Cancelación de Ruido Inteligente: Un Avance Innovador en la Calidad de las Radiografías
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Carestream aplica inteligencia artificial para mejorar la calidad de las imágenes médicas.
En cierta forma, parece ser fácil mejorar la calidad de las radiografías. La calidad de la imagen consiste en tres componentes fundamentales: el ruido, la nitidez y el contraste. La complejidad se debe al hecho de que la nitidez y el ruido se entrelazan. La reducción de ruido tradicional introduce la borrosidad, lo cual degrada la nitidez de la imagen y podría eliminar información anatómica importante. Por otro lado, entre más nítida sea la imagen, más se produce el ruido. “Eliminar el ruido de una imagen” es un desafío que los científicos de las imágenes médicas han tenido que enfrentar desde hace tiempo.
Carestream se complace en anunciar que nuestro equipo de científicos de imágenes médicas pudo resolver eficazmente esta situación complicada e interdependiente y “separó” el ruido de la nitidez en la imagen. A esta tecnología innovadora la denominamos “cancelación de ruido inteligente” o SNC.
¿De qué forma representa un avance para las radiografías? La SNC disminuye considerablemente el ruido de la imagen pero conserva los detalles espaciales con precisión[i]:no existe degradación de la nitidez anatómica. Cuando se aplica la SNC, se generan imágenes que son considerablemente más claras de las que se obtienen con el procesamiento estándar. También proporciona una mejor relación contraste a ruido en el caso de imágenes que se capturan en una amplia gama de exposiciones. Al combinarse con nuestro software SmartGrid, ofrece beneficios en la obtención de imágenes sin rejilla, en la cual si se suprime la dispersión, generalmente ocasiona un aumento en la aparición de ruido.
Creemos que esta innovación técnica será particularmente beneficiosa para obtener detalles de contraste elevado que se necesitan en las imágenes de MSK. Por ejemplo, en un examen óseo es importante visualizar el patrón del hueso trabecular para ayudar a descartar una fractura. Debido a la capacidad que tiene de separar los detalles anatómicos del ruido, la SNC puede eliminar el ruido y conservar al mismo tiempo los detalles de la estructura trabecular para facilitar la interpretación del examen.
La cancelación de ruido inteligente es una característica opcional de nuestro software ImageView, con tecnología Eclipse, la plataforma inteligente que es el pilar del procesamiento de imágenes de Carestream. La sinergia de la SNC junto con Eclipse produce una calidad de imagen realmente extraordinaria.
Un estudio del lector demuestra que la SNC mejora la calidad de la imagen
Las mediciones objetivas y las calificaciones subjetivas indican que el procesamiento con SNC puede disminuir el ruido mientras conserva los detalles espaciales con precisión. Las pruebas objetivas demostraron que el procesamiento con SNC logra una reducción entre dos y cuatro veces del ruido en las áreas planas, conserve la nitidez de alta frecuencia y se mejoren los detalles de contraste. Más específicamente:
- se puede reducir el ruido entre dos y cuatro veces en las áreas planas;
- se conserva la nitidez de contraste elevado;
- se puede lograr una mejora entre el 10 % y el 20 % en las puntuaciones de detalles del contraste del fantoma CDRAD 2.0.
Además, en un estudio del lector clínico ciego realizado por radiólogos con certificación:
- el 89,5 % de todas las calificaciones del estudio mostraron tener de una preferencia ligera a una firme con respecto a imágenes procesadas por medio de la SNC.
- El 64 % de las calificaciones de la calidad del diagnóstico mejoraron con base en la escala de calificación de calidad de la imagen RadLex.
- El 56 % de las calificaciones de la calidad del diagnóstico mejoraron, de “limitada” o “para diagnóstico” a “ejemplar”.
En resumen, la evaluación subjetiva de los radiólogos con certificación indica que Eclipse con la cancelación de ruido inteligente mejoran considerablemente la calidad de la imagen y es la que se prefiere firmemente.
Entendemos que el nivel de ruido deseado es subjetivo (por ejemplo, algunos radiólogos esperan ver cierto grado de ruido en las imágenes porque asegura que el paciente no obtuvo una sobreexposición). Por ese motivo, Carestream les da a los profesionales de imágenes médicas la capacidad de ajustar la cantidad de cancelación de ruido y exposición para obtener la calidad de imagen deseada. El usuario puede acceder al parámetro del nivel de ajuste del ruido en el editor de preferencias del procesamiento de imágenes, el cual permite que el operador clave establezca la cantidad de ruido que se elimina desde el 100 % (campo de ruido completo) hasta el 50 % (mitad de la magnitud del campo de ruido).
Otra gran ventaja de la cancelación de ruido inteligente es que se puede generar una imagen de una gran calidad constantemente. Esto brinda a los centros de imágenes más tolerancia de las variables de adquisición, tal como el nivel de habilidades del técnico radiólogo, que podrían afectar de manera negativa la calidad de la imagen.
Aplicar inteligencia artificial (IA) para mejorar la calidad de las imágenes médicas
¿De qué forma alcanzó este avance innovador el equipo de científicos de imágenes de Carestream en las radiografías? La respuesta breve es por medio de mucha perseverancia y aprovechando la inteligencia artificial. Carestream es el líder en el uso de inteligencia artificial para la cancelación de ruido en las radiografías.
La cancelación de ruido inteligente es el primer paso en la cadena de procesamiento de imágenes después de recibir las imágenes sin procesar del detector y antes de cualquier otra mejora en las imágenes. Utiliza una red neuronal convolucional[ii] (CNN) que se programa para predecir un campo de ruido a partir de una imagen de entrada. El entrenamiento de la CNN utiliza pares de imágenes de ruido bajo/ruido alto de pacientes clínicos, cadáveres y fantoma antropomórfico que son representativas de la radiografía en general.
Expliquemos esto de una manera menos técnica. A la CNN basada en inteligencia artificial le presentamos una serie de las mismas imágenes de diagnóstico, una con ruido alto, la otra con ruido bajo. Creamos una serie de imágenes anatómicas con ruido alto al inyectarles ruido. Nuestra “tecnología de inyección de ruido” es lo que yo describo como “nuestra salsa secreta”. A través del aprendizaje profundo de una cantidad impresionante de imágenes, la CNN identifica los niveles de ruido, el nivel de ruido deseado y luego la forma de separar el ruido para generar imágenes que son considerablemente más claras de las que se obtienen por medio del procesamiento estándar.
Fue muy emocionante para nuestro equipo obtener este nivel de reducción de ruido, un objetivo que nos tomó mucho tiempo alcanzar, para tener una calidad de imagen mejorada, aumentar la relación contraste a ruido y generar radiografías que son más fáciles de leer y no solo ayudarán en el diagnóstico, sino que podrían ayudar a mitigar el cansancio del médico.
La SNC permite que los profesionales de imágenes optimicen mejor la dosis de radiación
El procesamiento con SNC es otro paso importante para cumplir con el principio ALARA: “tan baja como sea razonablemente posible”. El principio rector de ALARA es que la captura de imágenes se lleve a cabo con una dosis lo suficientemente alta para lograr el diagnóstico más confiable.[iii] La SNC permite que los profesionales de las imágenes médicas optimicen mejor la dosis de radiación. Esto es de suma importancia en las imágenes médicas de recién nacidos y pediátricas, en las cuales es vital obtener imágenes con la dosis más baja posible. Las mediciones objetivas presentan evidencia razonable de que es posible reducir la dosis, posiblemente hasta dos veces en el caso de los detectores que utilizan centelladores CsI. Próximamente se llevará a cabo un estudio de reducción de dosis con el fin de explorar aún más las capacidades de esta nueva e interesante tecnología.
Para el equipo de científicos de imágenes de Carestream, es un esfuerzo continuo mejorar la calidad de la imagen. Nos da ilusión superar este desafío complicado de eliminar el ruido de una imagen y nos complace saber que nuestro software de imágenes con cancelación de ruido inteligente puede ayudar a que nuestros clientes del sector del cuidado de la salud atiendan a sus pacientes.
Lea el documento informativo sobre el procesamiento de la cancelación de ruido inteligente: Providing a New Level of Clarity in Digital Radiography; de Karin Toepfer (Ph.D.), Lori Barski (MS), Jim Sehnert (Ph.D.) y Levon Vogelsang (Ph.D.)
Jim Sehnert (Ph.D.) es un científico de imágenes médicas en Carestream Health. Tiene más de 25 años de experiencia en la generación de radiografías y cuenta con más de 20 patentes a su nombre.
Obtenga más información:
- Características de la inteligencia artificial en la radiología para emplearla hoy mismo
- Gestionar las fuentes de ruido en las imágenes de radiografías
Referencias
[i] Documento técnico de SNC
[ii] Rikiya Yamashita, Mizuho Nishio, Richard Kinh Gian Do, Kaori Togashi, “Convolutional neural networks: an overview and application in radiology”, 2018
[iii] Everything Rad; COMPRENSIÓN Y GESTIÓN DE FUENTES DE RUIDO EN IMÁGENES DE RAYOS X
