Ensaios de imagem virtual otimizam tomografia computadorizada e radiografia para COVID-19

Modelos computacionais de pacientes e fantomas humanos com anormalidades de coronavírus via confirmação de diagnóstico multidisciplinar de infecção por SARS-CoV-2 produzem textura e forma "realistas".

02 Set, 2020

Um artigo de acesso aberto no American Journal of Roentgenology ( AJR ) do ARRS estabeleceu uma base para o uso de testes de imagem virtual na avaliação e otimização eficazes de aquisições de tomografia computadorizada (TC) e radiografia e ferramentas de análise para ajudar a gerenciar a pandemia da doença coronavírus ( COVID-19 ).

Os ensaios de imagens virtuais têm dois componentes principais - modelos representativos de assuntos-alvo e modelos realistas de scanners de imagem - e os autores deste artigo da AJR desenvolveram os primeiros modelos computacionais de pacientes com COVID-19, enquanto mostram, como prova de princípio, como eles podem ser combinado com simuladores de imagem para estudos de imagem COVID-19.

"Para o habitus corporal dos modelos", explicou o autor principal Ehsan Abadi, "usamos o modelo 4-D de tronco cardíaco estendido (XCAT) que foi desenvolvido na Duke University."

Abadi e seus colegas da Duke, então, segmentaram as características morfológicas das anormalidades COVID-19 de 20 imagens de TC de pacientes com confirmação multidiagnóstico de infecção por SARS-CoV-2 e as incorporaram aos modelos XCAT.

"Dentro de uma determinada área da doença, a textura e o material do parênquima pulmonar no XCAT foram modificados para corresponder às propriedades observadas nas imagens clínicas", Abadi et al. contínuo.

Usando um tomógrafo específico (Definition Flash, Siemens Healthineers) e um simulador de radiografia validado (DukeSim) para ajudar a ilustrar a utilidade, a equipe virtualmente imaginou três simuladores computacionais desenvolvidos COVID-19.

"Subjetivamente", concluíram os autores, "as anormalidades simuladas eram realistas em termos de forma e textura", acrescentando seus resultados preliminares mostraram que as relações contraste-ruído nas regiões anormais foram 1,6, 3,0 e 3,6 para 5-, Imagens de 25 e 50 mAs, respectivamente.

Para mais informações: www.arrs.org

Imagem:B, o modelo computacional representativo mostra a estrutura intra-órgão do estroma pulmonar do fantoma XCAT que foi desenvolvido usando o modelo matemático anatomicamente informado. A inserção mostra uma visão ampliada para melhor visibilidade de detalhes e pequenas estruturas. C, Renderização voxelizada (verdade básica) do fantasma XCAT destaca o modelo detalhado do parênquima pulmonar. A inserção mostra uma visão ampliada para melhor visibilidade de detalhes e pequenas estruturas. Imagem cortesia da American Roentgen Ray Society (ARRS), American Journal of Roentgenology (AJR).

Fonte: https://www.itnonline.com/content/virtual-imaging-trials-optimize-ct-radiography-covid-19

 

 

 

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