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Sistema computarizado para detección temprana del cáncer pulmonar

Por el equipo editorial de Hospimedica en Español
Actualizado el 06 Mar 2003
Un sistema nuevo de procesamiento de imagen basado en computador, puede detectar nódulos pulmonares hasta de 3 mm de diámetro. La identificación y el rastreo están basados en el análisis de computador del tamaño, la forma, la densidad, la localización, y otra información nodular y corporal contenida en las tomografías computarizadas de secciones delgadas.

El sistema nuevo también re-identifica automáticamente los nódulos vistos previamente, de modo que los cambios en el tamaño pueden ser vigilados para evaluar la respuesta del paciente al tratamiento. Las TCs modernas constan de 400 o más imágenes, mientras que los exámenes más viejos producían solamente cerca de 40. Esto ha resultado en un incremento de 10 veces en el número de las imágenes para que un radiólogo la interprete, y crea un potencial para no detectar los nódulos muy pequeños. El sistema basado en computador está diseñado específicamente para detectar micronódulos tan pequeños como de 3mm. El sistema lo desarrolla el departamento de ciencias radiológicas de la Escuela de Medicina de la Universidad de California, Los Angeles (UCLA, EUA).

El sistema apoya el uso de una pantalla abierta interactiva, llamada Cintiq 18sx. Con esta, los radiólogos pueden contornear los nódulos y hacer anotaciones escritas a mano sobre las imágenes de TC usando una aguja electrónica sensible a la presión en vez de un ratón para dibujar directamente sobre la pantalla. La pluma opera sin baterías ni cables de conexión usando una señal electromagnética enviada desde un tablero sensor debajo de la pantalla.

"Creemos que la detección nodular asistida por computador jugará un papel crucial en el tamizaje para el cáncer pulmonar y el seguimiento reduciendo el tiempo de análisis del usuario y asegurando que los micronódulos no se pasen por alto entre las muchas estructuras pulmonares normales como los vasos sanguíneos y las vías aéreas”, dijo el Dr. Matthew S. Brown, profesor asistente de ciencias radiológicas en la Escuela de Medicina UCLA.



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