Jaramillo-Núñez A, Gómez-Conde JC

Idioma: Español
Referencias bibliográficas: 11
Paginas: 11-19
Archivo PDF: 795.84 Kb.

RESUMEN

Introducción: cuando se interpretan gammagramas óseos a veces es difícil dar un diagnóstico acertado, principalmente cuando se trata de diferenciar si la acumulación de marcador se debe a una inflamación, una infección o una metástasis ósea en etapa temprana. En este trabajo se muestra cómo, mediante programas informáticos, se mejora sustancialmente la visualización de los gammagramas óseos; de tal manera que es posible observar zonas de acumulación de marcador que no corresponden a metástasis.
Objetivo: ayudar a disminuir el número de falsos positivos que se producen al analizar gammagramas óseos e incrementar su sensibilidad diagnóstica.
Material y métodos: se analizaron 11 gammagramas óseos obtenidos de igual número de hombres con problemas de cáncer de próstata, con edades de entre 23 y 87 años. Para visualizar mejor los gammagramas digitalizados se les aplicó un filtro Gaussiano, antes de realizar el análisis, que redujo sustancialmente el ruido de la imagen. Posteriormente se analizaron los tonos de gris de los huesos, en los gammagramas tanto anteriores como posteriores, y con los valores obtenidos se construyeron unas tablas. En particular se analizaron detalladamente los valores obtenidos para el cráneo.
Discusión: los resultados obtenidos sugieren que sí es posible diferenciar la metástasis de otras enfermedades óseas; sin embargo, para que la técnica sea eficiente en la búsqueda de cambios degenerativos, infecciones y fracturas, es necesario implementar un programa que realice las tareas requeridas automáticamente pues, tal y como realizamos este trabajo, se consume mucho tiempo.
Conclusión: el valor de los tonos de gris de la imagen son función del estado de salud del hueso: valores del orden de 15 corresponden a un hueso sano para los casos analizados, mientras que valores mayores a 20 indican que el paciente padece alguna enfermedad ósea. Consideramos que tanto el valor máximo y mínimo de los tonos de gris, así como la distribución de los pixeles con los tonos incrementados, son indispensables para determinar el tipo de enfermedad ósea que se observa en el gammagrama.

REFERENCIAS (EN ESTE ARTÍCULO)

1. Baert AL, Encyclopedia of diagnostic imaging, First ed. Berlin: Springer-Verlag, 2008.

2. Canon CL, Radiology, First ed. New York: Mc Graw Hill Medical, 2010.

3. Yong-Whee B. Combined scintigraphy and radiographic diagnosis of bone and joint diseases, Fourth ed. Berlin: Springer-Verlag, 2013.

4. Gonzalez RC, Woods RE, Eddins SL. Digital Image Processing Using Matlab, Sec. ed, Gatesmark: Tata McGraw-Hill, 2010.

5. Gonzalez RC, Woods RE. Digital image processing. First ed. Wilmington: Addison-Wesley, 1992.

6. Singh A, Rabani SA. Bone metastasis: experimental and clinical therapeutics, First ed. New Jersey: Humana Press, 2004.

7. Heymann D. Bone Cancer: progression and therapeutic approaches. First ed. London: Academic Press, 2010.

8. Brunotte F, Prieur G, Hueber A, Hennequin L, Walker PM, Gilgenkrantz JM. Improved subtraction technique in intravenous ventriculography: comparison with radionuclide studies. International Journal of cardiology 1990;28(2):237- 243.

9. Harvey L, Moses WJ, J Fisher, I Tamari, JS Borer. Diagnostic accuracy of coronary angiography utilizing computer-based digital subtraction methods. Chest 1986;90(6):793-797.

10. Schalkoff RJ. Digital image processing and computer visión. First ed. New York: John Wiley and Sons, 1989.

11. Weissman B. Imaging of arthritis and metabolic bone disease. First ed., USA, Elsevier, 2009.