iHEALTH - Instituto Milenio en Ingeniería e Inteligencia Artificial para la Salud

25 de abril 2023

Seminario 25 de Abril 2023

Fecha: 25 de abril 2023
Horario: 16:30 - 18:00
Organiza: iHEALTH

Dimitrios Karampinos, Ph.D.

TÍTULO: “RM de estructuras calcificadas: Mapeo cuantitativo de susceptibilidad en el cuerpo”

RESUMEN: La imagen de estructuras calcificadas tiene una gran relevancia clínica en trastornos musculoesqueléticos, en enfermedades cardiovasculares y en oncología. Las estructuras calcificadas se caracterizan por señales típicamente bajas en imágenes de resonancia magnética (MRI) debido a sus tiempos de relajación inherentemente cortos. Debido a la naturaleza no local de los cambios de fase inducidos por la susceptibilidad en el experimento de imagen, el mapeo de susceptibilidad cuantitativa (QSM) puede aproximar los valores de susceptibilidad de las estructuras invisibles de RM, como las estructuras calcificadas. Los métodos QSM se han desarrollado predominantemente para aplicaciones cerebrales. Los primeros trabajos han indicado el valor de QSM para aplicaciones corporales. Sin embargo, el QSM corporal es un desafío debido a varias razones, que incluyen i) la presencia de diferentes especies químicas, ii) la fuerte diferencia de susceptibilidad entre los diferentes tipos de tejido, iii) los tiempos de relajación muy cortos de los diferentes tejidos de interés, iv) la baja SNR debido a la gran distancia del tejido desde las bobinas de imagen. La presente charla presentará desarrollos metodológicos novedosos en QSM corporal para superar los desafíos técnicos anteriores y destacará las aplicaciones recientes de QSM en imágenes esqueléticas y mamarias.

BIO: La investigación del Prof. Karampinos se centra en el desarrollo de nuevos métodos para la resonancia magnética nuclear (RMN). Su grupo de investigación desarrolla técnicas de adquisición de resonancia magnética, reconstrucción de imágenes y modelado de señales para generar nuevos biomarcadores cuantitativos de resonancia magnética y aumentar la solidez y eficacia de los biomarcadores cuantitativos de resonancia magnética. Los métodos desarrollados se están traduciendo en estudios clínicos para mejorar el diagnóstico, el seguimiento de la terapia y la comprensión de la fisiopatología de la enfermedad en trastornos musculoesqueléticos, en enfermedades metabólicas y en oncología corporal.
El Prof. Karampinos estudió ingeniería en la Universidad Técnica Nacional de Atenas, Grecia. En 2008, obtuvo su doctorado con énfasis en ingeniería biomédica de la Universidad de Illinois, Urbana-Champaign. Entre 2009 y 2012, fue becario postdoctoral en el Departamento de Radiología e Imágenes Biomédicas de la Universidad de California, San Francisco. Se unió al Departamento de Radiología Diagnóstica e Intervencionista de TUM en 2012 como Líder de Grupo Junior y fue designado para la Escuela de Medicina de TUM en 2019.

Cristóbal Arrieta


TÍTULO: “Fracción de grasa de densidad protónica de imágenes por resonancia magnética (MRI-PDFF): promesas cumplidas y desafíos pendientes de este biomarcador para la enfermedad del hígado graso no alcohólico”

RESUMEN: La Fracción de Grasa de Densidad Protónica de Imágenes por Resonancia Magnética (MRI-PDFF) es un biomarcador para cuantificar la grasa. MRI-PDFF es especialmente útil para diagnosticar la enfermedad del hígado graso no alcohólico (NAFLD) y hacer un seguimiento de los pacientes con NAFLD. MRI-PDFF se presentó formalmente en 2012, con un gran esfuerzo de la comunidad científica para colaborar y compartir experiencias con altos niveles de transparencia para generar consenso. El resultado de este consenso permite una validación rápida y completa de MRI-PDFF entre centros, proveedores de escáneres, secuencias y parámetros de MRI y algoritmos para cumplir con los requisitos de un biomarcador estandarizado: debe ser exacto, preciso, sólido y reproducible.

Esta charla discutirá cómo la comunidad científica tuvo en cuenta todos estos términos hasta que la FDA aprobó las soluciones disponibles comercialmente en 2017. Revisaremos las principales secuencias, modelos, algoritmos y factores de confusión que se corregirán para calcular un MRI-PDFF estandarizado. También discutiremos los desafíos y mejoras restantes, incluidos algunos proyectos en los que está trabajando nuestro equipo.

BIO: Cristóbal Arrieta es académico de la nueva Facultad de Ingeniería de la Universidad Alberto Hurtado. Obtuvo su Ph.D. en la Pontificia Universidad Católica, y su trabajo se centró en la segmentación de imágenes médicas con conocimientos previos. Actualmente está trabajando en la mejora de la cuantificación no invasiva de grasa hepática mediante resonancia magnética.

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