Un equip internacional liderat des de la Universitat Oberta de Catalunya (UOC) ha desenvolupat un nou mètode que millora la qualitat de les imatges obtingudes per tomografia computada (TAC). L’algorisme, que s’ha posat a prova amb dades simulades, permet distingir millor entre tipus diferents de teixits i obre la porta a reduir la dosi de radiació a què se sotmet els pacients en aquestes proves. El nou sistema millora la qualitat i redueix el soroll de les imatges, la qual cosa permet diferenciar millor entre tipus de teixits diferents amb dosis menors de rajos X. Els investigadors esperen poder provar el sistema més endavant en un entorn clínic.
El TAC utilitza processos computacionals per combinar múltiples mesuraments mitjançant rajos X des de diferents angles i així produir imatges tomogràfiques. Aquest procés no invasiu, que genera una visió reconstruïda en tres dimensions d’òrgans i teixits, permet als metges veure dins del cos sense practicar cap incisió.
L’investigador postodoctoral dels Estudis d’Informàtica, Multimèdia i Telecomunicació de la UOC, i director del Pattern Research Centre a Teheran (Iran), Mahdi Dehshibi, ha explicat que es tracta d’una tècnica que ajuda els experts a determinar la presència de tumors i la localització, grandària i extensió exactes i també es pot usar per diagnosticar trastorns musculars o ossis, infeccions o coàguls sanguinis, malalties del cor, nòduls pulmonars i masses al fetge. “Aquesta tecnologia està entre les tècniques d’imatge més utilitzades per guiar biòpsies i teràpies de radiació, com també per monitorar l’efectivitat de tractaments per al càncer i detectar ferides i hemorràgies internes”, ha afegit.
La tomografia però implica el risc de danyar l’estructura de l’ADN i, per tant, produir càncer, a causa de l’exposició del cos als rajos X. Per exemple, la radiació que rep una persona quan es fa un TAC al cap equival al total de radiació a què s’exposa el cos al llarg de 243 dies de vida normal.
L’equip liderat per Dehshibi ha desenvolupat un nou algorisme de postprocessament que augmenta la qualitat de les imatges de TAC reconstruïdes. En concret, han provat un rang més ampli d’energies, dividit en intervals, per guanyar més contrast que els mètodes convencionals, que recullen només una part concreta de l’espectre d’energia dels rajos X.
Després d’assajar-ho en dades artificials mitjançant un programari de simulació anomenat GATE/GEANT4, van trobar que l’algorisme millora la qualitat i redueix el soroll de les imatges, la qual cosa permet diferenciar millor entre tipus de teixits diferents amb dosis menors de rajos X, segons publiquen en la revista ‘JOurnal of Information Processing’. El nou mètode va augmentar la capacitat de diferenciació entre teixits en un 60 % respecte al TAC convencional en les simulacions.
“Distingir entre dos teixits diferents en una mateixa zona, ja siguin normals o anormals, és crític per al pla de tractament de metges i radiòlegs quan aquesta decisió implica la vida del pacient”, remarca Dehshibi, que afegeix que “una millor discriminació entre teixits incrementa la probabilitat d’èxit d’un tractament”.
A més, els investigadors han assegurat que no caldrà una reconfiguració substancial del maquinari i aportarà més llibertat als experts en tècniques d’imatge pera la recerca futura. Ara, esperen que els resultats es puguin examinar més endavant en un entorn clínic per reduir l’efecte de la radiació de rajos X.
