Cuantificación semiautomática de la función ventricular izquierda y derecha en resonancia magnética cardíaca. Estudio preliminar / Semiautomatic quantification of left and right ventricular function in cardiac magnetic resonance imaging: a preliminary study

Objetivos. El objetivo de este estudio es comparar un método de segmentación semiautomático para cuantificar la función de ambos ventrículos en imágenes de resonancia magnética (RM), con el trazado manual de los contornos. Material y métodos. 17 pacientes con diversas enfermedades cardiovasculares fueron examinados con un equipo de RM de 1,5 Tesla (Magnetom Symphony Quantum; maximum gradient, 30 mT/m; slew rate, 125 T/m/s- Siemens Medical Systems, Erlangen, Germany). Se adquirieron, en todos los estudios, imágenes en modo cine, en eje corto (SSFP, 6mm de grosor de corte, en apnea, desde la base al ápex ventricular). Para reducir la interacción del usuario, solo se utilizó una imagen por paciente para iniciar el método semiautomático. Este método se basa en un algoritmo de crecimiento regional y detección de bordes específicamente diseñado. En todos los pacientes, se cuantificaron los volúmenes telediastólico (VTD), telesistólico (VTS) y la fracción de eyección (FE) de ambos ventrículos. Resultados. No se detectaron diferencias estadísticamente significativas en la cuantificación de la función de ambos ventrículos con los métodos de segmentación propuestos (p>0,05). La diferencia de los volúmenes, aunque cercana a la significación, no conlleva un valor clínico relevante. La correlación al estimar la función ventricular izquierda fue excelente (r>0,9), disminuyendo levemente para la función ventricular derecha (r>0,7). Conclusiones. Nuestro método de segmentación semiautomático permite una cuantificación de la función de ambos ventrículos tan exacta como el método convencional(AU)

Objectives. The aim of this study was to compare a semiautomatic segmentation method to quantify the function of both ventricles in magnetic resonance imaging (MRI) with the manual tracing method. Material and methods. We examined 17 patients with diverse cardiovascular diseases on a 1.5 Tesla MRI unit (Magnetom Symphony Quantum; Siemens Medical Systems, Erlangen, Germany) using the following parameters: maximum gradient, 30 mT/m; and slew rate, 125 T/m/s. In all studies, we acquired images in cine mode in the short axis (SSFP, 6mm slice thickness, from the base to the ventricular apex) with breath holding. To reduce the user interaction, we used only one image per patient to initiate the semiautomatic method. The semiautomatic method was based on a specifically designed algorithm of regional growth and border detection. We quantified the end-diastolic volume (EDV), end-systolic volume (ESV), and the ejection fraction (EF) for both ventricles in all patients. Results. No significant differences between the two segmentation techniques were found in the quantification of either ventricle (p>0.05). The difference in the volumes, although nearly significant, are clinically irrelevant. The correlation for the estimation of left ventricular function was excellent (r>0.9), and the correlation for the estimation of right ventricular function was good (r>0.7). Conclusions. Our semiautomatic segmentation method enables the function of both ventricles to be quantified as accurately as the conventional method(AU)

Detección automática de nódulos pulmonares en tomografía computarizada. Un estudio preliminar / Automatic detection of pulmonary nodules on computed tomography: a preliminary study

Objetivos. Durante estos últimos años ha habido un interés creciente en el desarrollo de algoritmos de diagnóstico asistido por ordenador (CAD) aplicados a la detección de nódulos pulmonares, tanto en radiografías como en tomografía computarizada (TC); su propósito consistiría en llamar la atención del radiólogo indicando radioopacidades sospechosas que podrían representar cáncer en las imágenes. Nosotros estamos desarrollando un sistema CAD dedicado a la detección de nódulos pulmonares en imágenes de TC helicoidal. Material y métodos. Se han recogido casos de TC helicoidal de pacientes con nódulos pulmonares. Se incluyeron en el estudio 64 nódulos, calcificados y no calcificados, con diámetros entre 3-30 mm. Para la obtención de los casos se han utilizado dos equipos de TC de 4 y 64 cortes, respectivamente. Los casos positivos para nódulo pulmonar se determinaron mediante interpretación del estudio por tres radiólogos de tórax, de dos instituciones diferentes. Para evaluar el sistema de detección se calcularon la sensibilidad y el número de falsos positivos por imagen. Resultados. Se ha desarrollado un algoritmo de detección automática de nódulos pulmonares en TC y se ha realizado una evaluación preliminar del mismo. Para una sensibilidad del 76% se obtuvo una tasa de 1,3 falsos positivos por imagen. Conclusiones. Los resultados obtenidos, aunque son preliminares, sugieren que el sistema podría ser de ayuda para los radiólogos en la detección de nódulos pulmonares en TC helicoidal (AU)

Recent years have seen growing interest in the development of algorithms for computer-assisted diagnosis (CAD) for the detection of pulmonary nodules on both plain-film radiographs and computed tomography (CT) studies. The purpose of CAD algorithms in this context is to alert radiologists to suspicious radioopacities that might represent cancer in the images. We are developing a CAD system for the detection of pulmonary nodules on helical CT images. Material and methods. We collected cases of patients with pulmonary nodules examined with helical CT. A total of 64 nodules, including both calcified and noncalcified lesions, ranging from 3 to 30 mm in diameter were included in the study. Studies were acquired on one 4-slice and one 64-slice CT scanners. Three chest radiologists at two institutions interpreted the studies to determine whether pulmonary nodules were present. We calculated the sensitivity and the number of false positives per image to evaluate the CAD system. Results. We have developed and evaluated an algorithm for the automatic detection of pulmonary nodules on CT images. For a sensitivity of 76%, the false-positive rate was 1.3 per image. Conclusions. Our preliminary results suggest that the system might be useful for radiologists in the detection of pulmonary nodules on helical CT images (AU)