Precisão em qMRI

A Ressonância Magnética Quantitativa (qMRI) é uma ferramenta poderosa que permite medir com precisão propriedades dos tecidos, como os tempos de relaxamento T1 e T2. Estes parâmetros são essenciais para compreender a estrutura, a função e a patologia dos tecidos. No entanto, a qMRI pode ser desafiante devido ao ruído e aos artefactos, que podem distorcer os valores medidos. A HawkAI, um algoritmo avançado de processamento de imagem, oferece uma resposta dedicada a estes desafios ao preservar os parâmetros de relaxometria enquanto melhora a qualidade de imagem.

Os parâmetros de relaxometria, em particular T1 e T2, são fundamentais na qMRI. A relaxação T1 reflete a velocidade com que a magnetização longitudinal regressa ao equilíbrio após um pulso de radiofrequência. A relaxação T2 reflete o decaimento da magnetização transversal ao longo do tempo. Estes parâmetros são sensíveis à microestrutura dos tecidos, ao teor de água e aos processos patológicos, tornando-os biomarcadores valiosos para várias doenças.

Vários fatores podem comprometer a precisão das medições de qMRI:

Ruído: o ruído pode introduzir erros na estimativa dos parâmetros de relaxometria, conduzindo a resultados enviesados.

Artefactos: artefactos como ghosting, ringing e distorções relacionadas com o movimento podem deformar o sinal medido e afetar a precisão da análise quantitativa.

Inomogeneidade: as inomogeneidades do campo magnético podem causar variações no sinal medido, levando a erros na estimativa dos parâmetros de relaxometria.

HawkAI é um algoritmo sofisticado de pós-processamento concebido para melhorar a qualidade de imagem, preservando simultaneamente características essenciais. Oferece várias vantagens para a RM quantitativa:

Redução de ruído: a HawkAI reduz eficazmente o ruído nas imagens de RM, melhora a relação sinal-ruído e diminui os erros na estimativa dos parâmetros de relaxometria.

Preservação dos parâmetros de relaxometria*: uma das principais vantagens da HawkAI é a sua capacidade de preservar parâmetros de relaxometria, como T1 e T2. Isto é conseguido através de um equilíbrio cuidadoso entre a redução de ruído e a preservação das características da imagem, assegurando que as propriedades subjacentes dos tecidos não são distorcidas.
*validação em curso.

Melhor precisão quantitativa: ao reduzir o ruído, a HawkAI pode melhorar de forma significativa a precisão das medições de RM quantitativa, conduzindo a resultados mais fiáveis e informativos.

A HawkAI pode ser aplicada a uma ampla gama de utilizações em RM quantitativa, incluindo:

Imagem cerebral: quantificação dos valores T1 e T2 no tecido cerebral para estudar doenças neurodegenerativas, AVC e tumores.

Imagem hepática: quantificação dos valores T1 e T2 no tecido hepático para avaliar a função do fígado e detetar doença hepática.

HawkAI representa uma ferramenta poderosa para melhorar a RM quantitativa, preservando os parâmetros de relaxometria. Pode aumentar a precisão e a fiabilidade das medições quantitativas, conduzindo a resultados mais informativos e clinicamente relevantes.