Estudio multicéntrico del modelo de inteligencia artificial para la reducción del agente de contraste basado en gadolinio en resonancia magnética cerebral (MAGNET) (MAGNET)

La resonancia magnética con GBCA es una parte indispensable de los exámenes de imágenes para el diagnóstico de enfermedades cerebrales. Generalmente, GBCA es seguro, con algunos efectos secundarios leves desde que GBCA recibió la aprobación de la FDA en 1989. Existen numerosos problemas que desafían la práctica actual de uso generalizado de GBCA. GBCA puede desencadenar fibrosis sistémica nefrogénica (NSF) en circunstancias particulares, causar reacciones alérgicas, puede aumentar el riesgo de muerte fetal y acumularse en el cerebro, como el núcleo dentado y el globo pálido. Es necesario realizar esfuerzos para reducir la dosis sin dejar de mantener las capacidades de diagnóstico. Las técnicas de inteligencia artificial (IA) han mostrado un gran potencial en los campos médicos. El aprendizaje profundo (DL), una rama de la IA, se ha aplicado a la segmentación de imágenes, el diagnóstico asistido por computadora y la reducción de la dosis de GBCA.

Este estudio tiene la intención de construir un conjunto de datos prospectivos de resonancia magnética cerebral que incluya pacientes con anomalías cerebrales sospechadas o conocidas para minimizar el uso de GBCA. Luego entrene modelos DL para procesar imágenes previas al contraste y/o imágenes T1 de dosis baja para predecir imágenes T1 virtuales mejoradas con contraste (vir-T1c), tomando las imágenes de dosis completa como estándar de referencia. Posteriormente, evaluar y comparar cuantitativa y cualitativamente imágenes vir-T1c de modelos de DL sobre el rendimiento del diagnóstico clínico, centrándose en la detección de lesiones, el diagnóstico y la terapia, para explorar un modelo de DL universal, proporcionar imágenes mejoradas más rápidas y convenientes en la práctica clínica. Para minimizar el uso de GBCA, haremos lo siguiente:

1. Utilice métodos novedosos de inteligencia artificial (IA) con imágenes previas al contraste, incluidas técnicas convencionales (T1WI, T2WI, FLAIR, DWI/ADC), nuevas técnicas de resonancia magnética fisiológica (ASL, APT-CEST, SWI/QSM) agregando información fisiológica de la perfusión también como imágenes metabólicas y de susceptibilidad, y/o imágenes de dosis baja (10 % o 25 %) para sintetizar imágenes vir-T1c;
2. Cuantificar cuándo (en qué pacientes y en qué tiempos de seguimiento) GBCA se puede omitir o minimizar sin influir en el diagnóstico de enfermedades cerebrales y la evaluación del tratamiento para los evaluadores médicos y, por lo tanto, el pronóstico del paciente.

Este estudio no limita a los fabricantes, incluidos los escáneres de 1,5 T y 3,0 T, o tipos de GBCA.