Ressonância magnética portátil de pacientes em ambientes internos, externos e em casa
Scientific Reports volume 12, Artigo número: 13147 (2022) Citar este artigo
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Os dispositivos móveis de imagens médicas são inestimáveis para fins de diagnóstico clínico, dentro e fora das instituições de saúde. Entre as diversas modalidades de imagem, apenas algumas são facilmente portáteis. A ressonância magnética (RM), padrão ouro para inúmeras condições de saúde, tradicionalmente não pertence a este grupo. Recentemente, empresas de tecnologia de ressonância magnética de baixo campo demonstraram os primeiros passos decisivos em direção à portabilidade em instalações e veículos médicos. No entanto, o peso e as dimensões destes scanners são incompatíveis com casos de utilização mais exigentes, como em regiões remotas e em desenvolvimento, instalações e eventos desportivos, campos médicos e militares ou cuidados de saúde ao domicílio. Aqui apresentamos imagens in vivo tiradas com um scanner de ressonância magnética de extremidades leve, pequeno e de baixo campo, fora do ambiente controlado fornecido por instalações médicas. Para demonstrar a verdadeira portabilidade do sistema e avaliar o seu desempenho em vários cenários relevantes, adquirimos imagens do joelho de um voluntário em: (i) um laboratório de física de ressonância magnética; (ii) uma sala de escritório; (iii) fora do prédio do campus, conectado a uma tomada elétrica próxima; (iv) ao ar livre, alimentado por um pequeno gerador a combustível; e (v) na residência do voluntário. Todas as imagens foram adquiridas dentro de tempos clinicamente viáveis, e as relações sinal-ruído e contraste tecidual são suficientes para reconstruções 2D e 3D com valor diagnóstico. Além disso, o voluntário carrega um implante metálico de fixação aparafusado ao fêmur, o que leva a fortes artefatos em sistemas clínicos padrão, mas parece nítido em nossas aquisições de baixo campo. No geral, este trabalho abre um caminho para uma ressonância magnética altamente acessível em circunstâncias anteriormente irrealistas.
Os scanners clínicos de ressonância magnética padrão utilizam poderosos ímãs supercondutores que interagem fortemente com a grande quantidade de núcleos de hidrogênio no corpo humano1. Esses ímãs permitem alta SNR e resolução espacial típica de imagens de ressonância magnética. Lamentavelmente, estes ímanes também requerem refrigeração criogénica, são volumosos, pesados, caros para construir, instalar, operar e manter e, em última análise, constituem uma barreira formidável à acessibilidade e democratização da RM2,3,4. Além disso, os scanners de alto campo estão sujeitos a riscos para a segurança do paciente, por exemplo, devido a incidentes com projéteis5; eles são limitados nas sequências de pulso de imagem que podem ser reproduzidas devido ao aumento das taxas de absorção específica (SAR) de energia eletromagnética nos tecidos nas frequências de rádio (RF) de excitação mais altas correspondentes6; geram ruído acústico indesejável devido a fortes interações magnéticas durante os exames7; e induzem graves artefatos de imagem ao redor de implantes metálicos devido a efeitos de suscetibilidade magnética8,9,10. Os sistemas de baixo campo (\(<0,3\) T) podem superar todos os itens acima e hoje em dia estão ganhando força como complementos acessíveis aos scanners de ressonância magnética padrão. Conquistas recentes com scanners de baixo campo incluem imagens in vivo do cérebro e das extremidades11,12, imagens de tecidos duros13,14,15 e até mesmo ressonância magnética quantitativa e impressões digitais16,17. A principal penalidade a pagar por operar neste regime é uma perda significativa de SNR e resolução espacial. No entanto, o valor diagnóstico das reconstruções resultantes não é necessariamente comprometido, devido a uma série de razões: (i) a relação contraste-ruído (CNR), uma métrica mais relevante para o diagnóstico do que a SNR, não depende tão fortemente do campo força para alguns mecanismos de contraste relevantes18,19; (ii) múltiplas condições de saúde e doenças podem ser diagnosticadas sem os detalhes requintados fornecidos pelas imagens de alto campo2; (iii) as restrições de SAR são menos pronunciadas em campos baixos, permitindo sequências de pulsos eficientes que aumentam o ciclo de trabalho para compensar parcialmente a perda de SNR2; e (iv) algoritmos de aprendizado de máquina podem ser treinados para recuperar a qualidade da imagem a partir de dados de campo baixo corrompidos por ruído, por exemplo, por meio de aprendizagem por transferência20,21.