Pesquisadores do
laboratório de eletrônica do MIT (Instituto Tecnológico de Massachusetts)
desenvolveram um algoritmo que pode reduzir em 30 minutos a duração de um exame
de ressonância magnética.
As
máquinas de ressonância magnética são fundamentais para detectar sintomas
iniciais de câncer e outras anomalias. Para isso, utilizam fortes campos
magnéticos e ondas de rádio para gerar imagens do corpo.
Dentro
dos scanners é captada uma área do paciente, com uma sucessão de imagens da
mesma parte do corpo para gerar uma comparação entre as mesmas.
Com
o estudo da variação dos contrastes, segundo os diferentes tipos de tecido, os
radiologistas podem detectar anomalias sutis, como um tumor em desenvolvimento.
Obter
várias imagens de uma mesma região requer muito mais tempo do que uma simples
radiografia, por isso os pacientes ficam dentro do scanner por cerca de 45
minutos, tempo que para alguns parece uma eternidade.
Este
tempo agora pode ser reduzido graças a um algoritmo criado pelos pesquisadores
do MIT dirigidos por Elfar Adalsteinsson, professor de Engenharia Elétrica e
Ciências da Computação e também de Ciências da Saúde e Tecnologia, e Vivek
Goyal, professor de Engenharia Elétrica e Ciências da Computação.
O
algoritmo utiliza as informações obtidas pela primeira comparação para ajudar a
produzir as imagens posteriores.
Dessa
forma, o leitor não precisa começar do zero cada vez que produz uma imagem
diferente, o que ajuda a reduzir consideravelmente o tempo de realização de
cada prospecção posterior.
O
software busca as características comuns a todas as análises, como a estrutura
anatômica básica, afirmou Adalsteinsson, cujo trabalho será publicado na
revista especializada "Magnetic Resonance in Medicine".
De
acordo com Goyal, o algoritmo, porém, não pode impor muita informação da
primeira prospecção nas subsequentes, porque se corre o risco de perder as
características do tecido revelado pela comparação.
O
resultado é uma imagem de ressonância magnética três vezes mais rápida,
garantem os autores do estudo, que agora estão trabalhando para melhorar ainda
mais o algoritmo e acelerar o tempo para processamento dos dados da imagem
bruta. O propósito é antecipar o tempo gasto na análise.
Fonte: Folha de S.Paulo
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