Herramienta de AI permite la planificación de la artroplastia total de hombro (TSA) a través de la resonancia magnética

El resultado de segmentación se somete a una mejora de superresolución para superar las limitaciones inherentes de resolución de RM. El resultado final es un modelo 3D de alta calidad de los huesos del hombro, que permite una planificación excepcional para ATH, sin necesidad de una tomografía computarizada para la planificación.

Esta nueva solución de tecnología, independiente del proveedor, de RSIP Vision Ltd. (Jerusalén, Israel) está disponible para fabricantes de RM y soluciones de visualización de terceros, lo que permite un método preciso y libre de radiación para la planificación de ATH. Las lesiones de hombro a menudo requieren una resonancia magnética de diagnóstico, principalmente para descartar daños en los tejidos blandos. Al acercarse a la ATH, la práctica actual requiere una tomografía computarizada para la planificación del procedimiento, ya que la resolución de la tomografía computarizada es superior a la de la resonancia magnética. Sin embargo, una tomografía computarizada adicional implica exponer al paciente a radiación dañina, así como gastos de atención médica adicionales.

La nueva herramienta de RSIP Vision utiliza la resonancia magnética del hombro, sin comprometer la calidad de la resolución. Segmenta automáticamente el húmero y la escápula del escaneo. El resultado de la segmentación pasa por otra red neuronal, entrenada para mejorar la resolución de la segmentación, produciendo así un modelo de superresolución a pesar de las limitaciones del escaneo original. Este resultado es tan bueno como los modelos basados ​​en TC, sin necesidad de un escaneo adicional, y puede usarse para la planificación de procedimientos.

“Las resonancias magnéticas del hombro son comunes en el cuidado de la salud para el tratamiento del dolor de hombro, generalmente para el análisis de tejidos blandos”, dijo Ron Soferman, director ejecutivo de RSIP Vision. “Se pueden desarrollar algoritmos de aprendizaje profundo (DL) para una segmentación precisa de los huesos del hombro. Las redes neuronales están entrenadas para procesar la segmentación resultante en una segmentación de grado de TC, mejorando la resolución original de RM. Más adelante, esta herramienta se puede modificar para segmentar tejidos blandos, así como otras anatomías. Esta herramienta mejora la atención médica del hombro, ya que elimina la necesidad de una tomografía computarizada y la radiación y el costo que la acompañan”.

“Como médico, desea reducir la exposición a la radiación de su paciente”, dijo el Dr. Shai Factor, cirujano ortopédico del Centro Médico de Tel-Aviv. “Esta nueva herramienta de RSIP Vision utilizará resonancias magnéticas de hombro existentes, que usamos de forma rutinaria para demostrar patologías de tejidos blandos asociadas, y ofrecerá una alternativa libre de radiación a los pacientes antes de la artroplastia de hombro, sin comprometer la calidad del modelo 3D”.

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RSIP Vision Ltd.