Estudo desenvolve ressonância magnética trêz vezes mais rápidaNovo software facilita obtenção de imagens; tempo do exame pode cair de 45 para 15 minutos
O Estado de São Paulo, 03-11-2011
Pesquisadores do laboratório de eletrônica do Instituto Tecnológico de Massachusetts (MIT) desenvolveram um algoritmo que pode reduzir em 30 minutos a duração de um exame de ressonância magnética.
As máquinas de ressonância magnética são fundamentais para detectar sintomas iniciais de câncer e outras anomalias, por isso utilizam fortes campos magnéticos e ondas de rádio para gerar imagens do corpo.
Dentro dos scanners é captada uma área do paciente, com uma sucessão de imagens da mesma parte do corpo para gerar uma comparação entre as mesmas. Com o estudo da variação dos contrastes segundo os diferentes tipos de tecido, os radiologistas podem detectar anomalias sutis, como um tumor em desenvolvimento.
Obter várias imagens de uma mesma região requer muito mais tempo do que uma simples radiografia, por isso os pacientes ficam dentro do scanner por cerca de 45 minutos, tempo que para alguns parece uma eternidade.
Este tempo agora pode ser reduzido graças a um algoritmo criado pelos pesquisadores do MIT dirigidos por Elfar Adalsteinsson, professor de Engenharia Elétrica e Ciências da Computação, e de Ciências da Saúde e Tecnologia, e Vivek Goyal, professor de Engenharia Elétrica e Ciências da Computação.
Este algoritmo utiliza as informações obtidas pela primeira comparação para ajudar a produzir as imagens posteriores. Dessa forma, o leitor não precisa começar do zero cada vez que for produzida uma imagem diferente, já possuindo um esquema básico para poder trabalhar, o que ajuda a reduzir consideravelmente o tempo de realização de cada prospecção posterior.
O software busca as características comuns a todas as análises, como a estrutura anatômica básica, afirmou Adalsteinsson, cujo trabalho será publicado na revista especializada "Magnetic Resonance in Medicine".
"Se a máquina está analisando o cérebro, a cabeça não se movimentará de uma imagem para a seguinte", explicou. "Logo, se o segundo scanner já sabe onde está a cabeça, não levará tanto tempo para produzir a imagem como quando colhe os dados pela primeira vez".
O algoritmo utiliza a primeira análise para prever os limites entre os diferentes tipos de tecido nas análises de contraste posteriores. Segundo os pesquisadores, por exemplo, "a periferia do cérebro ou das bordas que limitam os diferentes compartimentos no interior do cérebro estarão no mesmo lugar".
No entanto, de acordo com Goyal, o algoritmo não pode impor muita informação da primeira prospecção nas subsequentes, porque se arriscaria a perder as características do tecido revelado pela comparação. Dessa maneira, o algoritmo calcula por cada pixel a nova informação que precisa para construir a imagem.
O resultado é uma imagem de ressonância magnética três vezes mais rápida, garantem os autores do estudo, que agora estão trabalhando para melhorar ainda mais o algoritmo e acelerar o tempo para processamento dos dados da imagem bruta para antecipar o tempo de análise.
As máquinas de ressonância magnética são fundamentais para detectar sintomas iniciais de câncer e outras anomalias, por isso utilizam fortes campos magnéticos e ondas de rádio para gerar imagens do corpo.
Dentro dos scanners é captada uma área do paciente, com uma sucessão de imagens da mesma parte do corpo para gerar uma comparação entre as mesmas. Com o estudo da variação dos contrastes segundo os diferentes tipos de tecido, os radiologistas podem detectar anomalias sutis, como um tumor em desenvolvimento.
Obter várias imagens de uma mesma região requer muito mais tempo do que uma simples radiografia, por isso os pacientes ficam dentro do scanner por cerca de 45 minutos, tempo que para alguns parece uma eternidade.
Este tempo agora pode ser reduzido graças a um algoritmo criado pelos pesquisadores do MIT dirigidos por Elfar Adalsteinsson, professor de Engenharia Elétrica e Ciências da Computação, e de Ciências da Saúde e Tecnologia, e Vivek Goyal, professor de Engenharia Elétrica e Ciências da Computação.
Este algoritmo utiliza as informações obtidas pela primeira comparação para ajudar a produzir as imagens posteriores. Dessa forma, o leitor não precisa começar do zero cada vez que for produzida uma imagem diferente, já possuindo um esquema básico para poder trabalhar, o que ajuda a reduzir consideravelmente o tempo de realização de cada prospecção posterior.
O software busca as características comuns a todas as análises, como a estrutura anatômica básica, afirmou Adalsteinsson, cujo trabalho será publicado na revista especializada "Magnetic Resonance in Medicine".
"Se a máquina está analisando o cérebro, a cabeça não se movimentará de uma imagem para a seguinte", explicou. "Logo, se o segundo scanner já sabe onde está a cabeça, não levará tanto tempo para produzir a imagem como quando colhe os dados pela primeira vez".
O algoritmo utiliza a primeira análise para prever os limites entre os diferentes tipos de tecido nas análises de contraste posteriores. Segundo os pesquisadores, por exemplo, "a periferia do cérebro ou das bordas que limitam os diferentes compartimentos no interior do cérebro estarão no mesmo lugar".
No entanto, de acordo com Goyal, o algoritmo não pode impor muita informação da primeira prospecção nas subsequentes, porque se arriscaria a perder as características do tecido revelado pela comparação. Dessa maneira, o algoritmo calcula por cada pixel a nova informação que precisa para construir a imagem.
O resultado é uma imagem de ressonância magnética três vezes mais rápida, garantem os autores do estudo, que agora estão trabalhando para melhorar ainda mais o algoritmo e acelerar o tempo para processamento dos dados da imagem bruta para antecipar o tempo de análise.
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