Precisión del uso del Deep Learning en la síntesis, detección y segmentación de signos ultrasonográficos de pulmón sugerentes a Covid-19

Evalua la precisión del uso del deep learning en la síntesis, detección y segmentación de signos ultrasonográficos de pulmón sugerentes a COVID-19. Para esta investigación se utilizaron dos modelos de deep learning: el DCGAN para la síntesis de imágenes y el Detectron2 (Mask R-CNN) con pesos pre entrenados de RESNET50 para detección y segmentación. Se utilizó el conjunto de datos de acceso libre POCUS, del cual se seleccionaron 1892 frames de ultrasonografía pulmonar de pacientes con COVID-19, 1570 (83%) para el entrenamiento y 323 (17%) para validación. Para le detección y segmentación se hizo una división por categorías utilizando los signos de líneas B, signos de línea pleural anormal y consolidación, los cuales están relacionados con la gravedad de la enfermedad. Para evaluar el rendimiento de ambos modelos se utilizaron las métricas de función de pérdida, exactitud, distancia inicial de Frechet (FID), precisión promedio (AP, por sus siglas en ingles), AP50 Y AP75. Para la síntesis de imágenes de signos ultrasonográficos sugerentes a COVID- 19 se obtuvo un valor FID de 20.491; mientras que para la detección y segmentación de imágenes se obtuvo una función de pérdida total de 0.31(función de pérdida de detección, clasificación y segmentación) y una exactitud de 92%. En la detección, el signo de líneas B obtuvo la mejor precisión promedio (45.50), seguido del signo de consolidación (44.52) y de línea pleural anormal (27.44). También en la segmentación se obtuvieron valores altos de precisión promedio en el signo de líneas B (44.47), seguido del signo de consolidación (39.85) y de línea pleural anormal (23.27). Se obtuvieron imágenes sintéticas muy realistas, una alta exactitud en la detección y segmentación de signos sugerentes de COVID-19 evaluados por ultrasonografía, muy útil para evaluar la gravedad de la enfermedad. El deep learning es un área muy prometedora para el análisis y pos procesamiento de las imágenes radiológicas, el cual puede servir de apoyo al tecnólogo médico en radiología como a otros profesionales de la salud, así como también para la educación en radiología

Hallazgos radiológicos por tomografía computarizada de tórax en pacientes con COVID-19 desde la perspectiva del Tecnólogo Médico, Resocentro, Lima – 2021

Determina los hallazgos radiológicos por tomografía computarizada de tórax en pacientes con COVID-19 desde la perspectiva del Tecnólogo Médico, Resocentro, Lima – 2021. El presente estudio es de enfoque cualitativo, descriptivo, fenomenológico, no experimental, transversal y retrospectivo; además se contó con la participación de seis Tecnólogos Médicos del servicio de Tomografía Computarizada, Resocentro – Lima. El instrumento es la técnica de entrevista y guía estructurada de datos sobre patrones radiológicos, sensibilidad y especificidad e inteligencia artificial. Se determinó que los profesionales de Tecnología Médica en Radiología realizan la labor de adquisición de imágenes mediante el estudio de tomografía computarizada de tórax, reconociendo los hallazgos radiológicos más característicos de la enfermedad por coronavirus 2019. Identificando que los factores de riesgo fueron la edad avanzada, antecedentes patológicos, y comorbilidades; requiriendo una respuesta temprana para que los pacientes puedan recibir un tratamiento oportuno. Por último, se halló que el centro médico de diagnóstico por imágenes de Resocentro ha aportado con el software de inteligencia artificial permitiendo dar una respuesta más objetiva en la valoración del porcentaje de infección por COVID-19. El siguiente estudio encontró asociación con los aportes adquiridos de cada profesional ampliado sus conocimientos a través de la experiencia, y se han interesado por conocer más del tema percibiendo los beneficios, que se obtuvo con una identificación temprana, progresión y pronóstico de la patología; no obstante, se debe seguir conociendo más de la enfermedad

Uso de inteligencia artificial para el diagnóstico de Covid-19 a través de radiografía de tórax en el Hospital Nacional Adolfo Guevara Velasco, Hospital Regional y Hospital Antonio Lorena, Cusco-Perú, periodo 2020-2021

Hoy en día se ha encontrado grandes avances en las técnicas diagnósticas de aprendizaje profundo aplicado a imágenes, lo cual supone un nuevo punto de acceso al diagnóstico. El objetivo de la siguiente tesis propone una nueva prueba diagnóstica basada en el uso de aprendizaje automático aplicado a radiografías de tórax para hacer el diagnóstico de COVID-19, para lo cual se recolectó datos de las historias clínicas y radiografías de tórax del Hospital Regional del Cusco, Adolfo Guevara Velasco y Antonio Lorena en periodo 2020 a 2021 para los casos COVID-19 y periodo 2019 para los casos no COVID.19. Esto nos permitió evaluar la sensibilidad de la clasificación e imágenes de radiografía de tórax mediante el aprendizaje automático al ser comparada frente al estándar de oro para diagnóstico de COVID-19 la prueba de RT-PCR y prueba antigénica. El diagnóstico de COVID-19 por IA logró una sensibilidad de 90.13%, especificidad de 80.91%, valor predictivo positivo de 70.24%, valor predictivo negativo de 94.25% y una precisión de 83.98%. Convirtiéndola en una herramienta adecuada para el diagnóstico de COVID-19.Nowadays, great advances have been found in deep learning diagnostic techniques applied to images, which stands for a new point of access to diagnosis. The objective of the following thesis proposes a new diagnostic test based on the use of machine learning applied to chest X-rays to make the diagnosis of COVID-19, for which data was collected from the medical records and chest X-rays of the Hospital Regional del Cusco, Adolfo Guevara Velasco and Antonio Lorena in the 2020 to 2021 period for COVID-19 cases and the 2019 period for non-COVID-19 cases. This allowed us to assess the sensitivity of machine learning chest x-ray imaging and classification when compared to the gold standard for COVID-19 diagnosis, RT-PCR and antigen testing. The diagnosis of COVID-19 by AI achieved a sensitivity of 90.13%, a specificity of 80.91%, a positive predictive value of 70.24%, a negative predictive value of 94.25%, and an accuracy of 83.98%. Making it a suitable tool for the diagnosis of COVID-19. Keywords: COVID-19, chest radiograph, artificial intelligence, machine learning, image classification, diagnostic test

Avances y retos en el campo de la Radiómica y Radiogenómica

RESUMEN Desde hace tiempo ha surgido una nueva dirección en la investigación del cáncer que se centra en la relación entre: - Radiómica: se basa en convertir las imágenes médicas a una dimensión superior de datos para crear una hipótesis y mejorar el soporte diagnóstico, pronóstico y previsión de respuesta a tratamientos - Radiogenómica o genómica de imágenes: basada en que las imágenes biomédicas son producto de una alteración molecular y genética a nivel celular. Como tal, los parámetros de imagen derivados del procesamiento y análisis de imágenes avanzados pueden reflejar las bases moleculares y genotípicas del tejido tumoral. En oncología, la radiogenómica puede permitir una caracterización y comprensión más profundas de la biología del tumor en su totalidad, incluida la captura de la heterogeneidad intrínseca del tumor que puede impulsar el desarrollo del tumor. El objetivo de la radiogenómica es desarrollar biomarcadores de imágenes que incorporen características fenotípicas y genotípicas que puedan predecir el riesgo y los resultados del paciente y, por lo tanto, estratificar a los pacientes según riesgos, para una atención terapéutica más precisa. Pero, por otro lado, hasta ahora, la mayoría de los estudios disponibles de radiómica y radiogenómica, son retrospectivos y presentan cohortes de pacientes pequeños y las conclusiones que pueden extraerse son algo limitadas para la práctica clínica. Se han realizado investigaciones con diferentes tipos de cáncer siendo las más relevantes: 1) En cáncer de mama: Se ha evidenciado el potencial de asociación entre el tipo de realce en las secuencias dinámincas de la resonancia magnética con contraste de mama y los subtipos moleculares Luminal A, Luminal B y Oncotype DX. 2) En el cáncer de pulmón se ha observado correlación entre los fenotipos moleculares relacionados con la mutación del EGFR (receptor factor crecimiento epidérmico) y algunos hallazgos de imagen en tomografía computarizada. 3) Glioblastoma multiforme (GBM): han permitido una predicción clínica y molecular no invasiva.ABSTRACT In recent years, a new direction in cancer research has emerged that focuses on the relationship between: -Radiomics refers to the conversion of digital medical images to higher dimensional data and the subsequent mining for hypothesis generation and/or testing and ultimately an improved decision support -The principle of radiogenomics is that biomedical images are the product of processes occurring at the genetic and molecular level. As such, imaging parameters derived from advanced image processing and analysis can reflect the underlying molecular and genotypic basis of the tissue in oncology, radiogenomics can enable a deeper characterization and understanding of tumor biology in its entirety, including capturing the intrinsic tumor heterogeneity that can drive tumor development The goal of radiogenomics is to develop imaging biomarkers incorporating both phenotypic and genotypic metrics that can predict risk and patient outcomes and thereby better stratify patients for more precise therapeutic care. On the other hand, most of the available, radiogenomics and radiomics studies, are retrospective and feature small patient cohorts (< 100), and therefore the conclusions that can be drawn are somewhat limited for clinical practice. Radiogenomic approaches in breast cancer, it has been showed the potential association between imaging and genomics by discovering a relationship between semi-automatically extracted imaging features describing MRI enhancement dynamics with Luminal A and Luminal B subtypes and Oncotype DX. In lung cancer have showed a correlation between molecular phenotypes, EGFR mutation, and some imaging traits in lung computed tomography. In GBM have the potential to predict clinical and molecular characteristics of tumors noninvasivelyUniversidad de Granada.Hospital Universitario Reina Sofí

Exploración del potencial de la inteligencia artificial en la calidad del diagnóstico de imágenes médicas

Este estudio explora el estado actual de las aplicaciones de inteligencia artificial en imágenes médicas y proporciona una evaluación de cómo los errores interpretativos se reducen a la par que mejora la calidad de la práctica médica. A lo largo de la investigación, se analiza diferentes aspectos como el error diagnósticos y el procesamiento de imágenes digitales. Además, se proporciona una breve base teórica que explica cómo funciona el aprendizaje profundo y cómo está siendo útil en imágenes médicas. El artículo concluye con una reflexión sobre el tema.This study explores the current state of artificial intelligence applications in medical imaging and provides an assessment of how misinterpretation is reduced while improving the quality of medical practice. Throughout the investigation, different aspects such as diagnostic error and digital image processing are analyzed. In addition, a brief theoretical background is provided explaining how deep learning works and how it is being useful in medical imaging. The article concludes with a reflection on the subject

Detección Asistida por Ordenador basada en redes neuronales de convolución en tomografía computarizada y mamografía: diseño de sistemas, desarrollo de la aplicación JORCAD y validación en un contexto educativo

[ES]El Radiodiagnóstico es una especialidad médica que ha vivido un rápido desarrollo tecnológico en las últimas décadas, convirtiéndose en una herramienta diagnóstica de primer nivel en Medicina. La IA ha supuesto una revolución en muchas áreas del conocimiento, incluyendo el radiodiagnóstico, donde su irrupción como sistemas de soporte en la toma de decisiones de los especialistas ha supuesto un cambio de paradigma en la práctica clínica. Estos sistemas han demostrado su utilidad en tareas como la detección de lesiones y su clasificación o diagnóstico. Sin embargo, su gran potencial como herramientas que asistan en diferentes etapas del proceso de aprendizaje de estudiantes de medicina y residentes, parece haber quedado en segundo plano con respecto a las aplicaciones clínicas. El interés en la imagen radiológica y en ambas vertientes de la IA dota a esta Tesis Doctoral de un carácter interdisciplinar, al estar relacionada con la informática mediante el desarrollo de un sistema de IA, la radiología y la física médica a través del uso de imágenes de dos modalidades radiológicas para la detección de lesiones, siendo necesario su tratamiento y procesado, y también con la educación mediante el desarrollo de una aplicación educativa para la formación de especialistas en radiodiagnóstico (JORCAD) y la realización de una actividad formativa interactiva para su validación

Variaciones del espesor coroideo, microvascularización y función retiniana tras la realización de ejercicio físico aeróbico

El ejercicio aeróbico es conocido por generar cambios a nivel de la circulación sanguínea, y estos podrían reflejarse en los tejidos vascularizados del globo ocular, especialmente en la retina y en la coroides. En el presente trabajo se pretende evaluar los cambios que se producen en el espesor y el volumen retiniano y coroideo, en la microvascularización retiniana y coroidea y en la sensibilidad retiniana tras la realización de ejercicio físico aeróbico. Las modificaciones secundarias al ejercicio deben ser conocidas y valoradas previo a su realización. El objetivo principal de este estudio fue estudiar las modificaciones que se producen a nivel ocular, en adultos jóvenes sanos secundarias a la realización de ejercicio físico aeróbico, tanto a nivel morfológico, analizando los espesores y los cambios microvasculares retinianos y coroideos mediante tomografía de coherencia óptica (OCT) y angiografía con tomografía de coherencia óptica (OCTA), como a nivel funcional, valorando los cambios en la sensibilidad retiniana mediante microperimetría (MP). Los objetivos específicos para llevar a cabo esta tesis doctoral fueron:1. Analizar las diferencias entre los cuadrantes definidos en la rejilla estudio del tratamiento temprano en la retinopatía diabética (ETDRS) (nasal vs temporal, superior vs inferior) en los anillos parafoveal y perifoveal, en el espesor y volumen coroideo, determinados mediante tomografía de coherencia óptica de dominio espectral (SD-OCT) y tomografía de coherencia óptica de barrido (SS-OCT), en adultos jóvenes sanos. 2. Analizar las diferencias de vascularización en los cuadrantes horizontales y verticales (nasal vs temporal, superior vs inferior) a nivel del PCS (plexo capilar superficial), PCP (plexo capilar profundo) y CC (coriocapilar) mediante OCTA obtenida con DRI-Triton SS-OCT en adultos jóvenes sanos. 3. Evaluar los cambios en los espesores y volúmenes coroideos, medidos tanto SD-OCT como SS-OCT, en adultos jóvenes sanos secundarios al ejercicio físico aeróbico, de las distintas áreas maculares definidas por el ETDRS, desde un estado basal, y a los 3 minutos y los 10 minutos tras haber realizado un ejercicio aeróbico. 4. Analizar si la edad, sexo, longitud axial ocular (LA), estado refractivo y/o niveles de actividad física de adultos jóvenes sanos son variables explicativas de los cambios en los espesores y volúmenes coroideos tras 3 y 10 minutos de la realización de ejercicio físico aeróbico.5. Evaluar los cambios en el espesor retiniano total, capa de fibras nerviosa de la retina (CFNR), y protocolos de medición de la capa de células ganglionares (CCG) y capa plexiforme interna (CPI) y complejo de células ganglionares, determinados mediante SS-OCT, en adultos jóvenes sanos secundarios al ejercicio físico aeróbico, en las distintas áreas maculares definidas por el ETDRS, desde el estado de reposo, y a los 3 minutos y los 10 minutos tras la realización de ejercicio. 6. Evaluar los cambios en los flujos vasculares a nivel del PCS, PCP y CC y en el área zona avascular foveal (ZAF) tanto del PCS como del PCP, determinados mediante OCTA con DRI-Triton SS-OCT, en adultos jóvenes sanos secundarios al ejercicio físico aeróbico, desde el estado de reposo, y a los 3 minutos y los 10 minutos tras haber realizado el ejercicio.7. Estudiar si existen cambios en los distintos parámetros de la sensibilidad retiniana proporcionadas por la MP evaluación de integridad macular (MAIA), secundarios al ejercicio físico aeróbico, en adultos jóvenes sanos desde el estado de reposo, y a los 15 minutos y 30 minutos tras haber realizado ejercicio físico.8. Estimar la correlación del índice de aptitud cardiovascular con determinadas características de adultos jóvenes sanos sometidos a ejercicio físico aeróbico, como presión arterial (PA), frecuencia cardiaca (FC), índice de masa corporal (IMC) y hallazgos en la OCT, OCTA y MP.Los estudios realizados en esta tesis nos permiten concluir que:1. Los valores basales en el espesor y volumen coroideo medidos tanto con Spectralis SD-OCT como con DRI Triton SS-OCT son significativamente mayores en los cuadrantes temporales que en los nasales. Las medidas, tanto de espesor como de volumen coroideo, obtenidas con el Spectralis SD-OCT en su modo EDI y después de segmentación manual son superiores que las obtenidas con DRI-Triton SS-OCT mediante segmentación automática.2. Los espesores de retina total medidos con DRI Triton SS-OCT son mayores en los cuadrantes nasales que en los temporales y en los superiores que en los inferiores. 3. En estado de reposo, y valorado con el SD-OCT, los adultos jóvenes sanos con un nivel de actividad física superior presentan un mayor volumen coroideo total. 4. Tras la realización de un ejercicio aeróbico durante 10 minutos, los valores de espesor y el volumen coroideo a los 3 minutos del cese, son superiores a los basales, y disminuyen a los 10 minutos de la finalización llegando incluso los valores a ser inferiores a los basales en algún cuadrante de la rejilla del ETDRS. Esta disminución en el volumen coroideo es más rápida en mujeres y en sujetos que realizan ejercicio habitualmente.5. El volumen coroideo total, valorado con SS-OCT y después de la realización de un ejercicio aeróbico presenta un valor inferior a los 10 minutos de la finalización que en estado basal. Esta misma disminución ocurre en el espesor medio. Sin embargo, en los cuadrantes inferiores para y perifoveales y en el cuadrante temporal de la región perifoveal los valores a los 10 minutos de la finalización del ejercicio son superiores que los basales. 6. El espesor retiniano valorado mediante SS-OCT en los protocolos de retina total, GCL+ y GCL++, presenta una disminución a los 3 minutos después de la finalización del ejercicio recuperando, a los 10 minutos de su finalización, valores similares a los obtenidos de modo basal. La CFNR no presenta ninguna variación con el ejercicio, lo que nos sugiere que las modificaciones se producen a nivel de la CCG y de la CPI. 7. El flujo retiniano basal medido con OCTA SS-OCT es mayor en el PCP que en el PCS. El flujo en el PCS y la CC es estadísticamente superior en la zona temporal que la nasal.8. Tras el ejercicio no se producen cambios en el flujo a nivel del PCS. En el caso del PCP y de la CC solo se objetiva un aumento de la densidad vascular (DV) a nivel del cuadrante inferior y el nasal respectivamente. El área de la ZAF, tanto del PCS como del PCP, no se modifica después de la realización del ejercicio.9. En la variación de la sensibilidad retiniana secundaria al ejercicio medida 15 minutos después con MP MAIA, se produce un cambio en la posición final en el eje Y del PRL con respecto a basal. El área de la elipse horizontal, tanto en el área de elipse de contorno bivariada (BCEA) 63% como en el 95% de los puntos, presentó un aumento a los 15 minutos de la finalización del ejercicio recuperando su valor basal a los 30 minutos de la finalización. No detectamos cambios en el índice de integridad macular, ni en el promedio umbral total ni en la estabilidad de fijación (P1 y P2). 10. Existe correlación del índice de aptitud cardiovascular con el IMC, los METS, la FC, la LA; en basal con el espesor del anillo perifoveal de 6 mm de GCL+ en los cuadrantes temporal e inferior, en GCL++ en el anillo perifoveal de 6 mm del cuadrante temporal, el PCP inferior, la CC superior y la ZAF del PCP. Tras finalizar un ejercicio aeróbico, existe correlación del índice de aptitud cardiovascular a los 3 minutos de finalizar el ejercicio con el espesor central GCL++, en la retina total en el anillo perifoveal de 6 mm en los cuadrantes temporal y superior, en el anillo perifoveal de 6 mm de GCL+ en los cuadrantes temporal e inferior, en GCL++ en el cuadrante temporal del anillo perifoveal de 6 mm, el cuadrante superior del PCS, la ZAF de PCS, el cuadrante inferior y temporal de la CC, y a los 10 minutos tras finalizar el ejercicio con el cuadrante temporal del anillo perifoveal de 6 mm de GCL++ y la ZAF del PCS. A los 30 minutos tras finalizar el ejercicio existe correlación del índice de aptitud cardiovascular en la MP con la estabilidad de fijación P2. 11. En este estudio se ha observado la influencia del nivel de actividad física, reflejo de las adaptaciones crónicas al ejercicio físico, en parámetros retino-coroideos basales. También se han observado cambios en parámetros retino-coroideos en respuesta aguda al ejercicio físico. Se necesita un mayor conocimiento de los parámetros oculares modificables con el ejercicio para considerarlos variables modificadoras de otras mediciones oculares y tenerlos en cuenta en las bases normalizadas de las pruebas oftalmológicas. 12. Por último, se necesitan más estudios para comprender bien la influencia de los distintos tipos de ejercicio físico a nivel ocular y poder prescribir el ejercicio físico adecuado que sea beneficioso también a nivel ocular, tanto en personas sanas como en personas con diferentes patologías oculares.<br /