{"id":7067,"date":"2020-08-03T06:44:25","date_gmt":"2020-08-03T11:44:25","guid":{"rendered":"https:\/\/cornflowerblue-rail-980953.hostingersite.com\/?p=7067"},"modified":"2020-08-03T06:47:06","modified_gmt":"2020-08-03T11:47:06","slug":"whats-new-in-cardiothoracic-imaging-spanish-august-2020","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/staging-hub.acoredu.com\/es\/whats-new-in-cardiothoracic-imaging-spanish-august-2020\/","title":{"rendered":"What’s new in Cardiothoracic Imaging (Spanish) – August 2020"},"content":{"rendered":"

Tor\u00e1cica<\/strong><\/span><\/h3>\n

\u00a0<\/strong><\/p>\n

Uso Cuantitativo de im\u00e1genes por <\/strong>T<\/strong>omogr\u00e1fia Computada <\/strong>para entender la enfermedad pulmonar obstructiva cr\u00f3nica y la enfermedad pulmonar intersticial fibr\u00f3tica. Estado del Arte <\/strong><\/span>y orientaciones para el futuro.<\/span> <\/strong><\/h5>\n

Castillo-Saldana, D., et al. (2020). \u00abUsing Quantitative Computed Tomographic Imaging to Understand Chronic Obstructive Pulmonary Disease and Fibrotic Interstitial Lung Disease: State of the Art and Future Directions.\u00bb J Thorac Imaging<\/u> 35<\/strong>(4): 246-254.<\/p>\n

https:\/\/journals.lww.com\/thoracicimaging\/Fulltext\/2020\/07000\/Using_Quantitative_Computed_Tomographic_Imaging_to.6.aspx<\/a><\/p>\n

Palabras clave: EPOC, EPI, TC cuantitativa<\/p>\n

Investigadores del Hospital St. Paul\u2019s y la Universidad de Columbia Brit\u00e1nica reportan aplicaciones interesantes para la TC cuantitativa (QCT) en el \u00e1mbito de la enfermedad pulmonar obstructiva cr\u00f3nica (EPOC) y la enfermedad pulmonar intersticial (EPI).
\nRyerso et at. afirman que las aplicaciones de QCT se pueden usar junto con las evaluaciones cualitativas t\u00edpicas de EPOC y EPI para el diagn\u00f3stico y seguimiento de la progresi\u00f3n de estos dos patrones de enfermedades complejas. La QCT se puede utilizar en la EPOC para mapear con precisi\u00f3n las \u00e1reas de enfisema, identificar el engrosamiento de las v\u00edas respiratorias y crear reconstrucciones en 3-D del \u00e1rbol bronquial para identificar la enfermedad temprana en los bronquiolos terminales. Las principales limitaciones en la aplicaci\u00f3n cl\u00ednica de la QCT en la EPOC son la exposici\u00f3n a la radiaci\u00f3n ionizante, al escaneo de la TC y la variabilidad del paciente, y un control de calidad significativo, debido al post procesamiento manual. La QCT puede desempe\u00f1ar un papel importante en el seguimiento de la progresi\u00f3n de la EPI al examinar densidades discretas del par\u00e9nquima pulmonar y trazar estos hallazgos en un histograma de densidad. Estos datos podr\u00edan usarse junto con evaluaciones cualitativas para proporcionar a los m\u00e9dicos una forma m\u00e1s precisa de rastrear la progresi\u00f3n de la enfermedad y la respuesta al tratamiento en una poblaci\u00f3n de pacientes altamente m\u00f3rbidos. Todav\u00eda se necesitan mejoras significativas en estos algoritmos cuantitativos antes de que encuentren aplicaciones cl\u00ednicas infalibles, sin embargo, estos son desarrollos de gran inter\u00e9s.<\/p>\n

\u00a0<\/strong><\/p>\n

COVID<\/strong><\/span><\/p>\n


\n<\/strong>Tromboembolismo pulmonar en COVID-19: \u00bfTromboembolismo venoso o trombosis arterial?<\/strong><\/span><\/h5>\n

Cavagna, E., et al. (2020). \u00abPulmonary Thromboembolism in COVID-19: Venous Thromboembolism or Arterial Thrombosis?\u00bb Radiology: Cardiothoracic Imaging<\/u> 2<\/strong>(4): e200289.<\/p>\n

https:\/\/pubs.rsna.org\/doi\/10.1148\/ryct.2020200289<\/a><\/p>\n

Palabras clave: COVID-19, embolia pulmonar, tromboembolismo<\/p>\n

Los radi\u00f3logos italianos Cavagna et al. proporcionan una ventana a la asociaci\u00f3n del nuevo coronavirus y el tromboembolismo en pacientes gravemente enfermos. Se observa que los pacientes con COVID-19 tienen una tasa m\u00e1s alta de tromboembolia pulmonar (TEP); lo cual es especialmente preocupante, dada la mayor frecuencia de pacientes cr\u00edticos al inicio del estudio. En este estudio retrospectivo, se inscribieron 109 pacientes con COVID-19 que exhib\u00edan s\u00edntomas relacionados con TEP y ten\u00edan un angioTC pulmonar (ATCP) para descartar tromboembolia pulmonar. A los pacientes se les asign\u00f3 una puntuaci\u00f3n semicuantitativa (0-5) para estimar la afectaci\u00f3n pulmonar de los 5 l\u00f3bulos del pulm\u00f3n. Se encontr\u00f3 que los pacientes con una puntuaci\u00f3n de lesi\u00f3n TC m\u00e1s alta y valores de laboratorio anormales como LDH, PCR y d\u00edmero-d ten\u00edan tasas m\u00e1s altas de tromboembolismo pulmonar. Estos fen\u00f3menos hipercoagulables afectaban preferentemente a las arterias segmentarias (90,2%) y subsegmentarias (61%) del par\u00e9nquima pulmonar m\u00e1s afectado por COVID. Los autores postulan que se trata de trombosis de la arteria pulmonar secundaria a la inflamaci\u00f3n pulmonar local y estado hipercoagulable en lugar de \u00e9mbolos. Aunque el estudio carece de poder para verificar definitivamente esta afirmaci\u00f3n, los autores recurren a la evidencia de otros estudios que justifican a\u00fan m\u00e1s su afirmaci\u00f3n radical. Esperemos que futuros estudios con m\u00e1s puntos de datos est\u00e9n disponibles para validar su hip\u00f3tesis.<\/p>\n

\u00a0<\/strong><\/p>\n

Sociedad Americana de Radiolog\u00eda. Sistema de clasificaci\u00f3n de TC de t\u00f3rax para reportar neumon\u00eda por COVID-19: Variabilidad Interobservador y correlaci\u00f3n con RT-PCR<\/strong><\/span><\/h5>\n

Jaegere, T. M. H. d., et al. (2020). \u00abRadiological Society of North America Chest CT Classification System for Reporting COVID-19 Pneumonia: Interobserver Variability and Correlation with RT-PCR.\u00bb Radiology: Cardiothoracic Imaging<\/u> 2<\/strong>(3): e200213.<\/p>\n

Los radi\u00f3logos del Centro M\u00e9dico Zuyderland en los Pa\u00edses Bajos investigan el acuerdo interobservador entre radi\u00f3logos mientras usan el sistema de clasificaci\u00f3n de t\u00f3rax COVID-19 RSNA y el sistema de informes y datos COVID-19 (CO-RADS); mapeando estos resultados con los resultados de la PCR de los pacientes. En una revisi\u00f3n retrospectiva de las TC de t\u00f3rax de 96 pacientes, 2 radi\u00f3logos y un residente de 5to a\u00f1o utilizaron el sistema de clasificaci\u00f3n de TC de t\u00f3rax RSNA y el sistema de clasificaci\u00f3n CORADS para evaluar la variabilidad interobservador. Los radi\u00f3logos se encargaron de clasificar los hallazgos de la TC como \u00abt\u00edpicos\u00bb, \u00abindeterminados\u00bb, \u00abat\u00edpicos\u00bb o \u00abnegativos\u00bb para la presencia de COVID. Encontraron un acuerdo sustancial entre observadores tratantes y un acuerdo moderado entre las lecturas de los tratantes y los residentes. Luego, estos datos se compararon con los resultados de la prueba COVID RT-PCR de los pacientes. Los 45 pacientes que dieron positivo fueron estratificados por hallazgos de TC y la tasa de positividad se informo como \u00abT\u00edpica\u00bb 76.9-96.6%, \u00abIndeterminada\u00bb 51.2-64.1%, \u00abAt\u00edpica 2.8-5.3% y\u00bb Negativa \u00ab20-25%. Una tasa baja positiva en el grupo \u00abat\u00edpico\u00bb se explica por la presencia de hallazgos asociados con otras enfermedades pulmonares. La tasa de positividad curiosamente alta en el grupo \u00abnegativo\u00bb es preocupante. Los autores plantean que este grupo puede tener pacientes que a\u00fan no han manifestado signos asociados con la infecci\u00f3n por COVID-19, ya que los hallazgos de las im\u00e1genes pueden cambiar con el tiempo. Los autores tambi\u00e9n utilizaron el sistema de clasificaci\u00f3n CO-RADS y lograron un acuerdo interobservador similar con positivos no despreciables en el grupo CO-RADS 1 . Es probable que estos resultados imiten la pr\u00e1ctica cl\u00ednica, ya que los pacientes sintom\u00e1ticos se presentar\u00e1n en diferentes momentos en el proceso de la enfermedad, de modo que la TC parece tener un papel limitado en la detecci\u00f3n del coronavirus. Como las infecciones graves por COVID-19 se asocian con una morbilidad y mortalidad medicamente significativas la TC sigue desempe\u00f1ando un papel valioso en el tratamiento del paciente.<\/p>\n

 <\/p>\n

Card\u00edaco<\/strong><\/span><\/h3>\n

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Viabilidad de la IRM de flujo cuatridimensional cardiovascular durante el ejercicio en participantes sanos.<\/strong><\/span><\/h5>\n

MacDonald, J.A., et al. (2020). \u201cFeasibility of Cardiovascular Four-dimensional Flow MRI during Exercise in Healthy Participants.\u201d Radiology: Cardiothoracic Imaging 2(3):e190033<\/p>\n

https:\/\/pubs.rsna.org\/doi\/10.1148\/ryct.2020190033<\/a><\/p>\n

Palabras clave: IRM card\u00edaca, flujo 4D<\/p>\n

Macdonald et al. Examinan la efectividad de la IRM de flujo 4-D de respiraci\u00f3n libre durante el ejercicio. En una cohorte sana de 10 individuos, se realiz\u00f3 una resonancia magn\u00e9tica card\u00edaca en reposo y durante el estr\u00e9s, en la que se implement\u00f3 un protocolo de ejercicio estandarizado en un dispositivo de pasos en escalera compatible con resonancia magn\u00e9tica mientras estaba en posici\u00f3n supina dentro del im\u00e1n. Estos estudios fueron controlados retrospectivamente para tener en cuenta el artefacto de movimiento de la respiraci\u00f3n y activados por EKG para explicar el movimiento card\u00edaco. Este grupo utiliz\u00f3 un protocolo de flujo 4-D para evaluar el volumen sist\u00f3lico (SV) y la energ\u00eda cin\u00e9tica ventricular (KE) en s\u00edstole y di\u00e1stole durante los ex\u00e1menes de reposo y estr\u00e9s. Descubrieron que el gasto card\u00edaco aumentaba previsiblemente durante el ejercicio en comparaci\u00f3n con el descanso. Curiosamente, descubrieron que la energ\u00eda cin\u00e9tica del ventr\u00edculo derecho (KERV) aument\u00f3 significativamente desde el reposo, mientras que la energ\u00eda cin\u00e9tica del ventr\u00edculo izquierdo (KELV) y (SV) no. SV se ha documentado previamente que no se ve afectado durante el ejercicio en dec\u00fabito supino. Se observ\u00f3 que KERV era estad\u00edsticamente significativamente mayor en s\u00edstole en comparaci\u00f3n con KELV, y no era diferente durante la di\u00e1stole. Como el KE ventricular izquierdo no se ve afectado significativamente, la resonancia magn\u00e9tica de esfuerzo en 4-D puede tener aplicaciones limitadas. Sin embargo, esto puede convertirse en una herramienta valiosa para la evaluaci\u00f3n de la enfermedad card\u00edaca derecha, ya que el KERV se ve afectado. Existen limitaciones notables para las aplicaciones, ya que las pr\u00e1cticas actuales son secundarias a la mala reproducibilidad interobservador e intraobservador en relaci\u00f3n con el enmascaramiento ventricular y la estimaci\u00f3n de KE.<\/p>\n

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Aprendizaje autom\u00e1tico<\/strong><\/span><\/h3>\n

 <\/p>\n

Validez del Aprendizaje de M\u00e1quinas Automatizado en la reserva de flujo fraccional de la Coronario TC aplicada a la AngioTC de triple descarte en el dolor tor\u00e1cico agudo.<\/strong><\/span><\/h5>\n

Schoepf, U.J., et al. (2020) \u201cValue of Machine Learning-based Coronary CT Fractional Flow Reserve Applied to Triple-Rule-Out CT Angiography in Acute Chest Pain.\u201d Radiology: Cardiothoracic Imaging 2(3):e190137<\/p>\n

https:\/\/pubs.rsna.org\/doi\/10.1148\/ryct.2020190137<\/a><\/p>\n

Palabras clave: Aprendizaje autom\u00e1tico, Triple regla de salida (TRO), Reserva de flujo fraccional (FFR), Angiograf\u00eda coronaria por TC<\/p>\n

Los radi\u00f3logos de la Universidad de Medicina de Carolina del Sur describen una aplicaci\u00f3n para el aprendizaje autom\u00e1tico en la estimaci\u00f3n de la reserva de flujo fraccional durante la angiotomograf\u00eda de triple descarte. En una revisi\u00f3n retrospectiva que abarca 159 pacientes, Schoepf et al. revisaron 159 angioTC de triple descarte (TRO) para pacientes con probabilidad baja a moderada de enfermedad card\u00edaca. La reserva de flujo fraccional (FFR) se calcul\u00f3 utilizando un algoritmo de aprendizaje profundo. FFR exhibe una alta precisi\u00f3n diagn\u00f3stica en la evaluaci\u00f3n de la enfermedad coronaria obstructiva significativa, y se ha utilizado en el entorno ambulatorio para evaluar la enfermedad arterial coronaria (CAD). Este grupo busc\u00f3 utilizar el c\u00e1lculo de FFR in situ, no disponible comercialmente, en el entorno de emergencia para identificar pacientes con estenosis hemodin\u00e1micamente significativas y utiliz\u00f3 la intervenci\u00f3n coronaria o los eventos cardiovasculares adversos mayores (MACE) como criterios de valoraci\u00f3n. Un FFR <0,8 se consider\u00f3 estenosis hemodin\u00e1micamente significativa. De los pacientes que recibieron TRO, el 55% ten\u00eda estenosis significativa (> 50%) y el 5% ten\u00eda estenosis grave (> 70%). El 52% de los sujetos del estudio exhibieron hallazgos congruentes en FFR y TRO; de estos, se encontr\u00f3 que el 55% ten\u00eda estenosis coronaria significativa coronaria y una FFR <0.8, mientras que el 45% ten\u00eda FFR> 0.8 y ninguna estenosis significativa en TRO.<\/p>\n

En la revisi\u00f3n de la tabla, se observ\u00f3 que la revascularizaci\u00f3n coronaria o un evento MACE significativo ocurri\u00f3 en el 27.5% de los pacientes con im\u00e1genes, y que aquellos con un FFR <0.8 ten\u00edan significativamente m\u00e1s probabilidades de cumplir con uno de estos dos puntos finales que sus pares. Se observa que el 67% de los pacientes que recibieron una TRO se sometieron a pruebas posteriores, un fen\u00f3meno relativamente com\u00fan. Los autores plantean que un FFR <0,8 puede ser \u00fatil para delinear pacientes con mayor riesgo y que justificar\u00edan m\u00e1s pruebas. Se observa que 4 pacientes ten\u00edan FFR> 0,8 y se sometieron a revascularizaci\u00f3n coronaria, por lo que estos 4 pacientes podr\u00edan haberse perdido la intervenci\u00f3n terap\u00e9utica si se hubiera utilizado FFR como valor de corte para derivaci\u00f3n adicional. Tambi\u00e9n se observa que en el 54% de los pacientes que se sometieron a TRO y SPECT y al 48% de los pacientes que se sometieron a TRO y ecocardiograf\u00eda de estr\u00e9s, hubo hallazgos discordantes; 3 de estos pacientes ten\u00edan un FFR> 0.8 y un resultado positivo en SPECT \/ CT de estr\u00e9s. Como este estudio fue retrospectivo y no se tomaron decisiones de tratamiento utilizando el valor FFR <0.8 como punto de referencia, no est\u00e1 claro cu\u00e1ntos pacientes finalmente tendr\u00edan un resultado negativo. Parece que agregar FFR a TRO en pacientes con CAD de riesgo bajo a moderado puede ser una adici\u00f3n valiosa a la evaluaci\u00f3n del dolor tor\u00e1cico agudo.<\/p>\n

 <\/p>\n

Segmentaci\u00f3n de luz verdadera y falsa basada en TC, en la disecci\u00f3n a\u00f3rtica tipo B mediante el aprendizaje autom\u00e1tico.<\/strong><\/span><\/h5>\n

Hahn, L.D., et al. \u201cCT-based True- and False-Lumen Segmentation in Type B Aortic Dissection Using Machine Learning.\u201d Radiology: Cardiothoracic Imaging 2020; 2(3): e190179<\/p>\n

Palabras clave: disecci\u00f3n a\u00f3rtica, aprendizaje autom\u00e1tico<\/p>\n

https:\/\/pubs.rsna.org\/doi\/10.1148\/ryct.2020190179<\/a><\/p>\n

Los investigadores de Stanford utilizaron una red neuronal contorneada por pasos (CNN) para generar autom\u00e1ticamente reconstrucciones multiplanares (MPR) de disecci\u00f3n a\u00f3rtica tipo B sin complicaciones y luego segmentar los l\u00famenes verdadero (TL) y falso (FL).<\/p>\n

Hahn, L.D. et al. identific\u00f3 retrospectivamente a 45 pacientes con 153 Angiotomograf\u00edas de aorta (CTA) acumulativos. Los pacientes fueron asignados aleatoriamente a un conjunto de entrenamiento, un conjunto de validaci\u00f3n y un conjunto de estudios de prueba, que luego se introdujeron en la segmentaci\u00f3n gradual de la CNN. Los pasos para la segmentaci\u00f3n incluyeron identificar la aorta desde el fondo en el plano axial, determinar la l\u00ednea central a\u00f3rtica utilizando la densidad promedio dentro de la aorta, generar MPR en un plano ortogonal desde la l\u00ednea central, luego segmentar la disecci\u00f3n a\u00f3rtica en TL y FL, y finalmente convirtiendo los MPR de vuelta al plano axial. La segmentaci\u00f3n autom\u00e1tica se compar\u00f3 con los controles internos (el conjunto de prueba) y con la segmentaci\u00f3n a\u00f3rtica manual realizada por radi\u00f3logos cardiotor\u00e1cicos expertos. Los puntos finales para este estudio incluyeron el coeficiente de similitud de dados (DSC) y la distancia euclidiana promedio entre bordes en mm. Los investigadores descubrieron que no hab\u00eda una diferencia significativa entre el conjunto de validaci\u00f3n y el conjunto de datos de prueba con un DSC promedio que oscilaba entre 0,873 y 0,9, lo que sugiere una segmentaci\u00f3n altamente precisa. La distancia euclidiana promedio fue <3 mm.<\/p>\n

La segmentaci\u00f3n automatizada tambi\u00e9n gener\u00f3 diagramas de di\u00e1metro para TL, FL y aorta a lo largo de su longitud, lo que les da a los radi\u00f3logos la capacidad de evaluar cuantitativamente los vol\u00famenes. Esto es altamente aplicable a la atenci\u00f3n del paciente, ya que el di\u00e1metro a\u00f3rtico se usa para clasificar la intervenci\u00f3n a\u00f3rtica. Las aplicaciones cl\u00ednicas actuales todav\u00eda est\u00e1n algo alejadas debido a la necesidad de una entrada manual por parte de un usuario experto, ya que pueden producirse errores en la identificaci\u00f3n de TL y FL (informados en el 3,8% de los estudios). Los autores tambi\u00e9n proponen que el CNN puede haber sido sesgo dado que la misma poblaci\u00f3n de estudio se utiliz\u00f3 en las pruebas y la validaci\u00f3n. A medida que crecen los conjuntos de datos y la poblaci\u00f3n de pacientes, la CNN deber\u00eda poder diferenciar una variedad fenot\u00edpica m\u00e1s amplia de disecci\u00f3n. La mayor\u00eda de los algoritmos de IA tambi\u00e9n tienden a luchar en escenarios de la vida real debido a la variabilidad innata en los esc\u00e1neres de TC, el h\u00e1bito \/ anatom\u00eda del cuerpo del paciente y el ruido. A medida que la IA contin\u00faa mejorando, esto sin duda se convertir\u00e1 en una herramienta confiable para que los m\u00e9dicos monitoreen las disecciones a\u00f3rticas tipo B sin complicaciones.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"Tor\u00e1cica \u00a0 Uso Cuantitativo de im\u00e1genes por Tomogr\u00e1fia Computada para entender la enfermedad pulmonar obstructiva […]","protected":false},"author":3,"featured_media":7181,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"_bbp_topic_count":0,"_bbp_reply_count":0,"_bbp_total_topic_count":0,"_bbp_total_reply_count":0,"_bbp_voice_count":0,"_bbp_anonymous_reply_count":0,"_bbp_topic_count_hidden":0,"_bbp_reply_count_hidden":0,"_bbp_forum_subforum_count":0,"footnotes":""},"categories":[208],"tags":[],"class_list":["post-7067","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-sin-categorizar"],"yoast_head":"\nWhat's new in Cardiothoracic Imaging (Spanish) - 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