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El uso de imagenología médica ha permitido una disminución drástica del tiempo de diagnóstico. No obstante, técnicas tradicionales dependen de la pericia del radiólogo quien detecta estructuras anormales usando inspección visual y comparación diferencial. Una alternativa que ha cobrado más relevancia en los últimos años es el ultrasonido cuantitativo (QUS), que agrupa las técnicas que permiten modelar parámetros intrínsecos de tejidos en una escala de valores absoluta incluyendo el coeficiente de atenuación (que cuantifica la pérdida de energía conforme el ultrasonido se propaga) y la velocidad del sonido (que cuantifica la distancia que viaja el ultrasonido por unidad de tiempo). Estas técnicas han sido estudiadas para el manejo clínico de enfermedades tan relevantes a la realidad nacional como las enfermedades difusas del hígado. Sin embargo, existen problemas sin resolver en el estado del arte incluyendo (1) las imágenes de atenuación ultrasónica sufren de una alta varianza, (2) las imágenes de velocidad del sonido sufren de sesgos debido a la ambigüedad de rango, y (3) la generación de imágenes co-registradas de estos dos parámetros para la evaluación del hígado graso no ha sido demostrada. El objetivo general de este estudio es plantear un método para la generación de imágenes co-registradas del coeficiente de atenuación y velocidad del sonido, el cual permita generar imágenes de alta calidad con un balance adecuado entre resolución espacial, exactitud y precisión. El método planteado emplea regularización por denoising para la estimación del coeficiente de atenuación, inversión de modelo heterogéneo por capas para la estimación de la velocidad del sonido, y descomposición multi-estática para la generación de datos ultrasónicos necesarios para la formación de imágenes co-registradas. La evaluación se realizará con modelos in silico y experimentales con maniquíes calibrados, por último una prueba piloto de factibilidad para la detección de esteatosis hepática.
Participantes:
Instituciones participantes:
El uso de imagenología médica ha permitido una disminución drástica del tiempo de diagnóstico. Sin embargo, técnicas tradicionales dependen de la pericia del radiólogo quien detecta estructuras anormales usando inspección visual y comparación diferencial. Una alternativa que ha cobrado más relevancia en los últimos años es el ultrasonido cuantitativo (QUS por sus siglas en inglés), que agrupa un conjunto de técnicas que permiten modelar parámetros intrínsecos de tejidos en una escala de valores absoluta. Estas técnicas se han aplicado para el manejo clínico de enfermedades tan relevantes a la realidad nacional como el cáncer de mama y las enfermedades difusas del hígado. En particular, técnicas de QUS permiten la estimación de parámetros como son los coeficientes de retro-dispersión (que cuantifica la ecogenicidad del tejido) y atenuación (que cuantifica la pérdida de energía conforme el ultrasonido se propaga en el tejido). Sin embargo, la estimación de estos parámetros es complicada debido entre otros motivos a que (1) el coeficiente de atenuación es necesario para estimar el coeficiente de retro-dispersión, y (2) la estimación de estos parámetros degrada significativamente cuando se analizan regiones pequeñas. El objetivo general del presente estudio es plantear un método para la estimación conjunta de coeficientes de retro-dispersión y atenuación, basados en teoría de problemas inversos regularizados y estimación multi-variable con soporte espacial conjunto, que permita un balance adecuado entre resolución espacial, exactitud y precisión que permita avanzar el estado del arte de la caracterización ultrasónica de tejidos en vivo.
Participantes:
Instituciones participantes: