Investigadores del Laboratorio de Análisis de Imagen Médica y Biometría de la red de laboratorios de Madri+d, gestionado por el Área de Tecnología Electrónica de la Universidad Rey Juan Carlos (URJC), han desarrollado un método de tratamiento de las imágenes por resonancia magnética que permite estimar la morfología del cráneo y completar las imágenes obtenidas. El objetivo es aumentar la seguridad y la eficiencia de los sistemas de resonancia magnética para mejorar la calidad de las imágenes, lo que beneficiaría la exploración de enfermedades como la esclerosis múltiple.
La imagen por resonancia magnética es una técnica no invasiva, utilizada para obtener información de los tejidos y los órganos. Sin embargo, para visualizar las estructuras óseas es necesario recurrir a otras técnicas más agresivas, como los rayos X o el aumento de energía aplicada en las resonancias, técnicas que no todos los pacientes pueden soportar. Con el objetivo de conseguir imágenes de calidad sin perjudicar al paciente, un grupo de investigadores de la URJC ha desarrollado un método de tratamiento de la imagen obtenida en la resonancia magnética, a partir de una base de datos de imágenes de TAC, para conseguir una estimación de la estructura y la morfología del cráneo de los pacientes, “a partir de una imagen de resonancia magnética normal creamos un modelo anatómico completo de la cabeza de cada paciente”, explica Norberto Malpica, investigador de la URJC. El proceso se basa en la separación de las distintas partes del cráneo a partir de la imagen de la resonancia, “separamos tejidos cerebrales, ojos, arterias, piel, agua, grasa y el cráneo para obtener toda la información necesaria”, añade. Mediante este método de tratamiento de la imagen consiguen optimizar el rendimiento de los sistemas de resonancia magnética, reduciendo el calentamiento localizado.
La investigación se enmarca dentro de un proyecto de investigación, perteneciente al Consorcio Madrid-MIT M+Visión, en el que también colaboran investigadores del Área de Matemáticas de la URJC, que trabajan en la optimización de la adquisición de imagen.
