{"id":8689,"date":"2020-09-24T10:40:48","date_gmt":"2020-09-24T15:40:48","guid":{"rendered":"https:\/\/cornflowerblue-rail-980953.hostingersite.com\/?p=8689"},"modified":"2020-09-24T10:40:48","modified_gmt":"2020-09-24T15:40:48","slug":"whats-new-in-genitourinary-imaging-spanish-september-2020","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/staging-hub.acoredu.com\/es\/whats-new-in-genitourinary-imaging-spanish-september-2020\/","title":{"rendered":"What&#8217;s new in Genitourinary Imaging (Spanish) &#8211; September 2020"},"content":{"rendered":"<h5><span style=\"color: #3366ff;\"><strong>Nuevo mapeo en T2 para evaluar las caracter\u00edsticas del c\u00e1ncer de cuello uterino al proporcionar mapas cuantitativos T2 e im\u00e1genes morfol\u00f3gicas sint\u00e9ticas: un estudio preliminar<\/strong><\/span><\/h5>\n<p>Li S, Liu J, Zhang F, et al.<\/p>\n<p>Novel T2 Mapping for Evaluating Cervical Cancer Features by Providing Quantitative T2 Maps and Synthetic Morphologic Images: A Preliminary Study [published online ahead of print, 2020 Aug 14].<\/p>\n<p><em>J Magn Reson Imaging<\/em>. 2020;10.1002\/jmri.27297. doi:10.1002\/jmri.27297<\/p>\n<p><a href=\"https:\/\/doi.org\/10.1002\/jmri.27297\">https:\/\/doi.org\/10.1002\/jmri.27297<\/a><\/p>\n<p>Este estudio retrospectivo de Li et al evalu\u00f3 la utilidad de los valores de T2 en la clasificaci\u00f3n, graduaci\u00f3n y predicci\u00f3n de la evidencia de invasi\u00f3n del espacio linfovascular (LVSI) en pacientes con c\u00e1ncer de cuello uterino. El grupo evalu\u00f3 63 pacientes con c\u00e1ncer de cuello uterino confirmado histopatol\u00f3gicamente con eco de esp\u00edn turbo T2W, im\u00e1genes ecoplanares ponderadas por difusi\u00f3n y secuencia de mapeo T2 acelerada. La secuencia de mapeo T2 proporcion\u00f3 tanto mapas T2 cuantitativos como im\u00e1genes T2W sint\u00e9ticas. Las im\u00e1genes sint\u00e9ticas T2W se generaron a partir de los valores de los mapas cuantitativos T2 y se compararon con im\u00e1genes T2W convencionales. Los valores de T2 entre tumores bien\/moderadamente diferenciados en comparaci\u00f3n con tumores pobremente diferenciados fueron significativamente diferentes (92,8 frente a 83,8 mseg, p &lt;0,05). Adem\u00e1s, los tumores con LVSI tambi\u00e9n ten\u00edan valores de T2 m\u00e1s bajos (82,2 vs 93,9 mseg, p &lt;0,05). Los valores de ADC tambi\u00e9n variaron significativamente entre tumor bien\/moderadamente diferenciado y mal diferenciado; sin embargo, no fue \u00fatil para la evaluaci\u00f3n de LVSI. El grupo sugiere que la capacidad del mapeo T2 acelerado para producir mapas T2 e im\u00e1genes sint\u00e9ticas T2W y la capacidad de predecir LVSI lo convierte en una herramienta \u00fatil para la evaluaci\u00f3n y estadificaci\u00f3n del c\u00e1ncer de cuello uterino.<\/p>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<h5><span style=\"color: #3366ff;\"><strong>PET \/ RMN en c\u00e1ncer de cuello uterino: asociaciones entre biomarcadores de imagen y estadio tumoral, progresi\u00f3n de la enfermedad y supervivencia general<\/strong><\/span><\/h5>\n<p>Shih IL, Yen RF, Chen CA, et al.<\/p>\n<p>PET\/MRI in Cervical Cancer: Associations Between Imaging Biomarkers and Tumor Stage, Disease Progression, and Overall Survival [published online ahead of print, 2020 Aug 14].<\/p>\n<p><em>J Magn Reson Imaging<\/em>. 2020;e27311. doi:10.1002\/jmri.27311<\/p>\n<p><a href=\"https:\/\/doi.org\/10.1002\/jmri.27311\">https:\/\/doi.org\/10.1002\/jmri.27311<\/a><\/p>\n<p>Shih et al realizaron este estudio prospectivo en 54 pacientes con c\u00e1ncer de cuello uterino reci\u00e9n diagnosticado para evaluar las asociaciones entre los biomarcadores de im\u00e1genes de PET\/ RMN y el estadio del tumor, la supervivencia libre de progresi\u00f3n y la supervivencia general. Se obtuvo una PET \/ RMN en un esc\u00e1ner de MRI 3T con im\u00e1genes ponderadas por difusi\u00f3n con valores de b de 50 y 1000. Dos radi\u00f3logos midieron el ADCmin, as\u00ed como el SUV medio y m\u00e1ximo, el volumen tumoral metab\u00f3lico (MTV) y la gluc\u00f3lisis total de la lesi\u00f3n. Los tumores avanzados (T \u2265 1b2, M1, estadio \u2265 IB3) y los tumores con enfermedad ganglionar (N1) ten\u00edan menor ADCmin y alto MTV, MTV \/ ADCmin. MaxSUV fue un predictor de supervivencia libre de progresi\u00f3n, mientras que ADCmin predijo la supervivencia general. El grupo concluy\u00f3 que los biomarcadores de im\u00e1genes de PET \/ RMN est\u00e1n asociados con el estadio del tumor y la supervivencia.<\/p>\n<p><strong>\u00a0<\/strong><\/p>\n<h5><span style=\"color: #3366ff;\"><strong>Aprendizaje autom\u00e1tico en la caracterizaci\u00f3n radi\u00f3mica de la masa renal: <\/strong><strong>fundamentos, aplicaciones, desaf\u00edos y direcciones futuras<\/strong><\/span><\/h5>\n<p>Kocak B, Kus EA, Yardimci AH, Bektas CT, Kilickesmez O.<\/p>\n<p>Machine Learning in Radiomic Renal Mass Characterization: Fundamentals, Applications, Challenges, and Future Directions [published online ahead of print, 2020 Aug 12].<\/p>\n<p><em>AJR Am J Roentgenol<\/em>. 2020;1-9. doi:10.2214\/AJR.19.22608<\/p>\n<p><a href=\"https:\/\/doi.org\/10.2214\/AJR.19.22608\">https:\/\/doi.org\/10.2214\/AJR.19.22608<\/a><\/p>\n<p>Este es un art\u00edculo de revisi\u00f3n que proporciona una descripci\u00f3n general del uso del aprendizaje autom\u00e1tico (ML) y los enfoques de aprendizaje profundo en la caracterizaci\u00f3n de masas renales. La revisi\u00f3n cubre conceptos fundamentales, aplicaciones actuales y desaf\u00edos para la implementaci\u00f3n del aprendizaje autom\u00e1tico en la caracterizaci\u00f3n de masas renales. El art\u00edculo describe que la disponibilidad de muchas cajas de herramientas de c\u00f3digo abierto, gratuitas y f\u00e1ciles de usar ha creado una barrera baja de entrada de ML a la radiolog\u00eda con los usos actuales en la caracterizaci\u00f3n de masas renales para incluir la determinaci\u00f3n de malignidad de lesiones benignas, agresividad tumoral, subtipificaci\u00f3n de tumores y radiogen\u00f3mica. Los autores sugieren que conjuntos de datos m\u00e1s grandes y nuevos algoritmos conducir\u00e1n a posibilidades ilimitadas para ayudar a hacer avanzar el campo.<\/p>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<h5><span style=\"color: #3366ff;\"><strong>Evaluaci\u00f3n multic\u00e9ntrica de m\u00faltiples lectores de un sistema de mapeo de la atenci\u00f3n basado en inteligencia artificial para la detecci\u00f3n del c\u00e1ncer de pr\u00f3stata con resonancia magn\u00e9tica multiparam\u00e9trica<\/strong><\/span><\/h5>\n<p>Mehralivand S, Harmon SA, Shih JH, et al.<\/p>\n<p>Multicenter Multireader Evaluation of an Artificial Intelligence-Based Attention Mapping System for the Detection of Prostate Cancer With Multiparametric MRI [published online ahead of print, 2020 Aug 5].<\/p>\n<p><em>AJR Am J Roentgenol<\/em>. 2020;1-10. doi:10.2214\/AJR.19.22573<\/p>\n<p><a href=\"https:\/\/doi.org\/10.2214\/AJR.19.22573\">https:\/\/doi.org\/10.2214\/AJR.19.22573<\/a><\/p>\n<p>Mehralivand et al realizaron un estudio que evalu\u00f3 a 152 pacientes con 274 lesiones probadas de c\u00e1ncer de pr\u00f3stata de 5 instituciones. Nueve lectores diferentes evaluaron los estudios mpRMN utilizando PIRADsv2 con y sin un sistema de detecci\u00f3n basado en IA. Cuando los lectores utilizaron el sistema basado en IA, solo pudieron aceptar o rechazar las lesiones que estaban dentro de los cuadros de atenci\u00f3n generados por IA. La sensibilidad general para la detecci\u00f3n de lesiones fue mayor para el sistema basado en IA (57,4% vs 53,6% p = 0,073) con el AUC de 77,5% para IA y 74,9% para mpRMN solo. Hubo un acuerdo moderado entre lectores entre AI y mpRMN solo con mayor sensibilidad para la detecci\u00f3n de lesiones en la zona de transici\u00f3n para el sistema basado en AI. En general, el grupo sugiri\u00f3 que el sistema basado en IA mostr\u00f3 una mejora significativa en la detecci\u00f3n de lesiones en la zona de transici\u00f3n.<\/p>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<h5><span style=\"color: #3366ff;\"><strong>Utilizaci\u00f3n y rendimiento de la urograf\u00eda por TC: \u00bfSe est\u00e1n siguiendo las directrices de la Asociaci\u00f3n Americana de Urolog\u00eda para la obtenci\u00f3n de im\u00e1genes de pacientes con hematuria microsc\u00f3pica asintom\u00e1tica?<\/strong><\/span><\/h5>\n<p>Skaggs, A. W., Loehfelm, T. W., Fananapazir, G., Dall&#8217;era, M., &amp; Corwin, M. T. (2020).<\/p>\n<p>Utilization and Yield of CT Urography: Are the American Urological Association Guidelines for Imaging Patients With Asymptomatic Microscopic Hematuria Being Followed?<\/p>\n<p><em>American Journal of Roentgenology<\/em>. doi:10.2214\/ajr.20.22998<\/p>\n<p><a href=\"http:\/\/doi.org\/10.2214\/ajr.20.22998\">http:\/\/doi.org\/10.2214\/ajr.20.22998<\/a><\/p>\n<p>Skagg et al realizaron una revisi\u00f3n retrospectiva de 419 pacientes con hematuria microsc\u00f3pica asintom\u00e1tica. Se excluyeron los pacientes con etiolog\u00eda benigna de hematuria o malignidad urol\u00f3gica previa. De los 419 pacientes, se seleccionaron 200 para determinar la idoneidad, que se defini\u00f3 como an\u00e1lisis de orina con&gt; 3 rbcs por campo de gran aumento. Aproximadamente el 29% de los 200 pacientes seleccionados al azar no cumplieron con los criterios de la AUA para la evaluaci\u00f3n radiol\u00f3gica. Se identificaron 1 masa renal s\u00f3lida y 1 posible masa vesical sin evidencia de neoplasia urotelial del tracto superior.<\/p>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<h5><span style=\"color: #3366ff;\"><strong>Sistema de informaci\u00f3n de datos y obtenci\u00f3n de im\u00e1genes de ves\u00edculas (VI-RADS): Exactitud de diagn\u00f3stico de m\u00faltiples lectores multiinstitucional y estudio de acuerdo entre observadores<\/strong><\/span><\/h5>\n<p>Ueno Y, Tamada T, Takeuchi M, et al.<\/p>\n<p>Vesicle Imaging and Data Reporting System (VI-RADS): Multi-institutional multi-reader diagnostic accuracy and inter-observer agreement study [published online ahead of print, 2020 Jul 29].<\/p>\n<p><em>AJR Am J Roentgenol<\/em>. 2020;10.2214\/AJR.20.23604. doi:10.2214\/AJR.20.23604<\/p>\n<p><a href=\"https:\/\/doi.org\/10.2214\/AJR.20.23604\">https:\/\/doi.org\/10.2214\/AJR.20.23604<\/a><\/p>\n<p>Este grupo llev\u00f3 a cabo un estudio retrospectivo de 91 pacientes que ten\u00eda como objetivo evaluar la concordancia interobservador y el rendimiento diagn\u00f3stico del Sistema de datos e informes de im\u00e1genes vesicales (VI-RADS) para predecir la presencia de c\u00e1ncer de vejiga con invasi\u00f3n muscular (MIBC). VI-RADS es un sistema de puntuaci\u00f3n de 5 puntos con el objetivo de establecer la probabilidad de MIBC con una puntuaci\u00f3n de 4\/5, lo que sugiere que la invasi\u00f3n muscular es probable. La presencia de invasi\u00f3n muscular finalmente requiere que los pacientes se sometan a una cistectom\u00eda radical. En este estudio, el estado de invasi\u00f3n muscular del tumor se determin\u00f3 mediante cortes histol\u00f3gicos de TURBT o cistectom\u00eda, y esto se compar\u00f3 con las puntuaciones VI-RADS asignadas por 7 radi\u00f3logos de diversa experiencia. Hubo un acuerdo de moderado a sustancial entre lectores experimentados y entre lectores experimentados y sin experiencia. La sensibilidad y especificidad de obtener una puntuaci\u00f3n de 4 o m\u00e1s es 74,1% y 94,1% para lectores experimentados y 63,9% y 86,4% para lectores inexpertos.<\/p>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<p><strong>\u00a0<\/strong><\/p>\n<h5><span style=\"color: #3366ff;\"><strong>Prevalencia de c\u00e1ncer de pr\u00f3stata en la zona de transici\u00f3n PI-RADS versi\u00f3n 2.1 \u00abn\u00f3dulos at\u00edpicos\u00bb reclasificados por im\u00e1genes ponderadas de difusi\u00f3n anormal: correlaci\u00f3n con biopsia dirigida dirigida por TRUS dirigida por resonancia magn\u00e9tica.<\/strong><\/span><\/h5>\n<p>Lim CS, Abreu-Gomez J, Carrion I, Schieda N.<\/p>\n<p>Prevalence of prostate cancer in PI-RADS version 2.1 transition zone &#8216;atypical nodules&#8217; upgraded by abnormal diffusion weighted imaging: correlation with MRI-directed TRUS-guided targeted biopsy [published online ahead of print, 2020 Jul 29].<\/p>\n<p><em>AJR Am J Roentgenol<\/em>. 2020;10.2214\/AJR.20.23932. doi:10.2214\/AJR.20.23932<\/p>\n<p><a href=\"http:\/\/doi.org\/10.2214\/AJR.20.23932\">http:\/\/doi.org\/10.2214\/AJR.20.23932<\/a><\/p>\n<p>Lim et al hicieron un an\u00e1lisis retrospectivo en 104 hombres consecutivos que se sometieron a biopsia guiada por RM de n\u00f3dulos at\u00edpicos de la zona de transici\u00f3n que se reclasificaron mediante DWI. Hubo 95 lesiones PI-RAD de categor\u00eda 3, 40 de las cuales se actualizaron seg\u00fan la DWI. Hubo un acuerdo de leve a sustancial entre los radi\u00f3logos al clasificar cada una de las lesiones. De los 40 n\u00f3dulos reclasificados, solo el 27,5% ten\u00eda c\u00e1ncer de pr\u00f3stata y el 7,5% ten\u00eda c\u00e1ncer de pr\u00f3stata cl\u00ednicamente significativo en comparaci\u00f3n con el 43,6% y el 20,0% de los n\u00f3dulos que se diagnosticaron como PI-RADS 3 mediante im\u00e1genes T2W. El grupo sugiere que la prevalencia de CaP en n\u00f3dulos at\u00edpicos de TZ reclasificados por DWI en comparaci\u00f3n con las im\u00e1genes convencionales ponderadas en T2, lo que valida el uso de las reglas de actualizaci\u00f3n de DWI introducidas en PIRADSv2.1.<\/p>\n<p><strong>\u00a0<\/strong><\/p>\n<h5><span style=\"color: #3366ff;\"><strong>Precisi\u00f3n diagn\u00f3stica de la PET \/ TC con 68Ga-PSMA para la detecci\u00f3n inicial en pacientes con sospecha de c\u00e1ncer de pr\u00f3stata: revisi\u00f3n sistem\u00e1tica y metan\u00e1lisis<\/strong><\/span><\/h5>\n<p>Satapathy, S., Singh, H., Kumar, R., &amp; Mittal, B. R. (2020).<\/p>\n<p>Diagnostic accuracy of 68Ga-PSMA PET\/CT for initial detection in patients with suspected prostate cancer: A systematic review and meta-analysis.<\/p>\n<p><em>American Journal of Roentgenology<\/em>. doi:10.2214\/ajr.20.23912<\/p>\n<p><a href=\"https:\/\/doi.org\/10.2214\/ajr.20.23912\">https:\/\/doi.org\/10.2214\/ajr.20.23912<\/a><\/p>\n<p>Los autores realizaron una revisi\u00f3n sistem\u00e1tica evaluando el rendimiento de GA-PSMA PET-CT. El grupo utiliz\u00f3 7 art\u00edculos que inclu\u00edan a 389 pacientes con una sensibilidad, especificidad, raz\u00f3n de probabilidad positiva y raz\u00f3n de probabilidad negativa de 0,97, 0,66, 2,86 y 0,05, respectivamente. Demostraron que GA-PSMA PET CT ten\u00eda una excelente sensibilidad y un alto \u00edndice de probabilidad negativa en el diagn\u00f3stico inicial de c\u00e1ncer de pr\u00f3stata.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"Nuevo mapeo en T2 para evaluar las caracter\u00edsticas del c\u00e1ncer de cuello uterino al proporcionar [&hellip;]","protected":false},"author":3,"featured_media":3559,"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-8689","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-sin-categorizar"],"yoast_head":"<!-- This site is optimized with the Yoast SEO plugin v25.1 - https:\/\/yoast.com\/wordpress\/plugins\/seo\/ -->\n<title>What&#039;s new in Genitourinary Imaging (Spanish) - 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