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Radiografía de tórax para detección de tuberculosis alcanza su madurez

Por el equipo editorial de MedImaging en español
Actualizado el 05 Mar 2015
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Imagen: Una unidad digital móvil para rayos X usada en Gambia para una encuesta de prevalencia de la tuberculosis (Fotografía cortesía de Radboud UMC).
Imagen: Una unidad digital móvil para rayos X usada en Gambia para una encuesta de prevalencia de la tuberculosis (Fotografía cortesía de Radboud UMC).
Alrededor de nueve millones de personas se infectan con tuberculosis (TB) cada año. La tuberculosis sigue siendo una de las enfermedades más mortíferas de todo el mundo, pues produce más de un millón de muertes al año y su detección temprana es fundamental para el éxito del tratamiento.

Durante muchos años se han utilizado las radiografías de tórax para la detección de la tuberculosis pero siempre ha sido difícil interpretar esas radiografías de manera consistente. Además, antes de que estuvieran disponibles las radiografías digitales de tórax, el tiempo para procesar las radiografías era mayor y los costos eran más elevados. La operación de los sistemas digitales para rayos X resulta más económica y más rápida, y las imágenes se pueden enviar para su lectura de inmediato a una ubicación central.

Para acelerar la detección y el análisis de la tuberculosis y reducir los costos, los investigadores de Delft Imaging Systems (Delft, Holanda), del Centro Médico de la Universidad Radboud (UMC; Nijmegen, Holanda) y colaboradores del Instituto del Pulmón de la Universidad de Ciudad del Cabo (Ciudad del Cabo, Sudáfrica) y de la ONG Zambart (Zambia) desarrollaron el software CAD4TB.

El software CAD4TB escanea primero las imágenes de rayos X para lograr una correcta orientación antero-posterior durante la toma y luego normaliza la imagen para compensar las diferencias entre las diversas máquinas para rayos X.

El CAD4TB consta de varios sistemas independientes, los cuales permiten detectar de forma automática las estructuras normales y anormales presentes en los pulmones. Este software se actualiza mediante técnicas de aprendizaje automático a partir de la lectura de miles de radiografías existentes. Se compila la información de los subsistemas del CAD4TB y se puntúa entre 0 y 100 la probabilidad de que el paciente padezca de una infección activa por tuberculosis.

El software CAD4TB está siendo evaluado actualmente en Gambia, Tanzania, Pakistán, Sudáfrica y Filipinas y la próxima versión debe tener la certificación del sello CE (Conformidad Europea).


Enlaces relacionados:

Delft Imaging Systems
Radboud UMC
University of Cape Town Lung Institute
Zambart NGO in Zambia

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