Los sistemas CT fabricados por Canon Medical Systems Corporation emplean cuatro técnicas básicas de reconstrucción de imágenes. Se trata de la técnica de retroproyección filtrada, que se ha utilizado en la práctica clínica durante muchos años, así como de otras tres técnicas: (1) Reducción iterativa adaptativa de dosis 3D (AIDR 3D), que es un enfoque híbrido de IR, (2) SoluTion de reconstrucción iterativa basada en modelos proyectados (FIRST), que es un enfoque IR basado en modelos, y (3) Motor Clear-IQ inteligente avanzado (AiCE), que es un enfoque DLR. Entre estas técnicas, AIDR 3D ha obtenido la aceptación clínica más amplia. Sus principales ventajas son la reducción del ruido de la imagen y los tiempos de reconstrucción de la imagen más cortos. FIRST puede proporcionar imágenes de alta resolución, pero el tiempo de reconstrucción de la imagen es mayor.

 

En la técnica AiCE, que se desarrolló en 2018, se obtiene un algoritmo entrenando una red neuronal convolucional profunda (DCNN) utilizando imágenes de entrenamiento de alta calidad obtenidas con FIRST e imágenes de baja calidad creadas al degradar intencionalmente las imágenes de entrenamiento de alta calidad mediante añadiendo ruido artificial. Cuando el algoritmo obtenido por Deep Learning se emplea en la práctica clínica, se pueden generar imágenes de alta calidad a partir de imágenes adquiridas mediante escaneo de dosis baja. Cuando se utiliza AiCE en imágenes de TC coronarias con una dosis de radiación estándar, se pueden obtener imágenes con niveles de ruido más bajos y una CNR más alta. La calidad de la imagen mejora notablemente, con una representación mucho más clara de las paredes de los vasos. Sin embargo, el objetivo principal de AiCE es la reducción de ruido, por lo que también es necesario desarrollar métodos de reconstrucción de imágenes de mayor resolución. Esta es la razón por la que Canon Medical Systems Corporation decidió comenzar a desarrollar el PIQE de superresolución.

Superresolución se refiere a una tecnología de procesamiento especial que restaura la pérdida de resolución que ocurre durante el procesamiento de imágenes. Esto no es cierto para la matriz 512, pero también mejora la visualización de estructuras finas.

 

Para lograr la máxima resolución de imagen, sigue siendo necesario utilizar el sistema CT de ultra alta resolución Aquilion Precision, también fabricado por Canon Medical Systems. Aquilion Precision presenta un detector con 0,25 mm × 160 filas, 1792 canales, un tamaño de punto focal mínimo de 0,4 mm × 0,5 mm y una resolución espacial de 0,15 mm. Estas características permiten obtener información estructural mucho más precisa que con un sistema CT convencional. Además, al emplear FIRST o AiCE en modo SHR, se pueden obtener imágenes de alta resolución que son imposibles de adquirir con un sistema CT convencional, lo que permite visualizar estructuras finas con mayor claridad.

 

Para desarrollar PIQE, los datos de entrenamiento se preparan reduciendo el muestreo de datos de precisión de ultra alta resolución. El DCNN se entrena utilizando datos UHR reales combinados con datos de resolución normal simulados y muestreados de forma reducida. Una vez entrenada, la red se valida y se aplica al escáner Aquilion ONE, donde no continúa aprendiendo. (Figura 1)

 

Se evaluaron y compararon las características de ruido (NPS), ruido de imagen (SD) y resolución espacial (MTF) de AIDR 3D, FIRST, AiCE y PIQE.

El NPS se evaluó utilizando un fantasma de agua. PIQE mostró la mayor reducción de la magnitud del ruido y fue el algoritmo más eficaz para reducir el ruido de grano grande y de baja frecuencia. (Figura 2)

La Figura 5 muestra una placa excéntrica en la arteria descendente anterior izquierda (LAD) proximal. En comparación con otras técnicas de reconstrucción, PIQE (d) representa los vasos con mayor claridad, lo que permite identificar con mayor precisión la ubicación de las placas (puntas de flecha rojas).

 

La Figura 6 muestra stents de arteria coronaria. Los puntales de los stents se visualizan más claramente con PIQE (d) y se puede observar que la luz vascular es más amplia. Los perfiles generados en el mismo segmento demuestran que PIQE proporciona una resolución más alta que las otras técnicas.

La Figura 7 muestra imágenes MPR de las ramas distales de las arterias coronarias. Las ramas distales se representan más claramente con PIQE (d) que con AIDR (a) o AiCE (c) (círculos rojos). PRIMERO (b) proporciona una visualización clara, pero aún no puede igualar PIQE.

La Figura 8 muestra un infarto de miocardio antiguo con una pequeña área de infarto en el ápice (puntas de flecha amarillas). El infarto se puede ver en todas las imágenes, pero los niveles de ruido son significativamente menores con PIQE (d), lo que permite visualizar más claramente el área del infarto.

La Figura 9 muestra imágenes de un paciente obeso con un IMC de 38,7. La calidad de la imagen mejora significativamente con PIQE (d). La SD es tan baja como 20,8 HU, en comparación con las 45,0 HU de AIDR 3D (a). La calidad de la imagen también mejora en el MPR curvo de las arterias coronarias con PIQE, proporcionando imágenes claras adecuadas para el diagnóstico.

El tiempo necesario para la reconstrucción de imágenes después de la adquisición de 640 cortes de TC cardíaca fue de aproximadamente 20 segundos para AIDR 3D, aproximadamente 45 segundos para AiCE, aproximadamente un minuto y 45 segundos para PIQE y aproximadamente cuatro minutos y 30 segundos para FIRST. El tiempo necesario para la reconstrucción con PIQE es sólo un tercio del logrado con FIRST.