Notícia

Nova tecnologia de raios X pode melhorar o diagnóstico da COVID-19

Fonte

TUM | Universidade Técnica de Munique

Data

segunda-feira, 12 dezembro 2022 06:15

Áreas

Diagnóstico. Doenças Infecciosas. Inteligência Artificial. Microbiologia. Radiologia. Saúde Pública.

Os pulmões de pacientes com COVID-19 são normalmente visualizados usando tomografia computadorizada (TC). A tecnologia TC usa várias imagens de raios-X de diferentes ângulos para calcular uma imagem tridimensional. Isso fornece resultados mais precisos do que imagens bidimensionais usando tecnologia convencional de raios X. A desvantagem, no entanto, é uma maior dose de radiação devido ao grande número de imagens de raios X necessárias.

A radiografia de tórax em campo escuro é uma nova tecnologia de raio-X desenvolvida pelo Dr. Franz Pfeiffer, professor do Departamento de Física e diretor do Instituto de Engenharia Biomédica de Munique na Universidade Técnica de Munique (TUM), na Alemanha. A tecnologia está abrindo caminho para novas possibilidades em diagnósticos radiológicos: “Durante nosso exame de raio-X, obtemos imagens de raios X convencionais e imagens de campo escuro simultaneamente. Isso nos fornece informações adicionais sobre o tecido pulmonar afetado de forma rápida e fácil”, disse o Dr. Franz Pfeiffer.

“A dose de radiação resultante é cinquenta vezes menor em comparação com [as doses emitidas pelas] máquinas de tomografia computadorizada. Consequentemente, esse método é promissor para cenários de aplicação que exigem exames repetidos por longos períodos de tempo – por exemplo, ao investigar a progressão da COVID longa. Essa abordagem pode servir como um alternativa à tomografia computadorizada para imagens do tecido pulmonar durante períodos prolongados de observação”, explicou o professor Franz Pfeiffer.

Informações adicionais sobre a microestrutura do tecido pulmonar

Em um novo estudo, os radiologistas compararam as imagens de pacientes com doença pulmonar por COVID-19 com as de indivíduos saudáveis. Eles descobriram que a distinção entre indivíduos doentes e saudáveis era mais fácil usando imagens de campo escuro do que imagens convencionais de raios X. Os radiologistas foram capazes de diferenciar entre tecido pulmonar doente e saudável mais prontamente quando ambos os tipos de imagens – convencional e de campo escuro – estavam disponíveis.

Enquanto a tecnologia convencional de raios X depende da atenuação dos raios X, a tecnologia de raios X de campo escuro utiliza o chamado espalhamento de raios X de ângulo pequeno. Isso abre a porta para obter informações adicionais sobre a natureza da microestrutura do tecido pulmonar. As imagens de campo escuro podem, portanto, fornecer valor agregado ao investigar uma variedade de doenças pulmonares.

Avaliação quantitativa

A equipe de pesquisa otimizou o protótipo da máquina de raios X para permitir a avaliação quantitativa das imagens. Um pulmão saudável com muitos alvéolos intactos produz um forte sinal de campo escuro e aparece claro na imagem. Em contraste, o tecido pulmonar inflamado, com fluido incorporado, produz um sinal mais fraco e aparece mais escuro na imagem. “Normalizamos o sinal de campo escuro em relação ao volume pulmonar para explicar as variações de volume pulmonar entre os indivíduos”, explicou a Dra. Manuela Frank, principal autora do artigo.

“Na sequência do trabalho, esperamos examinar mais pacientes. Assim que tivermos dados suficientes de raios X de campo escuro disponíveis, pretendemos usar inteligência artificial (IA) para apoiar o processo de avaliação. Para imagens convencionais, já realizamos um projeto piloto para avaliação de IA de nossas imagens de raio-X”, concluiu a Dra. Daniela Pfeiffer, professora de Radiologia e diretora médica do estudo no Hospital Klinikum rechts der Isar da Universidade TUM.

Acesse a notícia completa na página da Universidade Técnica de Munique (em inglês).

Fonte: Universidade Técnica de Munique. Imagem: Dra. Daniela Pfeiffer, professora de Radiologia e diretora médica do estudo no Hospital Klinikum rechts der Isar da TUM. Fonte: Andreas Heddergott, TUM.

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