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Los detectores de conteo de fotones prometen imágenes rápidas de rayos X en color

Por el equipo editorial de MedImaging en español
Actualizado el 03 Mar 2025
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Imagen: Sistema de imágenes de rayos X en color y contraste de fases utilizado en la investigación (Foto cortesía de la Universidad de Houston)
Imagen: Sistema de imágenes de rayos X en color y contraste de fases utilizado en la investigación (Foto cortesía de la Universidad de Houston)

Durante muchos años, los profesionales de la salud han dependido de las radiografías 2D tradicionales para diagnosticar fracturas óseas comunes, aunque a menudo pueden pasarse por alto fracturas pequeñas o daños en los tejidos blandos, como los cánceres. Las resonancias magnéticas (RM), si bien son más efectivas, son costosas, requieren mucho tiempo y no siempre son adecuadas para exámenes de rutina. Ahora, una nueva tecnología 3D promete transformar la imagenología médica, proporcionando una alternativa más rápida, más precisa y más asequible a los métodos de diagnóstico convencionales.

Investigadores de la Universidad de Houston (Houston, TX, EUA) han demostrado cómo los detectores de conteo de fotones, combinados con algoritmos innovadores, permiten una visualización 3D más precisa de diversos tejidos y agentes de contraste. Estos detectores capturan rayos X en múltiples niveles de energía simultáneamente, lo que ayuda a diferenciar los materiales dentro del cuerpo. Actualmente, los rayos X utilizados en instalaciones médicas e industrias capturan los fotones entrantes en su conjunto, de manera similar a cómo la luz blanca contiene todos los colores, sin separarlos. Mientras que los rayos X tradicionales pueden distinguir diferencias en la densidad, como el hueso frente al tejido blando, no pueden identificar los materiales específicos dentro del cuerpo.

Los detectores de conteo de fotones desarrollados por el equipo pueden separar los fotones de rayos X en función de sus niveles de energía, de forma similar a como un prisma divide la luz blanca en los colores que la componen. Esta capacidad permite la identificación de materiales específicos, como aluminio, plástico, yodo o agentes de contraste como el gadolinio utilizado en imágenes médicas. Este avance podría mejorar significativamente la detección del cáncer, por ejemplo, al visualizar la acumulación de diferentes agentes de contraste dirigidos a un tumor y la inflamación. Actualmente, aunque se pueden ver áreas brillantes en las imágenes, a menudo es difícil identificar lo que representan. Esta nueva tecnología, analizada en un artículo que aparece en la portada de Journal of Medical Imaging, ofrece un análisis más claro y cuantitativo que permitiría a los médicos no solo ver lo que hay dentro del cuerpo, sino también identificar los materiales presentes y sus cantidades.

Sin embargo, incluso con esta detección mejorada, algunos materiales comparten propiedades de rayos X similares, lo que dificulta distinguir más de dos o tres materiales a la vez. Este desafío se complica aún más por los errores en los detectores al separar los fotones por niveles de energía. Para abordar esto, el equipo de investigación ha desarrollado un método para compensar estas distorsiones del detector calibrando los detectores utilizando materiales conocidos. Una vez calibrados, los datos se pueden procesar utilizando el nuevo algoritmo para descomponer con precisión una imagen en sus materiales constituyentes. Este proceso de múltiples etapas mejora la precisión sin necesidad de recopilar nuevos datos, aprovechando la misma información obtenida en una tomografía computarizada (TC). Aunque aún queda mucho trabajo por hacer antes de que estos detectores avanzados se puedan utilizar ampliamente, el equipo de investigación está colaborando con socios de la industria en Europa para desarrollar versiones más grandes de estos detectores y refinar su rendimiento.

“Todavía estamos en la fase de investigación y desarrollo”, dijo Mini Das, profesora Moores en la Facultad de Ciencias Naturales y Matemáticas de la UH y en la Facultad de Ingeniería Cullen, quien desarrolló la solución 3D. “En este momento, los detectores son pequeños y necesitamos refinar su precisión de medición. Pero una vez que resolvamos esos desafíos, podemos comenzar a realizar pruebas en entornos médicos e industriales del mundo real”.

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