Resumen
En este estudio analítico transversal de comparación de métodos, evaluamos imágenes de RM cerebral en 30 perros y gatos con y sin el uso de un algoritmo de reducción de ruido mediante aprendizaje profundo (DL) basado en DICOM, desarrollado específicamente para pacientes veterinarios. La comparación cuantitativa se realizó midiendo las relaciones señal-ruido (SNR) y contraste-ruido (CNR) en las mismas imágenes de RM cerebral ponderadas en T2 (T2W), T2-FLAIR y eco de gradiente (GRE) de cada paciente —imágenes nativas y tras la reducción de ruido— en regiones de interés idénticas.
A continuación, se realizaron comparaciones cualitativas: tres radiólogos veterinarios experimentados evaluaron de forma independiente las series de imágenes T2W, T2-FLAIR y GRE de cada paciente. Las imágenes nativas y las imágenes con reducción de ruido se evaluaron por separado, con los observadores cegados al tipo de imagen que estaban valorando. Para cada tipo de imagen —nativa y con reducción de ruido— y para cada tipo de secuencia de pulso, asignaron una calificación subjetiva de granularidad, contraste y calidad global.
En todas las series de imágenes evaluadas (T2W, T2-FLAIR y GRE), los valores de SNR de la sustancia gris cortical, la sustancia blanca subcortical, la sustancia gris profunda y la cápsula interna fueron estadísticamente significativamente mayores en las imágenes tratadas con el algoritmo de reducción de ruido mediante DL que en las imágenes nativas. Del mismo modo, para todos los tipos de series de imágenes evaluadas, los valores de CNR entre la sustancia gris cortical y la sustancia blanca, y entre la sustancia gris profunda y la cápsula interna, fueron significativamente mayores en las imágenes tratadas con el algoritmo de DL que en las imágenes nativas.
El análisis cualitativo confirmó estos resultados, con puntuaciones generalmente mejores de granularidad, contraste y calidad global para las imágenes tratadas con el algoritmo de reducción de ruido mediante DL.
En este estudio, este algoritmo de reducción de ruido mediante DL basado en DICOM redujo el ruido en imágenes de RM cerebral canina y felina de 1,5 T, y mejoró la calidad de imagen percibida por los radiólogos.