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Anales de Radiología, México

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2016, Número 4

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Anales de Radiología México 2016; 15 (4)


Determinación de los rangos ideales de tonos de gris para una muestra de 59 gammagramas óseos

Jaramillo-Núñez A, Zapote-Hernández B, Sánchez-Rinza B, Titla-Tlatelpa JJ
Texto completo Cómo citar este artículo Artículos similares

Idioma: Español
Referencias bibliográficas: 7
Paginas: 345-356
Archivo PDF: 554.02 Kb.


PALABRAS CLAVE

gammagrama óseo, neoplasias malignas, metástasis.

RESUMEN

Introducción: estamos desarrollando un programa que tiene como objetivo principal detectar automáticamente, en gammagramas óseos, la metástasis ósea temprana y otras enfermedades óseas como osteoporosis, infecciones, inflamaciones, etcétera. Su funcionamiento está basado en el análisis de los tonos de gris de la imagen en regiones con alta probabilidad de padecer metástasis óseas como cráneo, hombros, vértebras, costillas, pelvis, etcétera. La obtención de los valores de los tonos de gris está basada en el método de apagado de pixeles que consiste en qué, dado un valor umbral proporcionado por el usuario, todos aquellos pixeles con valores menores al umbral se ponen en cero; es decir: se “apagan” y los que quedan prendidos son analizados con el fin de determinar los tonos de gris que puedan indicar alguna anormalidad ósea.
Objetivo: determinar los intervalos de tonos de gris en la región anterior del cráneo a partir de gammagramas óseos. Los límites inferior y superior de los intervalos se proporcionarán al programa para que diferencie de manera automática los casos sanos de los no sanos.
Material y Métodos: se seleccionaron al azar 59 gammagramas óseos, de una muestra de 138, que fueron obtenidos de igual número de pacientes diagnosticados con cáncer de próstata. Antes del examen se les suministro vía intravenosa una dosis de 25 mCi de 99mTc-MDP.
Dos horas después de la administración del marcador radioactivo se les realizó un rastreo de cuerpo completo con un equipo Mediso Interview XP, versión 1.05014 de dos cabezales con colimador LEHR a una velocidad de 12 cm/min, en proyecciones anterior y posterior. Después se analizó la parte superior del cráneo y mediante un proceso estadístico se calculó el promedio y la desviación estándar de la muestra. Por último, estos valores fueron empleados para hallar los intervalos.
Resultados: los intervalos de los casos analizados diferencian perfectamente los casos ideales de los no ideales e infiltrados. Esto garantiza que el programa realizará el proceso de clasificar los casos automáticamente. La cualidad de los intervalos es que son obtenidos en función de la salud del cráneo. Para el caso ideal el intervalo va de 9 a 43 tonos de gris, para los no ideales el intervalo va de 12 a 66 y para los casos infiltrados va de 32 a 137. Los intervalos obtenidos para la muestra analizada diferencian perfectamente los casos sanos de los no sanos. Los resultados preliminares obtenidos sugieren continuar con el análisis pero con una muestra de mayor tamaño, aunque esto no modificará significativamente los resultados. Al incrementar el tamaño de la muestra tal vez sea necesaria emplear otro tipo de estadística diferente a la usada para hallar los nuevos intervalos.
Conclusión: aún cuando se tomaron como referencia cráneos libres de metástasis el método mostró anormalidades óseas que indican que la mayoría de los cráneos analizados no están completamente “sanos”. Los límites de los intervalos diferencian perfectamente bien los casos sanos de los no sanos debido a que los tonos de gris son función del estado de “salud” del cráneo.


REFERENCIAS (EN ESTE ARTÍCULO)

  1. Zapote-Hernández B., Diagnostic concordance between the visual analysis and by software in bone metastases detection by bone scintigraphy in prostate cancer, tesis de especialidad, UNAM, Fac. de Medicina, 2016.

  2. Zapote-Hernández B, Cruz-Santiago JC, González-Vargas E, Jaramillo-Núñez A., Concordancia diagnóstica entre los métodos visual e informático en la detección de metástasis por gammagrafía ósea en cáncer de próstata. Anales de Radiología México 2016;15(2):111-119.

  3. Alberto Jaramillo Núñez and J. Carlos Gómez-Conde, Method to increase diagnostic sensitivity of bone scan, Anales de Radiología México, 2015;14:11-19.

  4. Sadik M, Suurkula M, Hoglund P, Jarund A, Edenbrandt L. Improved classifications of planar whole-body bone scans using a computer-assisted diagnosis system: a multicenter, multiple-reader, multiple-case study. J Nucl Med. 2009;50:368–375.

  5. Sadik M, Hamadeh I, Nordblom P, et al. Computer-assisted interpretation of planar whole-body bone scans. J Nucl Med. 2008;49:1958–1965.

  6. Imbriaco M, Larson SM, Yeung HW, et al. A new parameter for measuring metastatic bone involvement by prostate cancer: the bone scan index. Clin Cancer Res. 1998;4:1765–1772.

  7. Sabbatini P, Larson SM, Kremer A, et al. Prognostic significance of extent of disease in bone in patients with androgen-independent prostate cancer. J Clin Oncol. 1999;17:948–957.




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Anales de Radiología México. 2016;15

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