Utilizamos cookies para comprender de qué manera utiliza nuestro sitio y para mejorar su experiencia. Esto incluye personalizar el contenido y la publicidad. Para más información, Haga clic. Si continua usando nuestro sitio, consideraremos que acepta que utilicemos cookies. Política de cookies.

Presenta Sitios para socios Información LinkXpress hp
Ingresar
Publique su anuncio con nosotros
GLOBETECH PUBLISHING LLC

Deascargar La Aplicación Móvil




Menor riesgo en modelos matemáticos con tomografía de microonda para detección del cáncer de mama

Por el equipo editorial de MedImaging en español
Actualizado el 05 Oct 2010
Print article
Una nueva técnica de imaginología llamada tomografía de microondas puede suministrar una alternativa menos riesgosa a la mamografía de rayos-x.

El método más ampliamente usado para la detección del cáncer de mama es la mamografía de rayos X, que toma imágenes de una mama comprimida con radiación ionizante de dosis baja. Sin embargo, hay varias desventajas de usar rayos-x para la tamización del cáncer de mama, la principal entre ellas es la invasividad de la radiación y los costos altos, la cual limita su uso amplio y puede disuadir a las mujeres de hacerlo. Además, dependiendo de la edad del paciente y la densidad de la mama, los mamogramas de rayos-x con frecuencia producen falsos positivos y falsos negativos.

En un estudio publicado en la edición en línea del 6 de julio de 2010, en la revista Journal on Applied Mathematics de la SIAM [Sociedad para la Matemática Aplicada e Industrial], los investigadores de la Universidad de Génova (Italia) y la Universidad de Gottingen (Alemania), describieron un modelo matemático de visualización de tumores en mamas usando la tomografía de microondas. La tomografía de microondas detecta cánceres midiendo la falta de homogeneidad en la conductividad del tejido de mama. Una hilera de microondas de baja potencia son transmitidas a la mama desde posiciones diferentes y las señales dispersas resultantes son recolectadas por las antenas circundantes. El contraste del tejido maligno a tejido normal aumenta debido a que las células cancerosas tienen mayor contenido de agua, y por lo tanto se dispersan más fuertemente que el tejido normal.

Las propiedades eléctricas medidas por microondas son sensibles a los parámetros fisiológicos como el contenido del agua, la visualización, y la temperatura. Además, pueden dar un estimado de la densidad mamográfica, que es un factor crítico en la evaluación del riesgo de cáncer de mama de una paciente. La distribución de esos parámetros eléctricos en el espacio es usada para reconstruir la imagen de mamas con la ayuda de algoritmos cuidadosamente diseñados.

Hay espacio para el mejoramiento en el método matemático que existe actualmente para la reconstrucción de la imagen en la tomografía de microondas, según los investigadores. La dificultad por resolver es un problema de dispersión inversa. A las frecuencias de microondas, el problema inverso es difícil de resolver de manera exacta porque es muy no-linear. Además, es un problema mal planteado, lo que significa que no se tiene una solución en el sentido preciso, las soluciones no son típicamente únicas, y pueden no depender continuamente de los datos.

Se han usado métodos diferentes para superar eso. Uno incluye volver lineal el problema, pero esto puede generar una pérdida significativa de la precisión. Un segundo enfoque utiliza optimización no-linear y se apoya en la información a priori inicial sobre la forma del objeto y las propiedades eléctricas A pesar de que este genera resultados más exactos, su efectividad depende de la exactitud de la información inicial y es costoso informáticamente.

Un enfoque más reciente usa un método cualitativo utilizando series de ecuaciones integrales lineales de primera clase. A pesar de que esos son más rápidos y no requieren información a priori, pueden solo suministrar aproximaciones para series de puntos. En este estudio, los investigadores utilizaron un método de muestreo lineal en combinación con una brecha funcional para tener en cuenta campos cercanos en vez de campos lejanos, dando como resultando mayor exactitud.

Enlaces relacionados:

University of Genoa
University of Gottingen



X-Ray Illuminator
X-Ray Viewbox Illuminators
Ultrasound Table
Women’s Ultrasound EA Table
X-ray Diagnostic System
FDX Visionary-A
Diagnostic Ultrasound System
MS1700C

Print article

Canales

RM

ver canal
Imagen: Comparación que muestra exploraciones 3T y 7T para el mismo participante (foto cortesía de P Simon Jones/University of Cambridge)

Imágenes por RM ultrapotentes permiten cirugías en pacientes con epilepsia resistente al tratamiento

Aproximadamente 360.000 personas en el Reino Unido padecen epilepsia focal, una afección en la que las convulsiones se propagan desde una parte del cerebro. Alrededor de un tercio de estos pacientes... Más

Medicina Nuclear

ver canal
Imágenes PET/TC con 68Ga-FZ-NR-1 e imágenes PET/TC y PET/RM con 18F-FDG en pacientes representativos con TNBC con nectina-4 positiva (foto cortesía del Journal of Nuclear Medicine)

Nuevo radiotrazador identifica biomarcador para el cáncer de mama triple negativo

El cáncer de mama triple negativo (CMTN), que representa entre el 15 % y el 20 % de todos los casos de cáncer de mama, es uno de los subtipos más agresivos, con una tasa de supervivencia a cinco años de... Más

Imaginología General

ver canal
Imágenes axiales de ventana pulmonar de TC de tórax sin contraste de tres parches de muestra diferentes que se muestran en cada fila (Foto cortesía de Radiology: Cardiothoracic Imaging)

TC de dosis ultra baja ayuda en el diagnóstico de neumonía en pacientes inmunocomprometidos

Las infecciones pulmonares pueden poner en peligro la vida de los pacientes con sistemas inmunitarios debilitados, por lo que el diagnóstico oportuno es crucial. Si bien las tomografías computarizadas... Más

TI en Imaginología

ver canal
Imagen: La nueva Medical Imaging Suite hace que los datos de imágenes de atención médica sean más accesibles, interoperables y útiles (Fotografía cortesía de Google Cloud)

Nueva suite de imágenes médicas de Google Cloud hace los datos de imágenes médicas más accesibles

Las imágenes médicas son una herramienta fundamental que se utiliza para diagnosticar a los pacientes, y cada año se escanean miles de millones de imágenes médicas en... Más
Copyright © 2000-2025 Globetech Media. All rights reserved.