Artículo original: Ultra‐low‐dose computed tomography with deep learning reconstruction for craniosynostosis at radiation doses comparable to skull radiographs: a pilot study. Lyoo Y, Choi YH, Lee SB, Lee S, Cho YJ, Hoon J, Kim SK, Cheon JE. Pediatric Radiology (2023) 53:2260–2268
DOI: https://doi.org/10.1007/s00247-023-05717-3
Sociedad: European Society of Paediatric Radiology, Society for Pediatric Radiology, Asian and Oceanic Society for Pediatric Radiology, Latin American Society of Pediatric Radiology.
Palabras clave: Children. Computed tomography. Craniosynostosis. Deep learning reconstruction. Radiation dose. Ultra-low-dose.
Abreviaturas y acrónimos: IA (Inteligencia artificial), kVp (Peak kilovoltage), ROI (Region of interest), TC (Tomografía computerizada)
Línea editorial del número: Pediatric Radiology es una revista científica asociada a múltiples sociedades de todo el mundo y dedicada a la divulgación de artículos sobre radiodiagnóstico en la población pediátrica así como en el periodo prenatal. Presenta una periodicidad mensual y contenido que abarca todas las diferentes ramas de la radiología, incluido los procedimientos intervencionistas.
Motivos para la selección: La IA está cada vez más presente en nuestras vidas, y la radiología no es una excepción. Cada vez se elaboran más estudios y artículos que evalúan cómo puede afectar y beneficiar esta tecnología que se encuentra en pleno auge al día a día de un servicio de Radiodiagnóstico. La mayoría de estos estudios están enfocados a la interpretación y análisis de imágenes por parte de un programa, muchas veces valorando la sensibilidad de los diagnósticos frente a los realizados por un radiólogo.
En este caso, nos encontramos ante un estudio que presenta un enfoque muy diferente y que me ha llamado especialmente la atención, al utilizar la inteligencia artificial como herramienta de postprocesado con el fin de elaborar imágenes de una calidad diagnóstica similar a las usadas habitualmente pero con una menor dosis de radiación ionizante (algo especialmente importante en el contexto de la radiología pediátrica).
Resumen del artículo:
La craneosinostosis es una entidad caracterizada por el cierre prematuro de las suturas craneales, lo que condiciona diferentes deformidades craneales en función de qué sutura se encuentre implicada. Afecta a aproximadamente 1 de cada 2.500 nacimientos, siendo el diagnóstico y la intervención precoz algo crucial, ya que puede impedir un correcto desarrollo cerebral y causar complicaciones a largo plazo a nivel sensorial, respiratorio y neurológico.
La exploración física y la historia clínica por sí solas no suelen ser concluyentes, por lo que suele ser necesario recurrir al diagnóstico por imagen para confirmar una craneosinostosis en niños. La radiografía de cráneo convencional, incluidas las proyecciones anteroposterior, lateral y de Townes, suele realizarse como estudio de imagen inicial. Sin embargo, la radiografía tiene una baja sensibilidad y especificidad para detectar la ausencia de consolidación sutural. Por esto, la TC es la prueba de elección, pues permite un diagnóstico más preciso y una planificación quirúrgica más sencilla, especialmente con el uso de reconstrucciones volumétricas, siendo su principal inconveniente la gran cantidad de radiación ionizante que recibe el paciente durante la realización del estudio.
En este estudio retrospectivo, se presenta un nuevo protocolo de TC craneofacial de dosis ultrabaja mediante la combinación de una técnica de bajo voltaje con una reconstrucción utilizando IA. El objetivo de este estudio piloto consiste evaluar la calidad de imagen y el rendimiento diagnóstico del protocolo de TC craneofacial de dosis ultrabaja en niños con sospecha de craneosinostosis, con y sin reconstrucción de aprendizaje profundo.
Se incluyó en el estudio a un total de 29 pacientes (16 niños y 13 niñas), cuyas edades en el momento de la exploración comprendían entre 1 y 38 meses. Los pacientes se dividieron en dos grupos, de modo que 15 pacientes fueron examinados utilizando el protocolo de dosis rutinaria (el de mayor dosis, 100 kVp) y en los 14 pacientes restantes se utilizó un protocolo de dosis ultrabaja (70 kVp).
Según la norma de referencia, 23 de 29 pacientes presentaban craneosinostosis, con un total de 36 suturas positivas para craneosinostosis y 138 suturas negativas para craneosinostosis. Según el número de suturas anómalas, 15 pacientes presentaban craneosinostosis de sutura única, 6 craneosinostosis de sutura doble y 2 pacientes presentaban tres o más suturas cerradas prematuramente. No hubo diferencias estadísticamente significativas en la prevalencia de ninguna de las suturas entre el grupo de dosis habituales y el grupo de dosis ultrabajas.
Este estudio piloto retrospectivo exploró cómo las dosis bajas de kVp y las técnicas de reconstrucción de aprendizaje profundo funcionan de forma sinérgica para reducir la dosis de radiación a la vez que se mantiene el rendimiento diagnóstico en niños con sospecha de craneosinostosis.
Para determinar la calidad de las imágenes, se evaluaron los niveles de ruido en los ROI de hueso, aire y grasa tanto en las TC con dosis habituales como en las TC con menor dosis. Se observó que dichos niveles aumentaron notablemente en las exploraciones de dosis ultrabaja en comparación con las exploraciones de dosis rutinarias. Estos niveles de ruido se vieron reducidos de manera significativa tras la aplicación de la reconstrucción por IA en las exploraciones de dosis ultrabajas.
En cuanto al rendimiento diagnóstico de las imágenes obtenidas con el protocolo de TC de dosis ultrabaja, tanto con reconstrucción de aprendizaje profundo como sin ella, con una precisión media de 0,994 (el diagnóstico fue el correcto en 83 de 84 suturas). Un rendimiento diagnóstico tan alto de la TC de dosis ultrabaja, incluso sin reconstrucción con IA indica que la reducción drástica de la dosis de radiación de TC para niños con sospecha de craneosinostosis es posible incluso en ausencia de herramientas auxiliares de mejora de la calidad de imagen.
Conclusión:
- Utilizando un protocolo de TC craneal de dosis ultrabaja sin construcción de aprendizaje profundo, se mantuvo la precisión diagnóstica para la craneosinostosis, pero la calidad de la imagen fue inferior en comparación con un protocolo de rutina.
- La aplicación de la reconstrucción de IA en las imágenes de TC de dosis ultrabaja mejoró la calidad de la imagen, reduciendo el nivel de ruido a un nivel comparable con el protocolo de dosis de rutina, al tiempo que preservó la precisión diagnóstica para la craneosinostosis.
- Por lo tanto, este estudio piloto muestra la viabilidad de reducir las dosis de radiación de TC al nivel de las radiografías de cráneo sin comprometer el rendimiento diagnóstico de la craneosinostosis.
Valoración personal:
Nos encontramos ante un estudio muy interesante, con un enfoque distinto al que solemos estar acostumbrados, y en el que se desarrolla otra forma más de aplicar la IA en nuestra especialidad. El postprocesado de imágenes es un tema muy amplio e interesante, y en el que cada vez se implican más radiólogos, y en situaciones en las que además puede suponer un beneficio para la salud del paciente, como es este caso (reducir la radiación que recibe un paciente pediátrico), hace que la lectura de este artículo sea aún más recomendable.
Además, dado los resultados estadísticos favorables obtenidos para la TC de baja dosis aunque no se utilice la IA para la posterior reconstrucción de las imágenes, este estudio puede resultar de interés también para aquellos profesionales que no disponen de acceso a este tipo de programas informáticos.
Como principales problemas que le veo al artículo, más allá de las limitaciones del estudio al no incluir demasiados pacientes, son la gran cantidad de aspectos físicos y técnicos que aborda, lo que hace que pueda en algunos momentos hacerlo un poco difícil de comprender, pudiendo obligar al lector a repasar aquellos conceptos más específicos que no utilizamos de manera habitual.
Miguel Arribas Delgado R4
Hospital Universitario de Getafe
cbseram.com 
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