Accurate construction of mr-based patient-specific tissue modelsclinical application in novel imaging modalities

Resumen

Las modalidades de imagen han ido evolucionando para mejorar y adaptarse constantemente a las nuevas necesidades de diagnóstico e investigación. Los nuevos escáneres se han beneficiado de los avances tecnológicos incrementando su velocidad de adquisición, resolución y contraste de imagen. Los escáneres producen ahora mejores imágenes que permiten a los médicos diagnosticar de forma más precisa y llevar a cabo procedimientos médicos con mayor confianza. La Imagen por Resonancia Magnética de campo ultra alto (UHF-MRI) y la Imagen simultánea de Tomografía por Emisión de Positrones y Resonancia Magnética (PET/MR) ofrecen apasionantes nuevas posibilidades para hacer imagen de las estructuras, la función y la bioquímica del cuerpo humano en mucho más detalle que hasta ahora. Sin embargo, estos nuevos escáneres UHF-MRI y PET/MR presentan nuevos retos y limitaciones como pueden ser el incremento del ruido, la presencia de artefactos, problemas de contraste en la imagen o preocupaciones con la seguridad. En esta Tesis proponemos mejoras a estas dos novedosas modalidades de imagen (UHF-MRI y PET/MR) y su aplicación clínica. Por una parte, abordaremos el problema de la tasa de absorción específica (SAR), mejorando la seguridad en escáneres UHF-MRI. El uso de técnicas basadas en visión artificial permitirá generar modelos de tejidos específicos para el paciente, cuya aplicación mejorará la seguridad en escáneres UHF-MRI, permitiendo optimizar la calidad y la resolución de imagen para sujectos específicos. Por otra parte, obtendremos mapas de corrección de atenuación (AC) precisos,mejorando la precisión en escáneres simultáneos PET/MR. El uso de técnicas basadas en visión artificial permitirá generar mapas de corrección de atenuación específicos para el paciente; la aplicación de mapas AC precisos mejorará la calidad de imagen de PET en sistemas simultáneos PET/MR, evitando la necesidad de imágenes CT en el protocolo de imagen para imagen molecular in vivo. El propósito final de los desarrollos de esta Tesis es la aplicación clínica. Las tecnologías translacionales hacen de puente entre la investigación científica y la realidad clínica, haciendo posible convertir el conocimiento ganado en los laboratorios de investigación en un beneficio real para el paciente. Demostramos que es factible realizar una planificación off-line de adquisición de MR de 7T específica del paciente basada en imágenes de MR previas usando nuestro protocolo para modelado de tejidos específicos del paciente. También mostramos como el uso de síntesis de pseudo-CT específico del paciente permite determinar mapas de AC precisos para el uso en sistemas simultáneos PET/MR. Este enfoque evita la sobre simplificación de muchos de los métodos propuestos previamente. Por lo tanto, esta Tesis describe el desarrollo e implementación de algoritmos de visión artifical para la construcción precisa de modelos de tejidos específicos del paciente basados en MR para manejar la SAR – mejorando la seguridad en escáneres UHF-MRI–, y la obtención de mapas AC precisos –mejorando la precisión en escáneres simultáneos PET/MR–.