Scielo RSS <![CDATA[Revista chilena de radiología]]> http://www.scielo.cl/rss.php?pid=0717-930820210001&lang=pt vol. 27 num. 1 lang. pt <![CDATA[SciELO Logo]]> http://www.scielo.cl/img/en/fbpelogp.gif http://www.scielo.cl <![CDATA[¿Gadolinio sin restricciones?]]> http://www.scielo.cl/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S0717-93082021000100003&lng=pt&nrm=iso&tlng=pt <![CDATA[What did you say, doctor? A review of conflictive radiological terminology]]> http://www.scielo.cl/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S0717-93082021000100004&lng=pt&nrm=iso&tlng=pt Resumen: La terminología médica del idioma español es la herramienta mediante la cual un profesional de la salud puede comunicar una idea de forma precisa y correcta a sus colegas. El abanico de tecnicismos en radiología es amplio, creando dudas sobre la forma exacta de escribir y usar un concepto en particular. El objetivo de este trabajo es resolver la incertidumbre que producen algunas palabras y conceptos. En total se analizaron 11 términos y construcciones verbales, eligiendo para cada uno de ellos la forma más correcta.<hr/>Abstract: The medical terminology of the Spanish language is the main tool by which a health professional can communicate with colleagues in a precise and correct manner. The technical terms spectrum in radiology is wide, arising doubts on the exact way of writing and using a particular concept. The purpose of this work is to solve the uncertainty that some words and concepts produce. In total, 11 terms and verbal constructions were analyzed, choosing the most correct form for every one of them. <![CDATA[Artificial Intelligence: Development of classification and segmentation algorithms in chest radiography]]> http://www.scielo.cl/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S0717-93082021000100008&lng=pt&nrm=iso&tlng=pt Resumen: Los algoritmos de inteligencia artificial han presentado un gran avance en las tareas relacionadas al reconocimiento de imágenes, siendo capaces de identificar patrones complejos y proporcionando una evaluación cuantitativa. El presente trabajo consistió en el diseño de dos nuevos modelos originales desarrollados con la modalidad de Deep Learning, el primero capaz de clasificar estructuras de la región torácica y la presencia de cardiomegalia, el segundo permite segmentar arcos costales posteriores de forma autónoma en radiografías de tórax posteroanterior. Los resultados obtenidos demostraron una exactitud del 100% para el primer modelo en la clasificación de estructuras torácicas, mientras que para la identificación de cardiomegalia la exactitud fue de 99.2 ± 0.8%. El segundo modelo de segmentación autónoma tiene una exactitud del 93 ± 29.0%. A partir de estos resultados y con el desarrollo actual de Deep Learning basado en la clasificación y localización consideramos que esta herramienta permitirá en el futuro automatizar algunos procesos que facilitarán la tarea de todos quienes se relacionan al diagnóstico por imágenes.<hr/>Abstract: Artificial intelligence algorithms have developed a great advance in image recognition related tasks, being able to identify complex patterns and providing quantitative information. This paper shows the design process of two new Deep Learning models, the first one capable of classifying thoracic structures and the presence of cardiomegaly; the second one allows posterior rib arches autonomous segmentation in posterior-anterior chest X-rays. The results showed 100% accuracy for the thoracic structures classification model, while for the cardiomegaly identification model, the accuracy was 99.2 ± 0.8%. The second autonomous segmentation model showed 93 ± 29.0% accuracy. Based on these results and with the current Deep Learning development, we consider this tool will help automate processes that will facilitate the task of all those who are related to diagnostic imaging. <![CDATA[Molecular subtypes of breast cancer - what breast imaging radiologists need to know]]> http://www.scielo.cl/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S0717-93082021000100017&lng=pt&nrm=iso&tlng=pt Resumen: Objetivo: Resumir el impacto que generó la introducción de la clasificación molecular del cáncer de mama en las distintas especialidades implicadas, para ofrecer al radiólogo una visión global del manejo actual de esta enfermedad, desde el diagnóstico hasta el tratamiento. Hallazgos: En las dos últimas décadas la información molecular basada en el análisis genómico ayudó a comprender la diversidad biológica de los cánceres mamarios y ha generado profundos cambios en la práctica clínica oncológica. Con pruebas inmunohistoquímicas más sencillas y disponibles se logra aproximar la clasificación molecular, que hace posible predecir el comportamiento clínico de los diferentes subtipos (Luminales, HER2-positivos y Triple- negativos) y su respuesta a diferentes terapias, permitiendo el diseño de tratamientos individualizados. Aunque no se han descrito hallazgos absolutamente patognomónicos en mamografía, ecografía y resonancia magnética, desde ya existe utilidad concreta de la clasificación molecular, tanto para predecir los cánceres de fenotipo Luminal A o Triple-negativo en imágenes, como para la evaluación de la respuesta a quimioterapia neoadyuvante en la resonancia. Una aplicación futura se presume en el área de radiogenómica. Conclusiones: Los radiólogos dedicados a imágenes mamarias deben estar familiarizados con los conceptos de la clasificación molecular, necesarios para la correlación radio-patológica de los resultados de biopsias mamarias y para proporcionar una atención óptima a las pacientes.<hr/>Abstract: Objective: Summarize the impact generated by the introduction of the molecular classification of breast cancer in the different specialties involved so as to offer radiologists a global view of the current management of this disease, from diagnosis to treatment. Findings: In the last two decades, molecular information based on genomic analysis has helped to understand the biological diversity of breast cancers and generated profound changes in the clinical oncological practice. With simpler and available immunohistochemical tests, it is possible to approximate the molecular classification, enabling the prediction of clinical behavior of the different subtypes (Luminal, HER2-positive, Triple-negative) and their response to different therapies, facilitating the design of personalized treatments. Although no findings absolutely pathognomonic have been described in mammography, ultrasound or magnetic resonance imaging, the molecular classification concept has already two concrete uses: for predicting Luminal A or Triple-negative phenotype on images and for evaluating the neoadjuvant chemotherapy response by magnetic resonance. A future application is expected in the area of radiogenomics. Conclusions: Radiologists dedicated to breast imaging should be familiar with the concepts of molecular classification, necessary for radio-pathological correlation of breast biopsy results and in order to provide an optimal patient care. <![CDATA[Cerebral perfusion CT: Utility beyond acute cerebral infarct]]> http://www.scielo.cl/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S0717-93082021000100027&lng=pt&nrm=iso&tlng=pt Resumen: La perfusión cerebral por tomografía computada (PTC) es una técnica radiológica que permite una rápida evaluación cualitativa y cuantitativa de la perfusión cerebral mediante la generación de mapas de colores que representan el comportamiento de la microcirculación cerebral. La principal indicación es el estudio del infarto cerebral agudo para determinar la penumbra isquémica susceptible de terapia de reperfusión. Sin embargo, hay evidencia de su utilidad en otras situaciones, tales como: estados de hipo e hiperperfusión, determinación del grado de los tumores gliales, traumatismos encefálicos y otros. Las ventajas de la PTC son su disponibilidad, rapidez y la posibilidad de realizarla en conjunto con el estudio angiográfico. Sus principales desventajas derivan del uso de radiación ionizante y medio de contraste yodado. Presentamos diferentes entidades clínicas que se han estudiado en nuestra institución con PTC, donde esta técnica ha proporcionado información relevante para el diagnóstico y tratamiento. Con base en los parámetros de perfusión cerebral, proponemos una tabla para la interpretación de los diferentes mapas y los valores cuantitativos, con puntos de corte que definen los estados de normalidad, flujo lento, hipoperfusión, isquemia, infarto e hiperperfusión.<hr/>Abstract: Computed tomography perfusion (CTP) is a technique that allows rapid qualitative and quantitative evaluation of cerebral perfusion by generating color maps that represent the behavior of the cerebral microcirculation. Its main indication has been the study of acute cerebral infarction in order to determine ischemic penumbra susceptible to reperfusion therapy. However, there is evidence of its usefulness in other situations such as: hypo - hyperperfusion states, tumor grading in glial neoplasms, head trauma and others. The advantages of CTP are its availability, speed and the possibility of performing it in conjunction with angiographic studies. However, it has disadvantages derived from the use of ionizing radiation and iodinated contrast agent. We present different clinical entities that have been studied in our institution with CTP, where the technique has provided relevant information for diagnosis and treatment. We propose a summary table for the interpretation of the different maps and the quantitative values, with cut points that define normality, slow flow, hypoperfusion, ischemia, core infarct and hyperperfusion. <![CDATA[Caso de desafío diagnóstico]]> http://www.scielo.cl/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S0717-93082021000100040&lng=pt&nrm=iso&tlng=pt Resumen: La perfusión cerebral por tomografía computada (PTC) es una técnica radiológica que permite una rápida evaluación cualitativa y cuantitativa de la perfusión cerebral mediante la generación de mapas de colores que representan el comportamiento de la microcirculación cerebral. La principal indicación es el estudio del infarto cerebral agudo para determinar la penumbra isquémica susceptible de terapia de reperfusión. Sin embargo, hay evidencia de su utilidad en otras situaciones, tales como: estados de hipo e hiperperfusión, determinación del grado de los tumores gliales, traumatismos encefálicos y otros. Las ventajas de la PTC son su disponibilidad, rapidez y la posibilidad de realizarla en conjunto con el estudio angiográfico. Sus principales desventajas derivan del uso de radiación ionizante y medio de contraste yodado. Presentamos diferentes entidades clínicas que se han estudiado en nuestra institución con PTC, donde esta técnica ha proporcionado información relevante para el diagnóstico y tratamiento. Con base en los parámetros de perfusión cerebral, proponemos una tabla para la interpretación de los diferentes mapas y los valores cuantitativos, con puntos de corte que definen los estados de normalidad, flujo lento, hipoperfusión, isquemia, infarto e hiperperfusión.<hr/>Abstract: Computed tomography perfusion (CTP) is a technique that allows rapid qualitative and quantitative evaluation of cerebral perfusion by generating color maps that represent the behavior of the cerebral microcirculation. Its main indication has been the study of acute cerebral infarction in order to determine ischemic penumbra susceptible to reperfusion therapy. However, there is evidence of its usefulness in other situations such as: hypo - hyperperfusion states, tumor grading in glial neoplasms, head trauma and others. The advantages of CTP are its availability, speed and the possibility of performing it in conjunction with angiographic studies. However, it has disadvantages derived from the use of ionizing radiation and iodinated contrast agent. We present different clinical entities that have been studied in our institution with CTP, where the technique has provided relevant information for diagnosis and treatment. We propose a summary table for the interpretation of the different maps and the quantitative values, with cut points that define normality, slow flow, hypoperfusion, ischemia, core infarct and hyperperfusion. <![CDATA[Caso de desafío diagnóstico]]> http://www.scielo.cl/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S0717-93082021000100046&lng=pt&nrm=iso&tlng=pt Resumen: La perfusión cerebral por tomografía computada (PTC) es una técnica radiológica que permite una rápida evaluación cualitativa y cuantitativa de la perfusión cerebral mediante la generación de mapas de colores que representan el comportamiento de la microcirculación cerebral. La principal indicación es el estudio del infarto cerebral agudo para determinar la penumbra isquémica susceptible de terapia de reperfusión. Sin embargo, hay evidencia de su utilidad en otras situaciones, tales como: estados de hipo e hiperperfusión, determinación del grado de los tumores gliales, traumatismos encefálicos y otros. Las ventajas de la PTC son su disponibilidad, rapidez y la posibilidad de realizarla en conjunto con el estudio angiográfico. Sus principales desventajas derivan del uso de radiación ionizante y medio de contraste yodado. Presentamos diferentes entidades clínicas que se han estudiado en nuestra institución con PTC, donde esta técnica ha proporcionado información relevante para el diagnóstico y tratamiento. Con base en los parámetros de perfusión cerebral, proponemos una tabla para la interpretación de los diferentes mapas y los valores cuantitativos, con puntos de corte que definen los estados de normalidad, flujo lento, hipoperfusión, isquemia, infarto e hiperperfusión.<hr/>Abstract: Computed tomography perfusion (CTP) is a technique that allows rapid qualitative and quantitative evaluation of cerebral perfusion by generating color maps that represent the behavior of the cerebral microcirculation. Its main indication has been the study of acute cerebral infarction in order to determine ischemic penumbra susceptible to reperfusion therapy. However, there is evidence of its usefulness in other situations such as: hypo - hyperperfusion states, tumor grading in glial neoplasms, head trauma and others. The advantages of CTP are its availability, speed and the possibility of performing it in conjunction with angiographic studies. However, it has disadvantages derived from the use of ionizing radiation and iodinated contrast agent. We present different clinical entities that have been studied in our institution with CTP, where the technique has provided relevant information for diagnosis and treatment. We propose a summary table for the interpretation of the different maps and the quantitative values, with cut points that define normality, slow flow, hypoperfusion, ischemia, core infarct and hyperperfusion.