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Investigadores de DKFZ y Max Planck garantizan la seguridad de sistemas avanzados de resonancia magnética con modelos humanos virtuales
Algoritmos optimizan pruebas de IRM específicas de pacientes
“MATLAB ofrece un entorno para implementar problemas matemáticos con poco esfuerzo de programación. La amplia gama de herramientas y la facilidad de uso… permiten escribir algoritmos rápidamente y con alta eficiencia computacional”.
Resultados principales
- El modelado y simulación computacionales eran más rápidos porque los expertos en el dominio podían centrarse en problemas científicos en lugar de dedicar tiempo a programación.
- Los cálculos precisos de SAR en tiempo real con modelos humanos virtuales sentaron las bases para estudios de resonancia magnética que pueden avanzar la comprensión científica del cerebro humano sin comprometer la seguridad de pacientes ni el cumplimiento normativo.
- La transferencia y despliegue de código de DKFZ a Max Planck facilitaron la colaboración y el uso de algoritmos en entornos informáticos de alto rendimiento.
La División de Radiología de Física Médica del Centro Alemán de Investigación del Cáncer (DKFZ) en Heidelberg impulsa procedimientos terapéuticos y diagnósticos basados en imágenes. Los científicos de DKFZ están colaborando con colegas del Departamento de Neurofísica del Instituto Max Planck (MPI CBS), que utiliza técnicas avanzadas de imágenes por resonancia magnética (IRM) para explorar el cerebro.
Las ondas de radio de IRM se pueden utilizar para crear imágenes pero calientan el tejido corporal. Para garantizar la seguridad del paciente, los límites de exposición, denominado tasa de absorción específica (SAR), se establecen en 4 vatios por kg para todo el cuerpo y 10 vatios por kg para una parte del cuerpo con un volumen promedio de 10 gramos. Las máquinas de IRM más antiguas utilizan un solo canal para enviar estas ondas de radio, lo que simplifica los cálculos de SAR. Por el contrario, las máquinas de IRM modernas utilizan múltiples canales para mejorar la fidelidad de la imagen. Sin embargo, este enfoque multicanal complica los cálculos de SAR, ya que dependen de una combinación de amplitudes y fases de señales de todos los canales. Esto implica matemáticas complejas con matrices que representan campos eléctricos y propiedades de tejidos, derivadas de simulaciones de modelos virtuales del cuerpo humano, conocidas como medicina in silico. Estas simulaciones crean millones de puntos de datos, lo que dificulta el monitoreo de SAR en tiempo real durante exploración por resonancia magnética.
El desarrollo de algoritmos de compresión eficientes, un área de investigación activa, puede simplificar estos datos y acelerar el cálculo de SAR. En DKFZ, el Dr. Stephan Orzada utiliza MATLAB® para desarrollar matrices de compresión que permiten un cálculo de datos más rápido sin afectar la precisión. Con MATLAB, el Dr. Orzada pudo escribir algoritmos rápidamente y con alta eficiencia computacional sin necesidad de optimizar el código. Utilizó Parallel Computing Toolbox™ para acelerar los cálculos y Optimization Toolbox™ para desarrollar algoritmos de compresión.
El Dr. Mikhail Kozlov, científico del Instituto Max Planck, utiliza Parallel Computing Toolbox y MATLAB Parallel Server™ para ejecutar algoritmos de DKFZ en supercomputadoras modernas. El Dr. Kozlov utiliza un escáner de resonancia magnética multicanal de campo ultra alto para comprender la actividad del cerebro humano. Su investigación se beneficia enormemente de los cálculos del modelo de SAR específico de cada paciente. Su objetivo es utilizar escaneos de resonancia magnética estructural para crear un modelo específico de cada paciente y utilizarlo luego para realizar cálculos de seguridad de escaneos de resonancia magnética funcional. Esta respuesta rápida es posible con algoritmos de DKFZ avanzados y las prestaciones de escalamiento de MATLAB. Esta colaboración ha dado como resultado un proceso más eficiente de evaluación de SAR específico por paciente, lo que mejora la seguridad de la resonancia magnética y la calidad de las imágenes.
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