Resonancia magnética funcional multiparamétrica del riñón: estado actual y tendencias futuras con enfoques de aprendizaje profundo Ⅱ
Nov 28, 2023
III. Postprocesamiento y análisis de datos: nuevas estrategias con aprendizaje profundo
Con la resonancia magnética funcional multiparamétrica se puede generar una gran cantidad de datos. ¿Cómo se debe manejar esta cantidad de datos? ¿Cómo se puede extraer directamente esta información?
El posprocesamiento y análisis de datos es un tema que rara vez se describe en detalle en la mayoría de los estudios clínicos sobre imágenes renales funcionales.
▶ Fig. 1 Multiparamétricoimagen funcional renalde un voluntario que muestra múltiples cortes de diferentes parámetros funcionales. Caracterización de tejidos con mapeo T1. B BOLD MRI con mapeo T2*. C Evaluación de la microestructura con mapeo ADC. D Imágenes de perfusión con ASL (mapeo del flujo sanguíneo renal (RBF)).
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Sin embargo, es uno de los principales factores limitantes para su uso en la práctica clínica, ya que puede tener un impacto significativo en la interpretación de los datos. Para la aplicación exitosa de protocolos de resonancia magnética funcional multiparamétrica en la rutina clínica y en estudios de grandes cohortes de pacientes en el futuro, se necesitan flujos de trabajo de análisis y posprocesamiento de datos estandarizados.
para aplicaciones de aprendizaje automático enresonancia magnética renaly para "cerrar la brecha entre datos y tecnología" [48].
▶ Fig. 2 Proceso de procesamiento de imágenes que muestra diferentes pasos de aplicación para enfoques de aprendizaje profundo en resonancia magnética renal multiparamétrica
El término "aprendizaje profundo" se refiere a una red profunda de redes neuronales multicapa para analizar datos. La principal diferencia del enfoque DL en comparación con otras técnicas de aprendizaje automático es su
desde la adquisición de datos hasta el diagnóstico asistido por ordenador.
▶ La figura 2 ofrece una descripción general de los diferentes pasos de aplicación de enfoques de aprendizaje profundo.
A partir de la adquisición de imágenes de RM, la DL se puede implementar en el proceso de reconstrucción de imágenes para mejorar significativamente la robustez, la precisión y la calidad de la imagen a partir de muestras submuestreadas.datos del espacio k, así como para optimizar la velocidad en comparación con los enfoques de reconstrucción convencionales [51–56]. Se han observado resultados impresionantes, por ejemplo, en la reconstrucción dinámica de imágenes de RM cardíaca, donde se han desarrollado la reconstrucción de imágenes en tiempo real [57] y las redes de reconstrucción 4D DL [58]. Además, los métodos basados en CNN pueden ayudar en la detección de artefactos [59],corrección prospectiva de movimiento [60] y eliminación de ruido de la imagen [61–63]. En la superresolución de imágenes se implementan técnicas de aprendizaje profundo para la reconstrucción de imágenes de mayor resolución osecuencias de imágenes de imágenes de baja resolución [64–66]. Otras áreas de aplicación incluyen la síntesis de imágenes para derivar nuevas imágenes paramétricas de contraste tisular a partir de una colección de adquisiciones de RM.ciones [67, 68], mapeo de susceptibilidad cuantitativa (QSM) a noestimar de forma invasiva la susceptibilidad magnética del tejido biológico[69, 70] y toma de huellas dactilares por resonancia magnética (MRF) [71].
La resonancia magnética funcional renal multiparamétrica plantea varios desafíos para el análisis de datos con respecto al registro y la segmentación, donde la DL parece especialmente prometedora para impulsar un mayor desarrollo y el camino hacia la rutina clínica. En primer lugar, el parénquima renal es difícil de diferenciar de los órganos y estructuras circundantes únicamente por la intensidad de la señal. En segundo lugar, la resonancia magnética funcional multiparamétrica abarca contrastes de señal y calidades de imagen heterogéneos. Además, los riñones pueden variar drásticamente en su posición anatómica, tamaño y características, como los quistes. Por último, pero no menos importante, el movimiento debido a la respiración provoca una variación considerable en la posición de los riñones no sólo entre mediciones sino también dentro de ellas. Por lo tanto, el registro y la segmentación de imágenes son una condición previa para el análisis eficiente de datos de resonancia magnética funcional multiparamétrica.
El registro de imágenes implica la alineación espacial de imágenes de riñón intra e interindividual para permitir pasos de procesamiento adicionales. Existe una variedad de estrategias para el registro de imágenes con diferentes enfoques, que se pueden agrupar en técnicas de adquisición de imágenes y métodos de posprocesamiento [72]. El uso emergente de DL muestra el mayor potencial para contribuir a un registro de imágenes más eficiente, superando así los algoritmos de registro deformables estándar en precisión y velocidad. Aún así, la aplicación a la resonancia magnética renal está pendiente, lo que también podría atribuirse a la falta de conjuntos de datos públicos y protocolos de validación. Sin embargo, la aplicación de métodos recientemente desarrollados a otras modalidades de imagen y órganos parece prometedora para la transferencia a la resonancia magnética renal [50].
Para análisis cuantitativo de multiparamétrico.resonancia magnética funcional en los riñones, segmentación de órganos para la evaluación devolumen total de riñón(TKV) pero tambiéncompartimentos renalesincluir la corteza y la médula es un paso esencial. Debido a los desafíos de la resonancia magnética funcional multiparamétrica renal como se describió anteriormente, la segmentación manual ha sido la técnica de segmentación predominante en los estudios de resonancia magnética renal. Sin embargo, para el uso clínico de la resonancia magnética funcional renal, este método laborioso y que requiere mucho tiempo debe ser reemplazado por técnicas de segmentación más eficientes. Además de otras técnicas de segmentación semiautomática y automática, como el procesamiento de imágenes y la segmentación de imágenes basada en modelos, el aprendizaje automático y especialmente los enfoques de aprendizaje profundo han demostrado ser los más prometedores para tratar conjuntos de datos multiparamétricos más complejos [73]. DL ya se ha aplicado en algunos estudios para la segmentación de los riñones para estimar el TKV [74-78].
Yendo aún más allá de las tareas de pre y posprocesamiento de imágenes, la DL se puede implementar para el diagnóstico asistido por computadora. Al combinar la capacidad de analizar datos de imágenes y recuperar información clínica, se pueden desarrollar sistemas de clasificación automatizados para ayudar en el diagnóstico clínico, como se ha demostrado con éxito en el diagnóstico del cáncer de próstata, por ejemplo [79, 80]. En el diagnóstico renal, se ha demostrado que los métodos DL ayudan en el diagnóstico del rechazo de trasplantes con fMRI y la integración de datos clínicos, formando así un sistema de diagnóstico asistido por computadora (CAD) para elevaluación de la función renalincluidoDWI, ATREVIDO, yaclaramiento de creatinina[81–83]. Otra aplicación de la DL es la diferenciación del carcinoma de células renales [84, 85].
IV. Discusión
La resonancia magnética renal es una técnica emergente que aún no se ha establecido en la rutina clínica. Los médicos suelen preferir otras técnicas de imagen más establecidas con diferentes fortalezas y debilidades.
El método más comúnmente aplicado para la obtención de imágenes renales es la ecografía. También es una técnica no invasiva y no ionizante, que brinda la capacidad de obtener imágenes dinámicas de anomalías morfológicas con alta resolución, medir el flujo sanguíneo con el método Doppler y aplicar un agente de contraste seguro para visualizar la perfusión sindañando el riñón[86–89]. A diferencia de la resonancia magnética, está ampliamente disponible y es rentable [90]. Sin embargo, la calidad de la imagen depende del operador y puede verse considerablemente reducida por el gas entre el transductor y el órgano de interés o por la obesidad de los sujetos. Las mediciones y las imágenes son más difíciles de reproducir y la cuantificación sólo es factible de forma limitada [2, 91, 92].
Al igual que la resonancia magnética, la tomografía computarizada es una técnica de imágenes tomográficas que utiliza radiación para obtener imágenes. Aunque las técnicas de resonancia magnética se han vuelto mucho más eficientes en términos de tiempo en las últimas décadas, la TC sigue siendo mucho más rápida que la resonancia magnética y más rentable [93, 94]. Además de las imágenes morfológicas y angiográficas, la TC tiene la capacidad de medir el flujo sanguíneo y la perfusión renal, así como la TFG y la función tubular [2]. El principal inconveniente de la TC es la necesidad de un agente de contraste nefrotóxico para la mayoría de las tareas además de detectar la obstrucción renal, lo que limita su uso paraenfermedades renales [95].
La imagen renal funcional en la rutina clínica también incluye la gammagrafía renal. Es el estándar de oro para medir la filtración glomerular y la función tubular [92] y permite una evaluación precisa de la función dividida y la obstrucción renal. No obstante, la resolución y la calidad de la imagen son muy pobres en comparación con otras modalidades de imagen y el valor diagnóstico es limitado.
La mayoría de los médicos no son conscientes del potencial de la resonancia magnética para ofrecerimágenes funcionales de los riñonesincluso sin la administración de medios de contraste. Pero también existen varias desventajas en el uso de la resonancia magnética que podrían presentar un obstáculo para una aplicación más amplia. El principal inconveniente de la resonancia magnética es la disponibilidad limitada, especialmente en hospitales más pequeños, y los costos asociados con la compra y el mantenimiento [90]. La resonancia magnética renal se puede realizar con 1,5 y 3 teslas, aunque los estudios han demostrado los beneficios de 3 teslas para la relación señal-ruido, el tiempo de examen y la resolución espacial [9]. Además, el uso de la resonancia magnética requiere operadores experimentados. Cuando se utilizan protocolos multiparamétricos de resonancia magnética funcional para examinar los riñones, todavía existe la necesidad de procedimientos, protocolos y posprocesamiento estandarizados, así como más ofertas por parte de las empresas de tecnología médica [6]. Contrariamente a la creencia general, en las últimas décadas el tiempo de exploración de la resonancia magnética se ha reducido significativamente y es posible medir parámetros individuales en unos pocos minutos. Además, las estrategias respiratorias, como contener la respiración, activar la respiración o respirar libremente, se pueden adaptar a la condición del paciente para la mayoría de las secuencias [9]. Por último, pero no menos importante, hay que tener en cuenta las contraindicaciones relativas, como los marcapasos y los implantes cocleares.
No obstante, la resonancia magnética tiene mucho que ofrecer y podría ayudar a reducir los costos de múltiples exámenes de diagnóstico, a veces incluso invasivos. Además de las imágenes anatómicas de alta resolución, la gama de parámetros funcionales que ofrece la resonancia magnética es excepcional y puede lograrse principalmente sin el uso de un agente de contraste. Los protocolos de examen se pueden adaptar a lasproblema clínico,nefropatíay la condición del paciente y son adecuados para la monitorización tanto a corto como a largo plazo. En última instancia, el objetivo del desarrollo de fMRI multiparamétrica para los riñones no es reemplazar técnicas establecidas como la ecografía y la gammagrafía renal, sino ampliar y mejorar las imágenes renales y ayudar a los médicos y pacientes en el tratamiento deenfermedades renales.
V. Resumen
La resonancia magnética funcional multiparamétrica de los riñones es un enfoque prometedor para evaluar la función y la fisiopatología renal. Se pueden seleccionar combinaciones de perfusión, difusión e imágenes BOLD junto con técnicas para la caracterización de tejidos como el mapeo T1 y T2 y otros biomarcadores de RM dependiendo de la pregunta clínica y la patología renal para obtener una visión más completa de la causa y las consecuencias de las enfermedades y el efecto de las intervenciones terapéuticas. Sin embargo, es necesario superar varios obstáculos antes de que el método pueda implementarse en la rutina clínica. Por un lado, existe la necesidad de estandarizar los protocolos de fMRI para permitir la comparabilidad de los estudios y facilitar la aplicación clínica. Por otro lado, se necesitan nuevas estrategias para gestionar la aparición de enormes cantidades de datos. Los avances recientes en las técnicas de DL abren nuevas posibilidades para el posprocesamiento y análisis de datos y podrían dar un impulso decisivo al uso clínico de la resonancia magnética funcional renal. Más estudios que examinan diferentespatologías renalesSe necesitan cohortes más grandes y un diseño longitudinal con la implementación de un flujo de trabajo estandarizado para la adquisición, el posprocesamiento y el análisis de datos para mejorar aún más y al mismo tiempo demostrar la capacidad de la resonancia magnética funcional multiparamétrica para mejorar el diagnóstico.imágenes de los riñones.
Conflicto de intereses
Los autores declaran no tener ningún conflicto de intereses.
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