. Similarmente, las traducciones a DWI y ADC alcanzaron un SSIM de 0.87 a nivel global y a nivel de lesión se reportaron SSIM de 0.58 en ADC y 0.55 en DWI, demostrando una alta correlación estructural con las secuencias originales. Este método puede reducir significativamente los retrasos en la adquisición de imágenes críticas, proporcionando una herramienta valiosa en entornos clínicos con acceso limitado a RM, mejorando así la rapidez y precisión en el diagnóstico y tratamiento de los ACV.
Description
Keywords
Accidente cerebrovascular isquémico, imágenes médicas sintéticas, preservación de lesiones, arquitecturas generativas, mapas de pesos de clase