La Universidad Johns Hopkins en Baltimore, Maryland, EE. UU., es uno de los centros de investigación clínica más importantes del mundo. Ha colaborado con Canon Medical Systems (en adelante "Canon Medical") durante muchos años. La asociación se ha fortalecido recientemente, particularmente durante la pandemia de COVID-19, con un equipo dirigido por el Dr. Joao Lima, Director de Imágenes Cardiovasculares y Profesor de Medicina, junto con la Dra. Chia Liu, Científica Clínica Senior de Canon Medical Systems Corporation, y un varios otros expertos internacionales para investigar los efectos clínicos más amplios de la enfermedad en una serie de estudios de resonancia magnética. Su trabajo innovador ha sido posible gracias al sistema de resonancia magnética Vantage Galan 3T junto con sus tecnologías respaldadas por inteligencia artificial (IA), incluido Precise IQ Engine (PIQE), la tecnología de reconstrucción de aprendizaje profundo más avanzada de Canon Medical.

Canon Medical tiene una larga trayectoria de colaboración con el Dr. Lima. Todo comenzó en 2002, en una reunión de la Asociación Estadounidense del Corazón, cuando el Dr. Lima y su equipo vieron imágenes de la colocación de un stent arterial guiado por TC. El equipo quedó tan impresionado que comenzaron a invertir en varios equipos de Canon Medical.
Hace unos años, Canon Medical decidió ocupar un espacio en el parque biotecnológico de Johns Hopkins e instaló un sistema de resonancia magnética Vantage Galan 3T.

“La Unidad fue creada para perseguir el objetivo de una resonancia magnética totalmente sin contraste. Esa era la idea original y todavía la estamos persiguiendo”, afirmó el Dr. Lima. “Sin embargo, nuestro equipo y la tecnología de Canon Medical han producido un trabajo que ha tenido un impacto en el campo. Contamos con sistemas Canon CT, así como MRI y otros equipos”.
Cuando surgió la pandemia de COVID-19, el equipo del Dr. Lima quiso obtener más información sobre lo que sucede después de la fase aguda de la enfermedad y comenzaron un estudio sobre el análisis morfológico y cuantitativo de las secuelas de COVID-19.
“Desarrollamos un protocolo en búsqueda de secuelas en pacientes convalecientes de COVID-19, que incluye el cerebro, el hígado, el corazón, los pulmones. Con COVID-19, lo más importante es mantener al paciente en la exploración durante el menor tiempo posible, por lo que el protocolo incluye mapeo T1, T2 en el corazón, mapeo T1 en el hígado, con imágenes T2* (TE ultracortas) en el pulmón”, explicó el Dr. Lima. “Ahora se puede implementar un protocolo tan complicado debido a los grandes avances en la Inteligencia Artificial (IA). Y creo que el impacto de la IA en la resonancia magnética podría ser incluso mayor que en la tomografía computarizada, porque en la resonancia magnética estás en el centro de un triángulo muy difícil. Hay que llegar a un acuerdo entre el tiempo de escaneo, la relación señal-ruido (SNR) y la resolución espacial, y el protocolo siempre se adapta al equilibrio entre estos componentes”.
En cardiología, tradicionalmente se utiliza una matriz de adquisición más baja y un factor de aceleración más alto para tratar el "triángulo".

El Dr. Lima cree que PIQE podría llevar los protocolos a un nivel completamente nuevo.
“Estamos rediseñando lo que debería ser un protocolo de resonancia magnética, basado en PIQE”, remarcó.
“Hay dos componentes muy importantes: el componente de aprendizaje profundo, que toma una imagen a través de una red neuronal complicada, que se entrena con imágenes de muy alta resolución, lo que es particularmente útil para eliminar el ruido de las imágenes. Y trabaja muy bien." Él continuó. “En un momento, solo teníamos esa parte de la herramienta, pero ahora tenemos la herramienta completa, que también comprende el relleno cero, que es una técnica que conocemos en resonancia magnética para mejorar la resolución espacial. Y luego, enviamos el resultado de vuelta al algoritmo de aprendizaje profundo para limpiar los artefactos que se generan sin relleno”.
En los protocolos cardíacos, se pueden aplicar aceleraciones más altas mediante el uso de PIQE y se puede reducir la retención de la respiración.
“Estamos muy ligados a la retención de la respiración en las imágenes cardíacas porque el movimiento es un gran problema. Muchos de nuestros pacientes no pueden contener la respiración por mucho tiempo. Por lo tanto, eso se convierte en un factor limitante”, afirmó el doctor Lima. “Si se puede reducir la contención de la respiración de nueve a seis segundos, es un gran avance. Y podemos hacer las cosas que hacemos generalmente, pero mucho más fácilmente. Y el resultado es que es consistente”.

"Ahora estamos usando PIQE no tanto para mejorar el rendimiento sino para convertir pacientes que antes no podíamos visualizar fácilmente en imágenes que podamos leer fácilmente y que sean consistentes", añadió.
“Para el mapeo T1, el efecto de PIQE es básicamente permitir mediciones regionales porque crea homogeneidad en la altura. No cambia tanto la precisión del método, pero sí permite realizar mediciones en diferentes puntos del tejido cardíaco”, dijo el Dr. Lima. “Por otro lado, en el caso del mapeo T2 la diferencia es sorprendente. Puede ver esto porque las imágenes T2 generalmente significan imágenes con una SNR muy baja porque las imágenes T2 proporcionan, por su naturaleza, una señal más pequeña. Ahí es donde está la oportunidad para la IA, porque si se pueden transformar imágenes con baja señal en imágenes muy claras, es un gran logro. Obtenemos lo mismo con Bright Blood, que es una imagen basada en T2. Es mucho mejor con PIQE. Incluso lo utilizamos fuera del corazón, en el sistema vascular, para medir el gasto cardíaco y medir la velocidad de la onda del pulso en la aorta”.

Lo que el Dr. Lima aprecia en muchas aplicaciones es que PIQE agrega confiabilidad.
"La cuantificación final es muy reproducible porque el algoritmo realmente reduce el ruido y aumenta la resolución", concluyó el Dr. Lima. "Es un algoritmo muy inteligente".