Ciência e Tecnologia
21.01.2012
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Nova tecnologia reduz nível de radiação em exames de tomografia computadorizada

Doses de raios-x variam de acordo com fatores como o tamanho do paciente e a parte do corpo a ser digitalizada

 
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Foto: GE Healthcare
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Aparelho de Tomografia Computadorizada de nome Veo produzido pela GE Healthcare Tomografia computadorizada do abdome e pevlis feita com a tecnologia Veo. Fígado do paciente (superior esquerdo) mostra mancha escura indicativo de câncer.
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Aparelho de Tomografia Computadorizada de nome Veo produzido pela GE Healthcare
Tomografia computadorizada do abdome e pevlis feita com a tecnologia Veo. Fígado do paciente (superior esquerdo) mostra mancha escura indicativo de câncer.

Pesquisadores da Universidade de Michigan, nos Estados Unidos, são os primeiros do país a testar uma tecnologia que permite que exames de tomografia computadorizada sejam realizados com apenas uma parte da radiação necessária para os testes convencionais.

As doses de radiação usando a tecnologia conhecida como Veo variam dependendo de fatores como o tamanho do paciente, a parte do corpo que está sendo digitalizada, e a intenção de diagnóstico.

"Reduzir a exposição dos pacientes a radiação é uma alta prioridade para nós. A dose de radiação para a tomografia computadorizada padrão é igual a cerca de 70 radiografias de tórax. Em comparação, uma tomografia computadorizada usando Veo pode usar uma dose de radiação equivalente a apenas uma ou duas radiografias de tórax", observa a professora de radiologia, Ella Kazerooni.

Veo, desenvolvida pela GE HealthCare, foi instalada para testes em um scanner de tomografia computadorizada na universidade no final de 2011. A tecnologia já está em uso na Europa, Canadá e Ásia.

A tomografia computadorizada (CT) usa raios-X para diagnosticar e monitorar uma variedade de condições de saúde, como câncer, fraturas ósseas complexas, coágulos sanguíneos e obstrução das artérias coronárias. O uso da tomografia computadorizada tem aumentado nos últimos anos, levando a preocupações sobre a exposição constante à radiação, que pode elevar o risco de câncer.

Segundo Kazerooni, a imagem feita usando Veo parece um pouco diferente do que uma imagem de CT convencional. "Eu poderia descrevê-la como um pouco pálida. Mas a verdadeira questão não é se a imagem é bonita, mas sim se podemos ver o que precisamos para obter as informações necessárias utilizando uma dose muito menor de radiação. E pelo que vimos até agora, a resposta é: sim, nós podemos", observa Kazerooni.

Como funciona

Veo não é um novo tipo de máquina, mas uma nova forma de processamento de dados. Usando uma técnica chamada Reconstrução Iterativa baseada em modelo (MBIR), a tecnologia emprega algoritmos sofisticados para extrair mais informações existentes dos dados do raio-x existentes.

"Ela usa um modelo menos idealizado de coleta de dados por meio de um scanner CT, então precisamos de menos radiação para fazer uma boa imagem. Mas esses modelos mais precisos requerem mais cálculos", explica o colaborador Jeff Fessler.

A tomografia computadorizada tira fotos de 64 secções transversais do corpo de cada vez, cada uma de espessura inferior a 1 milímetro. Um scan típico consiste de milhares dessas imagens. "É uma quantidade impressionante de dados. E os médicos não podem apenas olhar para os dados brutos, eles precisam de um software para criar uma imagem significativa", observa Fessler.

Enquanto as imagens das tomografias convencionais podem ser processadas quase instantaneamente, Veo avançou o processo de análise de números para dois scans por hora.

Ainda assim, os pesquisadores garantem que a espera é muito melhor do que alguns anos atrás, quando eram necessários dias para processar tais quantidades maciças de dados.

"Os algoritmos são mais lentos do que nós gostaríamos que eles fossem, mas já estamos trabalhando no desenvolvimento de uma nova geração que vai ser mais rápida e mais simples para ser usada de forma mais ampla", conclui Fessler.

Fonte: Isaude.net
   Palavras-chave:   Radiação    tomografia computadorizada    raio-x    Veo    Universidade de Michigan    Ella Kazerooni   
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