Ciencia y Tecnología | 01.08.2007
Software detecta arteriosclerosis
La esclerosis coronaria es una de las principales causas de infartos cardiacos. Cuanto antes se identifique, mayores son las posibilidades de salvar vidas. Un software permite diagnosticarla mejor y más rápidamente.
El diagnóstico tradicional de la esclerosis, un estrechamiento de las arterias debido a acumulaciones de colesterol, calcio y otras sustancias, es complicado y muy molesto para los pacientes. A efectos de identificarla en las coronarias, por ejemplo, es necesario realizar una angiografía, una técnica radiográfica que emplea un colorante de contraste que se inyecta directamente en las cavidades del corazón o en las arterias que conducen a él.
El líquido de contraste permite al médico analizar detalladamente el corazón y las arterias en una imagen tradicional de rayos X. Para el paciente, el procedimiento es agotador y estresante: para llegar hasta el corazón se introduce un catéter por una arteria, que libera el líquido en el órgano mismo.
Mucho menos molesto que una angiografía es tomar una imagen del corazón con un tomógrafo computarizado. La tomografía computarizada se basa también en rayos X, pero la fuente de las radiaciones gira alrededor del cuerpo.
Ello permite obtener imágenes del mismo órgano desde diversos ángulos, proporciona muchos más detalles que los rayos X convencionales y la imagen, procesada por una computadora, puede ser representada en forma tridimensional en un monitor. No obstante, hasta hace poco, la técnica no ofrecía la misma calidad que los rayos X tradicionales con líquido de contraste.
Mejor técnica de tomografía computarizada
El mejoramiento de la técnica de tomografía computarizada (TC) en los últimos años ha posibilitado, sin embargo, una gran mejora en la calidad de las imágenes en 3D. Médicos experimentados pueden obtener de ellas valiosos datos.
Bildunterschrift: Großansicht des Bildes mit der Bildunterschrift: En la imagen proporcionada por el software Cardio Analysis Tool se ven los lugares críticos marcados con colores.Pero los investigadores del Instituto Fraunhofer de Procesamiento Gráfico de Datos (IGD) y médicos de la Clínica Universitaria de Fráncfort han dado un paso más allá: desarrollaron un software que, con los datos de la TC, posibilitan un diagnóstico rápido y automático de la esclerosis coronaria
El software divide primero los vasos sanguíneos en segmentos e identifica luego las modificaciones en su diámetro. Como resultado del análisis, el médico recibe una imagen de las arterias en la que están marcados con diversos colores los estrechamientos, las calcificaciones y los lugares críticos.
Decisivo es que el diagnóstico automatizado detecte realmente todas las modificaciones patológicas en las arterias. Para verificarlo se llevan a cabo actualmente dos series de pruebas en la Clínica Universitaria de Fráncfort del Meno. Los médicos comparan las cualidades del nuevo sistema con la angiografía coronaria tradicional y el análisis visual de los datos de la TC por parte de un médico.
Diagnóstico no depende de la experiencia del médico
"Los nuevos aparatos de tomografía computarizada proporcionan imágenes de tan alta calidad que pueden ser empleadas óptimamente para el diagnóstico de la arteriosclerosis", dice el físico Stefan Wesarg, uno de los responsables del proyecto.
Las pruebas realizadas hasta ahora han demostrado que sobre la base de las imágenes de TC, el software detecta modificaciones por lo menos tan bien como el médico. "Pero el diagnóstico automático trabaja dos veces más rápidamente y es absolutamente objetivo, mientras que en el diagnóstico visual desempeñan un papel decisivo la percepción subjetiva del médico y su experiencia", agrega Wesarg.
Ahora los científicos buscan socios industriales que integren el software en aparatos propios, posibilitando así un diagnóstico inmediato, seguro y de bajo impacto para el paciente. Simultáneamente buscan nuevas áreas de empleo para el programa. El procedimiento fue galardonado con "JDI Best Paper Award 2006, 2nd", de la Society of Imaging Informatics in Medicine (SIIM).
Rodrigo González Fernández
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