Residentes en Radiología y Técnicos de Radiología:
150 € IVA incluido.
Adjunto en Radiología y otros:
200 € IVA incluido
Acceso al curso desde 19 de Junio al 20 de Agosto
Inscripción única: 150 € IVA incluido
Objetivos de aprendizaje:
1. Ver cómo afecta el campo magnético a las diferentes secuencias con técnicas de aceleración.
2. Entender la importancia de las antenas y cómo afecta su diseño a la calidad de imagen.
3. Comparar la calidad de imagen dependiendo de la fuerza y amplitud de gradientes de una RM.
Desde sus inicios ha habido una demanda constante de acelerar la adquisición de imágenes por RM. La cantidad de muestras de datos necesarias para reconstruir las imágenes viene dictada por el campo de visión y la resolución deseados. Uno de los principales avances para reducir la cantidad de datos necesarios fue la obtención de imágenes en paralelo, que se basa en adquisiciones con varias bobinas receptoras. El modelo subyacente se combinó posteriormente con el compressed sensing, que introdujo un nuevo concepto de muestreo de datos combinado con una reconstrucción de imágenes regularizada.
Objetivos de aprendizaje:1. Obtener una visión general de las estrategias de muestreo de datos en RM.
2. Conocer la base de las imágenes en paralelo para aprovechar al máximo las bobinas multielemento.
3. Comprender cómo se combinan las imágenes paralelas con compressed sensing.
Adquisición y reconstrucción basadas en Deep learning en RM abdominal.
Aunque las imágenes paralelas pueden acelerar las adquisiciones de RM, su limitación viene dada por la reducción de la relación señal-ruido en las imágenes de RM. En la última década los algoritmos basados en Deep learning han mostrado mejoras significativas para la mejora de imágenes. Estos algoritmos, integrados en las denominadas reconstrucciones de Deep learning basadas en la física, han encontrado entretanto su camino hacia la aplicación clínica.
Objetivos de aprendizaje:1. Entender cómo se combinan las reconstrucciones convencionales de RM con componentes basados en Deep learning.
2. Ilustrar las aplicaciones que se benefician de la optimización basada en los datos.
Las diferentes técnicas de aceleración disponibles implican, como contrapartida, una mayor sensibilidad a imperfecciones durante la adquisición que pueden provocar la aparición de nuevos tipos de artefactos. En esta charla se presentarán los diferentes tipos de artefactos que nos podemos encontrar al aplicar múltiples técnicas de aceleración, aprenderemos a detectarlos e identificarlos y, por último, se mostrarán las herramientas y estrategias que podemos aplicar para mitigarlos o, incluso, evitar su aparición.
Objetivos de aprendizaje:
1. Entender como las diferentes técnicas de aceleración pueden generar nuevos artefactos en las imágenes obtenidas.
2. Aprender a detectar e identificar los artefactos debidos a las diferentes técnicas de aceleración.
3. Aplicar las herramientas y técnicas disponibles para evitar o reducir los artefactos de aceleración.
La secuencia de difusión (DWI) en cuerpo es una técnica poderosa en oncología con bastante evidencia sobre su rendimiento diagnóstico en una importante variedad de cánceres. La DWI de cuerpo entero está siendo reconocida como una herramienta para evaluar la enfermedad ósea maligna, pero recientemente, también ha habido un interés significativo en su aplicación para la detección temprana del cáncer.
En esta charla, discutiremos la optimización técnica y otras estrategias que pueden permitirnos aprovechar al máximo el potencial de la DWI.
Objetivos de aprendizaje:
1. Comprender cómo se debe optimizar la DWI de cuerpo en los sistemas de RM para maximizar la relación señal-ruido de la imagen y reducir los artefactos.
2. Mejorar la implementación de la DWI de cuerpo entero dentro de un protocolo básico de RM de cuerpo entero para la detección de cáncer y la evaluación de enfermedades óseas malignas.
3. Conocer las estrategias emergentes para reducir los tiempos de adquisición de imágenes y/o mejorar la calidad de la imagen, incluidas las posibles funciones de la IA y el aprendizaje automático.
4. Reconocer el potencial de la DWI cuantitativa de cuerpo entero a través del posprocesamiento de las secuencias potenciadas en difusión.
Las adquisiciones de RM abdominal son muy desafiantes ya que se encuentran limitadas por los movimientos respiratorios, peristálticos del tracto gastrointestinal, de latid cardíaco y la pulsatilidad de los grandes vasos. En esta presentación, discutiremos las diferentes técnicas que nos permiten minimizar los efectos del movimiento en RM abdominal y como mejorar nuestras estrategias de adquisición, personalizándolas de acuerdo a cada paciente.
Objetivos de aprendizaje:
1. Revisar las diferentes técnicas de sincronismo respiratorio, incluyendo como acelerar las adquisiciones en apnea y las técnicas de detección automática de la respiración que permiten realizar estudios completos en respiración libre.
2. Mejorar la implementación de las técnicas de corrección del movimiento (BLADE, PROPELLER y similares) y como implementarlas en los protocolos de RM de cuerpo.
3. Conocer las estrategias emergentes para reducir los tiempos de adquisición de imágenes y/o mejorar la calidad de la imagen, incluidas técnicas como compressed sensing y reconstrucciones con Deep Learning.
4. Analizar las secuencias de perfusión con contraste en respiración libre (GRASP-VIBE) y sus aplicaciones en abdomen y pelvis.
Objetivos de aprendizaje:
1. Entender como la RM, con protocolos abreviados, puede ser una alternativa diagnóstica en los programas de screening del hepatocarcinoma.
2. Entender como los protocolos abreviados pueden ser suficientes para el manejo de problemas clínicos específicos.
3. Entender como los protocolos abreviados pueden ser costo efectivos en determinados supuestos diagnósticos.
La RM pélvica es la prueba de imagen de elección para la detección, confirmación, filiación y estadificación de la patología ginecológica, urológica y de la ampolla rectal y canal anal, por lo que es de gran importancia la adquisición de una imagen de calidad, que nos permita un buen diagnóstico.
En ocasiones, por distintos motivos, la RM pélvica muestra distintos artefactos que nos impiden poder realizar un diagnóstico de calidad. En esta charla abordaremos todos los problemas ante los que nos podemos enfrentar durante la adquisición de los estudios pélvicos de RM y revisaremos las posibles soluciones de los mismos.
Objetivos de aprendizaje:
1. Revisión de las distintas pautas de preparación de los pacientes sometidos a la realización de una RM y la administración de medicación durante la prueba, con el fin de mejorar la resolución espacial de las imágenes y disminuir los artefactos de movimiento.
2. Secuencias críticas para la realización de una RM de pelvis según la patología a estudiar: ¿de qué secuencias puedo prescindir si el paciente no tolera la exploración?.
3. Revisión de las técnicas y secuencias a nuestra disposición en el momento actual para acortar el tiempo de la exploración o mejorar la resolución espacial.
Tradicionalmente la resonancia magnética torácica (RMT) se ha considerado una exploración de segunda línea, tras la TC y la 18FDG-PET/TC en patología torácica. Sin embargo, los recientes avances técnicos han expandido exponencialmente su uso e indicaciones, permitiendo mostrar el potencial real de este método de imagen en la caracterización tisular, estadificación local y a distancia, así como monitorización de tratamiento y valoración de respuesta. De igual forma, la posibilidad de implementar varias técnicas avanzadas en una sola exploración contribuye a la personalización de la exploración a las necesidades del paciente, así como la mejor identificación de posibles falsos positivos y negativos de otras técnicas funcionales, como la 18FDG-PETC/TC.
Objetivos de aprendizaje:
1. Describir las bases y aplicaciones clínicas de las técnicas aplicables a la RMT así como sus posibles artefactos y métodos de valoración.
2. Describir cómo implementar las diferentes aplicaciones avanzadas para personalizar la adquisición de la RMT.
Desde hace unos años, la inteligencia artificial no deja de ser la piedra angular de los mayores avances en tecnología. Especialmente en nuestra industria, el uso de redes neuronales profundas han demostrado ser muy útiles para las limitaciones de la reconstrucción convencional de imágenes de RM.
El Deep learning, tiene el potencial de abordar simultáneamente los tres factores limitantes de la RM simultáneamente: resolución imagen, la relación señal-ruido y la velocidad de adquisición.
Objetivos docentes:
1. Conocer el impacto del Deep learning en los tiempos de adquisición.
2. Conocer protocolos ultra rápidos de Cráneo para casos en los que el tiempo es el factor más crítico.
3. Conocer los avances y novedades en secuencias dinámicas y estáticas orientadas a neurología.
La secuencia potenciada en difusión (DWI) permite detectar y caracterizar lesiones en sistema nervioso central común elevada sensibilidad y especificidad necesidad administrar contraste intravenoso. Los estudios de DTI han supuesto un salto cualitativo y cuantitativo en la valoración de lesiones de sustancia blanca en sistema nervioso central y médula con especial repercusión en la valoración de la patología tumoral. Ambas secuencias, debido su diseño, son propensas a experimentar artefactos por susceptibilidad magnética. Existen diferentes soluciones técnicas para minimizar dichos artefactos y optimizar los tiempos de adquisición.
Objetivos de aprendizaje:
1. Recordar las bases físicas las secuencias de DWI y DTI.
2. Conocer las principales fuentes de artefactos.
3. Mostrar las distintas estrategias disponibles para reducir artefactos en los estudios de DWI y DTI en cráneo y médula, incluyendo cómo reducir tiempos de adquisición.
Objetivos de aprendizaje:
1. Revisar las principales ventajas de las técnicas de los estudios neurológicos con contraste (DSC), de los estudios de perfusión (DCE) y de la perfusión sin contraste o ASL.
2. Conocer las ventajas e inconvenientes de cada una de las técnicas.
3. Aprender cuáles son las aplicaciones clínicas principales de cada técnica.
Se repasa la utilidad de la angiografía en la evaluación de patologías vasculares en cabeza y cuello, así como la importancia de la elección del tipo de contraste y la optimización de los parámetros de imagen para obtener imágenes de alta calidad. También se abordan las complicaciones y limitaciones de la angiografía.
Objetivos docentes:
1. Comprender la utilidad de la angiografía en la evaluación de patologías vasculares en cabeza y cuello
2. Conocer los diferentes tipos de adquisición sin y con contraste utilizados en la angiografía y sus características
3. Aprender cómo optimizar los parámetros de imagen para obtener imágenes de alta calidad
4. Reconocer las posibles complicaciones y limitaciones de la angiografía en cabeza y cuello.
La secuencia potenciada susceptibilidad magnética (SWI) nos permite ir un paso más ayuda en la detección y caracterización de sustancias paramagnéticas y paramagnéticas en sistema nervioso central como son el calcio y la sangre. Hoy en día existe múltiples aplicaciones clínicas en las cuales las secuencias SWI han demostrado utilidad, tanto desde la patología vascular hasta la patología tumoral. Es importante conocer las bases físicas y los ajusto técnicos necesarios para adquirir esta secuencia para poder explorarla al máximo en el estudio de patología de sistema nervioso central.
Objetivos de aprendizaje:
1. Recordar las bases físicas de la secuencia SWI.
2. Optimizar los estudios de SWI en sistema nervioso central.
3. ¿Por qué incluir la secuencia SWI los protocolos de RM para la valoración de sistema nervioso central?.
En el área de cabeza y cuello es importante ajustar los parámetros del protocolo de resonancia magnética para mejorar la calidad de las imágenes y la detección de lesiones. Se presentan estrategias para superar los desafíos específicos de la adquisición de imágenes en esta área del cuerpo para mejorar el diagnóstico y optimizar los tiempos de adquisición.
Objetivos docentes:
1. Conocer los parámetros técnicos relevantes que deben ajustarse en la secuencia de resonancia magnética para lograr imágenes óptimas en cabeza y cuello.
2. Aprender sobre las técnicas de supresión de señal grasa y de artefactos de movimiento en la adquisición de imágenes de resonancia magnética de cabeza y cuello.
3. Entender las ventajas y limitaciones de diferentes técnicas de resonancia magnética, como DIXON y DWI, en la evaluación de patologías en cabeza y cuello.
La protocolización y optimización de estudios de resonancia magnética para la valoración de patología de columna es básica para obtener estudios con necesaria calidad diagnóstica para su valoración. Hoy en día disponemos de una amplia rama de secuencias de resonancia magnética (tanto morfológica como funcional) que nos permiten diseñar protocolos dependiendo de las distintas patologías que presenten nuestros pacientes. La incorporación de algoritmos basados en inteligencia artificial para planificar y acelerar los estudios resonancia magnética de columna está demostrando resultados prometedores para optimizar la calidad de dichos estudios y disminuir los tiempos de adquisición.
Objetivos de aprendizaje:
1.Recuerdar la importancia de una adecuada protocolización de estudios de columna.
2. Conocer cómo las nuevas técnicas de inteligencia artificial nos permiten planificar, acelerar y optimizar los estudios resonancia magnética de columna.
3. Repasar el valor añadido de las secuencias DIXON, DWI y perfusión para la optimización de estudios de resonancia magnética de columna.
El uso de la inteligencia artificial en la adquisición de imágenes de resonancia magnética está revolucionando la forma en que se obtienen y analizan estas imágenes. Gracias a los avances en la tecnología de la inteligencia artificial, se está logrando una mayor precisión y eficiencia en la adquisición de imágenes de RM lo que a su vez permite una mejor detección de enfermedades y una toma de decisiones más informada por parte de los médicos.
Una de las principales ventajas de la inteligencia artificial es que permite reducir el tiempo de adquisición de las imágenes, lo que a su vez reduce la incomodidad del paciente y el costo del procedimiento. Además, la inteligencia artificial puede ayudar a mejorar la calidad de las imágenes lo que aumenta la precisión del diagnóstico y reduce la necesidad de pruebas adicionales.
Objetivos de aprendizaje:
1. Conocer las últimas técnicas de IA en la adquisición de imágenes de RM aplicadas al sistema musculoesquelético.
2. Cómo usar la IA para acelerar la adquisición de imágenes y/o su resolución.
La cardioRM (CRM) es la técnica gold-standard para evaluar la anatomía, la función y la caracterización tisular miocárdica de forma no invasiva.
Las indicaciones de su empleo, en pacientes con sospecha o con patología cardiovascular, se han incrementado, incorporándose progresivamente a las guías clínicas de las diferentes sociedades cardiológicas.
La creciente demanda de pruebas de CRM obliga a ajustar protocolos, optimizar tiempos y mejorar la eficiencia de las exploraciones, manteniendo una calidad diagnóstica óptima, que permita mejorar la accesibilidad de los pacientes a esta prueba.
Objetivos de aprendizaje:
1. Entender la utilidad de las secuencias de aceleración Compressed Sensing dentro de los protocolos rápidos de CRM.
2. Aprender la utilidad de las secuencias cine post contraste para aumentar la eficiencia de las exploraciones, disminuyendo tiempos muertos hasta el estado de equilibrio de las secuencias de realce tardío y del mapa T1 post Gd.
3. Aplicar protocolos rápidos de CRM, ajustados a las recomendaciones clínicas, que mejoren los tiempos de exploración y aumenten la disponibilidad de los equipos.
Gracias a los recientes avances en RM, la utilización de imagen cardíaca avanzada en la práctica clínica diaria se ha convertido en una realidad. Sin embargo, en no muchas ocasiones, tanto su adquisición como post-procesado e interpretación resulta costosa. La aparición de la inteligencia artificial ha permitido dar un paso adelante en la optimización tanto de los procesos de adquisición y reconstrucción de la imagen, con el fin de obtener exploraciones más robustas y rápidas, como en el post-procesado e interpretación de las mismas, para hacerlas accesibles en nuestro entorno clínico.
Objetivos de aprendizaje:
1. Describir las bases y aplicaciones clínicas de las técnicas más avanzadas (4D Flow, mapping y strain miocárdico) utilizadas en RM cardíaca.
2. Detallar el impacto de la inteligencia artificial en la optimización de la adquisición y post-procesado de dichas técnicas.
Objetivos de aprendizaje:
1. Ver cómo afecta el campo magnético a las diferentes secuencias con técnicas de aceleración.
2. Entender la importancia de las antenas y cómo afecta su diseño a la calidad de imagen.
3. Comparar la calidad de imagen dependiendo de la fuerza y amplitud de gradientes de una RM.
Desde sus inicios ha habido una demanda constante de acelerar la adquisición de imágenes por RM. La cantidad de muestras de datos necesarias para reconstruir las imágenes viene dictada por el campo de visión y la resolución deseados. Uno de los principales avances para reducir la cantidad de datos necesarios fue la obtención de imágenes en paralelo, que se basa en adquisiciones con varias bobinas receptoras. El modelo subyacente se combinó posteriormente con el compressed sensing, que introdujo un nuevo concepto de muestreo de datos combinado con una reconstrucción de imágenes regularizada.
Objetivos de aprendizaje:1. Obtener una visión general de las estrategias de muestreo de datos en RM.
2. Conocer la base de las imágenes en paralelo para aprovechar al máximo las bobinas multielemento.
3. Comprender cómo se combinan las imágenes paralelas con compressed sensing.
Adquisición y reconstrucción basadas en Deep learning en RM abdominal.
Aunque las imágenes paralelas pueden acelerar las adquisiciones de RM, su limitación viene dada por la reducción de la relación señal-ruido en las imágenes de RM. En la última década los algoritmos basados en Deep learning han mostrado mejoras significativas para la mejora de imágenes. Estos algoritmos, integrados en las denominadas reconstrucciones de Deep learning basadas en la física, han encontrado entretanto su camino hacia la aplicación clínica.
Objetivos de aprendizaje:1. Entender cómo se combinan las reconstrucciones convencionales de RM con componentes basados en Deep learning.
2. Ilustrar las aplicaciones que se benefician de la optimización basada en los datos.
Las diferentes técnicas de aceleración disponibles implican, como contrapartida, una mayor sensibilidad a imperfecciones durante la adquisición que pueden provocar la aparición de nuevos tipos de artefactos. En esta charla se presentarán los diferentes tipos de artefactos que nos podemos encontrar al aplicar múltiples técnicas de aceleración, aprenderemos a detectarlos e identificarlos y, por último, se mostrarán las herramientas y estrategias que podemos aplicar para mitigarlos o, incluso, evitar su aparición.
Objetivos de aprendizaje:
1. Entender como las diferentes técnicas de aceleración pueden generar nuevos artefactos en las imágenes obtenidas.
2. Aprender a detectar e identificar los artefactos debidos a las diferentes técnicas de aceleración.
3. Aplicar las herramientas y técnicas disponibles para evitar o reducir los artefactos de aceleración.
La secuencia de difusión (DWI) en cuerpo es una técnica poderosa en oncología con bastante evidencia sobre su rendimiento diagnóstico en una importante variedad de cánceres. La DWI de cuerpo entero está siendo reconocida como una herramienta para evaluar la enfermedad ósea maligna, pero recientemente, también ha habido un interés significativo en su aplicación para la detección temprana del cáncer.
En esta charla, discutiremos la optimización técnica y otras estrategias que pueden permitirnos aprovechar al máximo el potencial de la DWI.
Objetivos de aprendizaje:
1. Comprender cómo se debe optimizar la DWI de cuerpo en los sistemas de RM para maximizar la relación señal-ruido de la imagen y reducir los artefactos.
2. Mejorar la implementación de la DWI de cuerpo entero dentro de un protocolo básico de RM de cuerpo entero para la detección de cáncer y la evaluación de enfermedades óseas malignas.
3. Conocer las estrategias emergentes para reducir los tiempos de adquisición de imágenes y/o mejorar la calidad de la imagen, incluidas las posibles funciones de la IA y el aprendizaje automático.
4. Reconocer el potencial de la DWI cuantitativa de cuerpo entero a través del posprocesamiento de las secuencias potenciadas en difusión.
Las adquisiciones de RM abdominal son muy desafiantes ya que se encuentran limitadas por los movimientos respiratorios, peristálticos del tracto gastrointestinal, de latid cardíaco y la pulsatilidad de los grandes vasos. En esta presentación, discutiremos las diferentes técnicas que nos permiten minimizar los efectos del movimiento en RM abdominal y como mejorar nuestras estrategias de adquisición, personalizándolas de acuerdo a cada paciente.
Objetivos de aprendizaje:
1. Revisar las diferentes técnicas de sincronismo respiratorio, incluyendo como acelerar las adquisiciones en apnea y las técnicas de detección automática de la respiración que permiten realizar estudios completos en respiración libre.
2. Mejorar la implementación de las técnicas de corrección del movimiento (BLADE, PROPELLER y similares) y como implementarlas en los protocolos de RM de cuerpo.
3. Conocer las estrategias emergentes para reducir los tiempos de adquisición de imágenes y/o mejorar la calidad de la imagen, incluidas técnicas como compressed sensing y reconstrucciones con Deep Learning.
4. Analizar las secuencias de perfusión con contraste en respiración libre (GRASP-VIBE) y sus aplicaciones en abdomen y pelvis.
Objetivos de aprendizaje:
1. Entender como la RM, con protocolos abreviados, puede ser una alternativa diagnóstica en los programas de screening del hepatocarcinoma.
2. Entender como los protocolos abreviados pueden ser suficientes para el manejo de problemas clínicos específicos.
3. Entender como los protocolos abreviados pueden ser costo efectivos en determinados supuestos diagnósticos.
La RM pélvica es la prueba de imagen de elección para la detección, confirmación, filiación y estadificación de la patología ginecológica, urológica y de la ampolla rectal y canal anal, por lo que es de gran importancia la adquisición de una imagen de calidad, que nos permita un buen diagnóstico.
En ocasiones, por distintos motivos, la RM pélvica muestra distintos artefactos que nos impiden poder realizar un diagnóstico de calidad. En esta charla abordaremos todos los problemas ante los que nos podemos enfrentar durante la adquisición de los estudios pélvicos de RM y revisaremos las posibles soluciones de los mismos.
Objetivos de aprendizaje:
1. Revisión de las distintas pautas de preparación de los pacientes sometidos a la realización de una RM y la administración de medicación durante la prueba, con el fin de mejorar la resolución espacial de las imágenes y disminuir los artefactos de movimiento.
2. Secuencias críticas para la realización de una RM de pelvis según la patología a estudiar: ¿de qué secuencias puedo prescindir si el paciente no tolera la exploración?.
3. Revisión de las técnicas y secuencias a nuestra disposición en el momento actual para acortar el tiempo de la exploración o mejorar la resolución espacial.
Tradicionalmente la resonancia magnética torácica (RMT) se ha considerado una exploración de segunda línea, tras la TC y la 18FDG-PET/TC en patología torácica. Sin embargo, los recientes avances técnicos han expandido exponencialmente su uso e indicaciones, permitiendo mostrar el potencial real de este método de imagen en la caracterización tisular, estadificación local y a distancia, así como monitorización de tratamiento y valoración de respuesta. De igual forma, la posibilidad de implementar varias técnicas avanzadas en una sola exploración contribuye a la personalización de la exploración a las necesidades del paciente, así como la mejor identificación de posibles falsos positivos y negativos de otras técnicas funcionales, como la 18FDG-PETC/TC.
Objetivos de aprendizaje:
1. Describir las bases y aplicaciones clínicas de las técnicas aplicables a la RMT así como sus posibles artefactos y métodos de valoración.
2. Describir cómo implementar las diferentes aplicaciones avanzadas para personalizar la adquisición de la RMT.
Desde hace unos años, la inteligencia artificial no deja de ser la piedra angular de los mayores avances en tecnología. Especialmente en nuestra industria, el uso de redes neuronales profundas han demostrado ser muy útiles para las limitaciones de la reconstrucción convencional de imágenes de RM.
El Deep learning, tiene el potencial de abordar simultáneamente los tres factores limitantes de la RM simultáneamente: resolución imagen, la relación señal-ruido y la velocidad de adquisición.
Objetivos docentes:
1. Conocer el impacto del Deep learning en los tiempos de adquisición.
2. Conocer protocolos ultra rápidos de Cráneo para casos en los que el tiempo es el factor más crítico.
3. Conocer los avances y novedades en secuencias dinámicas y estáticas orientadas a neurología.
La secuencia potenciada en difusión (DWI) permite detectar y caracterizar lesiones en sistema nervioso central común elevada sensibilidad y especificidad necesidad administrar contraste intravenoso. Los estudios de DTI han supuesto un salto cualitativo y cuantitativo en la valoración de lesiones de sustancia blanca en sistema nervioso central y médula con especial repercusión en la valoración de la patología tumoral. Ambas secuencias, debido su diseño, son propensas a experimentar artefactos por susceptibilidad magnética. Existen diferentes soluciones técnicas para minimizar dichos artefactos y optimizar los tiempos de adquisición.
Objetivos de aprendizaje:
1. Recordar las bases físicas las secuencias de DWI y DTI.
2. Conocer las principales fuentes de artefactos.
3. Mostrar las distintas estrategias disponibles para reducir artefactos en los estudios de DWI y DTI en cráneo y médula, incluyendo cómo reducir tiempos de adquisición.
Objetivos de aprendizaje:
1. Revisar las principales ventajas de las técnicas de los estudios neurológicos con contraste (DSC), de los estudios de perfusión (DCE) y de la perfusión sin contraste o ASL.
2. Conocer las ventajas e inconvenientes de cada una de las técnicas.
3. Aprender cuáles son las aplicaciones clínicas principales de cada técnica.
Se repasa la utilidad de la angiografía en la evaluación de patologías vasculares en cabeza y cuello, así como la importancia de la elección del tipo de contraste y la optimización de los parámetros de imagen para obtener imágenes de alta calidad. También se abordan las complicaciones y limitaciones de la angiografía.
Objetivos docentes:
1. Comprender la utilidad de la angiografía en la evaluación de patologías vasculares en cabeza y cuello
2. Conocer los diferentes tipos de adquisición sin y con contraste utilizados en la angiografía y sus características
3. Aprender cómo optimizar los parámetros de imagen para obtener imágenes de alta calidad
4. Reconocer las posibles complicaciones y limitaciones de la angiografía en cabeza y cuello.
La secuencia potenciada susceptibilidad magnética (SWI) nos permite ir un paso más ayuda en la detección y caracterización de sustancias paramagnéticas y paramagnéticas en sistema nervioso central como son el calcio y la sangre. Hoy en día existe múltiples aplicaciones clínicas en las cuales las secuencias SWI han demostrado utilidad, tanto desde la patología vascular hasta la patología tumoral. Es importante conocer las bases físicas y los ajusto técnicos necesarios para adquirir esta secuencia para poder explorarla al máximo en el estudio de patología de sistema nervioso central.
Objetivos de aprendizaje:
1. Recordar las bases físicas de la secuencia SWI.
2. Optimizar los estudios de SWI en sistema nervioso central.
3. ¿Por qué incluir la secuencia SWI los protocolos de RM para la valoración de sistema nervioso central?.
En el área de cabeza y cuello es importante ajustar los parámetros del protocolo de resonancia magnética para mejorar la calidad de las imágenes y la detección de lesiones. Se presentan estrategias para superar los desafíos específicos de la adquisición de imágenes en esta área del cuerpo para mejorar el diagnóstico y optimizar los tiempos de adquisición.
Objetivos docentes:
1. Conocer los parámetros técnicos relevantes que deben ajustarse en la secuencia de resonancia magnética para lograr imágenes óptimas en cabeza y cuello.
2. Aprender sobre las técnicas de supresión de señal grasa y de artefactos de movimiento en la adquisición de imágenes de resonancia magnética de cabeza y cuello.
3. Entender las ventajas y limitaciones de diferentes técnicas de resonancia magnética, como DIXON y DWI, en la evaluación de patologías en cabeza y cuello.
La protocolización y optimización de estudios de resonancia magnética para la valoración de patología de columna es básica para obtener estudios con necesaria calidad diagnóstica para su valoración. Hoy en día disponemos de una amplia rama de secuencias de resonancia magnética (tanto morfológica como funcional) que nos permiten diseñar protocolos dependiendo de las distintas patologías que presenten nuestros pacientes. La incorporación de algoritmos basados en inteligencia artificial para planificar y acelerar los estudios resonancia magnética de columna está demostrando resultados prometedores para optimizar la calidad de dichos estudios y disminuir los tiempos de adquisición.
Objetivos de aprendizaje:
1.Recuerdar la importancia de una adecuada protocolización de estudios de columna.
2. Conocer cómo las nuevas técnicas de inteligencia artificial nos permiten planificar, acelerar y optimizar los estudios resonancia magnética de columna.
3. Repasar el valor añadido de las secuencias DIXON, DWI y perfusión para la optimización de estudios de resonancia magnética de columna.
El uso de la inteligencia artificial en la adquisición de imágenes de resonancia magnética está revolucionando la forma en que se obtienen y analizan estas imágenes. Gracias a los avances en la tecnología de la inteligencia artificial, se está logrando una mayor precisión y eficiencia en la adquisición de imágenes de RM lo que a su vez permite una mejor detección de enfermedades y una toma de decisiones más informada por parte de los médicos.
Una de las principales ventajas de la inteligencia artificial es que permite reducir el tiempo de adquisición de las imágenes, lo que a su vez reduce la incomodidad del paciente y el costo del procedimiento. Además, la inteligencia artificial puede ayudar a mejorar la calidad de las imágenes lo que aumenta la precisión del diagnóstico y reduce la necesidad de pruebas adicionales.
Objetivos de aprendizaje:
1. Conocer las últimas técnicas de IA en la adquisición de imágenes de RM aplicadas al sistema musculoesquelético.
2. Cómo usar la IA para acelerar la adquisición de imágenes y/o su resolución.
La cardioRM (CRM) es la técnica gold-standard para evaluar la anatomía, la función y la caracterización tisular miocárdica de forma no invasiva.
Las indicaciones de su empleo, en pacientes con sospecha o con patología cardiovascular, se han incrementado, incorporándose progresivamente a las guías clínicas de las diferentes sociedades cardiológicas.
La creciente demanda de pruebas de CRM obliga a ajustar protocolos, optimizar tiempos y mejorar la eficiencia de las exploraciones, manteniendo una calidad diagnóstica óptima, que permita mejorar la accesibilidad de los pacientes a esta prueba.
Objetivos de aprendizaje:
1. Entender la utilidad de las secuencias de aceleración Compressed Sensing dentro de los protocolos rápidos de CRM.
2. Aprender la utilidad de las secuencias cine post contraste para aumentar la eficiencia de las exploraciones, disminuyendo tiempos muertos hasta el estado de equilibrio de las secuencias de realce tardío y del mapa T1 post Gd.
3. Aplicar protocolos rápidos de CRM, ajustados a las recomendaciones clínicas, que mejoren los tiempos de exploración y aumenten la disponibilidad de los equipos.
Gracias a los recientes avances en RM, la utilización de imagen cardíaca avanzada en la práctica clínica diaria se ha convertido en una realidad. Sin embargo, en no muchas ocasiones, tanto su adquisición como post-procesado e interpretación resulta costosa. La aparición de la inteligencia artificial ha permitido dar un paso adelante en la optimización tanto de los procesos de adquisición y reconstrucción de la imagen, con el fin de obtener exploraciones más robustas y rápidas, como en el post-procesado e interpretación de las mismas, para hacerlas accesibles en nuestro entorno clínico.
Objetivos de aprendizaje:
1. Describir las bases y aplicaciones clínicas de las técnicas más avanzadas (4D Flow, mapping y strain miocárdico) utilizadas en RM cardíaca.
2. Detallar el impacto de la inteligencia artificial en la optimización de la adquisición y post-procesado de dichas técnicas.
Professor in Functional Cancer Imaging Consultant Radiologist in Functional Imaging.
The Royal Marsden NHS Foundation Trust. (Londrés, Reino Unido)
MR Applications Predevelopment, Siemens Healthineers.
(Erlangen, Alemania)
Diagnóstico Médico Cantabria. Radiología Musculoesquelética.
(Santander. Cantabria)
Unidad de Diagnóstico por la Imagen. Clínica Asturias.
(Oviedo. Asturias)
Jefa de sección de imagen mamaria en Hospitales MD Anderson Cancer Center y Quirón La Luz. (Madrid)
