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Si alguna vez has tenido que pasar por una resonancia magnética sabes que el procedimiento implica permanecer perfectamente quieto dentro de un estrecho tubo de escáner por un intervalo de hasta una hora y que, si llegas a moverte es posible que la imagen no sea lo suficientemente clara y útil. Pero este estudio podría transformarse mediante el uso de inteligencia artificial (IA) .
Si bien en muchos casos las resonancias magnéticas son la mejor herramienta para diagnosticar problemas con órganos, músculos y otros tejidos blandos el procedimiento resulta difícil para cualquiera, e incluso puede ser imposible para los muy jóvenes o severamente enfermos. Por ello los investigadores de Inteligencia Artificial (IA) en Facebook se han asociado con médicos y expertos en imágenes médicas del centro médico NYU Langone Health para resolver este problema y avanzar en la investigación de esta tecnología .
Los investigadores están utilizando la Inteligencia Artificial para crear imágenes completas a partir de una cantidad de datos mucho menor, lo que significa que se puede acelerar significativamente el proceso de escaneo y que, en un futuro no muy lejano, una resonancia tome solo unos minutos en el tubo del escáner.
Después de dos años de trabajo en la iniciativa de fastMRI , Facebook AI y NYU Langone dieron a conocer que han logrado que las imágenes de resonancia magnética rápida son intercambiables con las de las resonancias magnéticas regulares. Sus estudios se han centrado específicamente en los escaneos de rodilla y planean extenderlos a otras partes del cuerpo.
“Este es un paso importante hacia la aceptación clínica y la utilización de resonancias magnéticas aceleradas por IA ”, afirmó el Dr. Michael P. Recht, profesor Louis Marx y presidente del departamento de radiología en NYU Langone Health.
Ondas de radio, imanes y matemáticas
Para comprender el método del fastMRI, es conveniente revisar primero cómo funcionan las imágenes por resonancia magnética .
Para crear la imagen la máquina de resonancia utiliza campos magnéticos que interactúan con átomos de hidrógeno en los tejidos blandos del cuerpo y órganos vitales. Luego, estos átomos emiten señales electromagnéticas que actúan como balizas, que indican en qué parte del cuerpo se encuentran los átomos. Las señales son recopiladas por el escáner como una secuencia de mediciones de frecuencia 2D individuales, conocido como datos del espacio k.
Una vez que se recopila toda la información, el sistema aplica una compleja fórmula matemática - una transformada de Fourier inversa - a esos datos sin procesar del espacio k para crear imágenes de resonancia magnética detalladas de la rodilla, la espalda, el cerebro u otra área del cuerpo. Sin un conjunto completo de puntos de datos, las matemáticas no pueden precisar exactamente de dónde viene cada señal.
La propuesta del equipo fastMRI es utilizar una forma completamente diferente para crear una imagen a través de una red neuronal entrenada utilizando el conjunto de datos de código abierto de resonancias magnéticas de rodilla más grande del mundo. Cabe señalar que, antes de abrir los datos, se aseguraron de que todos los escaneos fueran desidentificados y que la información del paciente no estuviera disponible para los revisores o investigadores del proyecto.
El equipo eliminó aproximadamente tres cuartas partes de los datos sin procesar en cada escaneo y luego alimentó con la información restante al modelo de IA que aprendió a generar imágenes completas a partir de datos limitados.
“Las imágenes producidas por el modelo de IA no solo se veían como resonancias magnéticas convencionales sino que coincidían con la imagen real creada por la resonancia magnética de proceso estándar. De hecho, los radiólogos expertos que participaron en el estudio no pudieron distinguir las imágenes generadas por IA de las convencionales”, aseguraron los investigadores.
Aclararon que fastMRI no intenta hacer el trabajo de los expertos en medicina más bien lograr que los pacientes pasen menos tiempo en el tubo del escáner aunque los médicos sí obtendrán toda la información necesaria.
El equipo del fastMRI espera que esta tecnología acelerará el avance y dará lugar a nuevas formas de utilizar la IA para las exploraciones de resonancia magnética. Además, dado que han compartido sus modelos abiertamente, los fabricantes de resonancias electromagnéticas son libres de probar fastMRI desde ahora, y acercar rápidamente sus resultados en beneficio de los pacientes.
