16-04 Ejemplos clínicos

16-04-01 Mama

El estudio dinámico de la mama se convirtió en la primera aplicación importante de RM dinámica utilizando secuencias de pulsos de eco de gradiente. La com­bi­na­ción de la adquisición rápida de imágenes y la utilización de agentes de con­tras­te aumentaron la sensibilidad y la especificidad de la RM de mama (MRM = mamografía por resonancia magnética) y permitió la diferenciación entre le­sio­nes benignas y malignas.

Las curvas de variación de intensidad versus tiempo mostraron que las le­sio­nes malignas captan contraste más rápido que las lesiones benignas, aunque exis­tía entre ambas cierto solapamiento. Dado que estas mediciones se rea­li­za­ron manualmente, era difícil encontrar el píxel o la región de mayor captación de contraste dentro de la mama, particularmente en imágenes representadas en es­ca­la de grises. En estos casos, el posproceso resultó de gran utilidad.

Originalmente, se utilizaron imágenes de sustracción. Sin embargo, este en­fo­que resalta todos los píxeles con captación de contraste, sin ninguna di­fe­ren­cia­ción entre realces rápidos y lentos. Por ello se introdujeron los análisis ma­te­má­ti­cos de las curvas con el fin de crear imágenes paramétricas, obteniendo valores numéricos para cada píxel de un corte y mostrando los resultados como una ima­gen, típicamente una imagen de escala de grises con las intensidades pro­por­ci­o­na­les al valor del parámetro.El cálculo píxel a píxel de la intensidad del realce y la velocidad o pendiente permite generar imágenes paramétricas que pueden estar codificadas con colores, de manera que las regiones de captación rápida y alta se resaltan en un color específico.

Por ejemplo, el aumento de señal en más del 90% en menos de 90 segundos en las imágenes T1, o la pérdida de intensidad de señal en más del 20% durante los primeros 30 segundos después de la inyección del contraste en imágenes T2*, se considera típico de lesiones de mama malignas, aunque no todas las le­sio­nes malignas siguen este patrón (Figura 16-08) [⇒ Boetes, ⇒ Flickinger, ⇒ Gribbestad, ⇒ Heywang, ⇒ Kaiser, ⇒ Kvi­stad].

El posproceso de las imágenes dinámicas con código de colores permite vi­sua­li­zar el patrón de captación a lo largo del tiempo. Cuando los fibroadenomas son suficientemente grandes generalmente presentan un pico de realce inicial en el centro del tumor, mientras que los carcinomas tienden a realzar en la zona pe­ri­fé­ri­ca. Sin embargo, dado que el patrón de realce depende de la vascularización de la lesión, no es posible realizar una tipificación histológica directa del tumor mediante RM dinámic.

Figura 16-08 a y b:
Mamografía por resonancia magnética (MRM).
(a) Image from a data set of 44 dynamic slices. T1-weighted RF-spoiled gradient-echo sequence. The ROI is positioned in the tumor.
(b) Same patient: Parametric map based on the T1-weighted image time series: maximum en­han­ce­ment image.

Figure 16-08 c: (c) Dynamic uptake curve of an ECF con­trast agent in the breast lesion depicted in Figure 16-08 a and b. Processing software: Dynalize 1.0 [⇒ Torheim 1997].

Figure 16-09 shows the dynamic uptake patterns of a number of breast le­sions. The curves are created by the averaged intensities in regions-of-interest in frames. A frame is an image series along the time axis (time series).

Figura 16-09:
Dynamic uptake pattern of a Gd-based ECF-space agent in breast le­sions. Enhancement of more than 90% in less than 90 s (checkered red area) after bolus injection occurs most likely in invasive ductal carcinomas only. Thus, such tumors can be identified in parametric images, where all pixels with enhancement >90% at time <90 s can be color-coded. The carcinoma is this picture appears in bright red.

16-04-02 Cerebro

Los estudios dinámicos (o de perfusión) del cerebro no se deben confundir con los estudios de RM funcional, a pesar de que las secuencias y las técnicas de ad­qui­si­ción en paralelo utilizadas son similares. Las técnicas eco-planares y eco de gradiente 3D (por ejemplo, PRESTO: PRinciples of Echo Shifting with a Train of Observations) se aplican para realizar el seguimiento del bolo de contraste. La téc­ni­ca PRESTO permite obtener una mayor resolución temporal y presenta menos artefactos de susceptibilidad [⇒ van Gelderen].

El volumen sanguíneo cerebral regional (VSCr o rCBV) se puede estimar me­di­an­te el ajuste de las curvas de tránsito de primer paso a las intensidades de los píxeles de una serie de imágenes [revisiones: ⇒ Petrella, ⇒ Torheim 1999].

Los pacientes con infarto agudo constituyen el grupo de mayor interés para la imagen de per­fu­sión cerebral [⇒ Orrison]. En la práctica clínica, la imagen de perfusión ya ha demostrado ser un predictor precoz y fiable de pronóstico en estos pacientes. Varios investigadores han demostrado que el área de déficit de perfusión observada en los mapas de flujo sanguíneo cerebral (FSC o CBF) y tiem­po de tránsito medio (TTM o MTT) puede extenderse más allá del área de hiperintensidad observado en la imagen potenciada en difusión y que el tamaño del infarto detectado en las imágenes T1 post-contrate coincide con el área de de­fec­to de perfusión (Figura 16-10).

Figura 16-10:
Imágenes paramétricas del cerebro de un paciente con un infarto reciente.
(a) Imagen que representa el área bajo la curva – area under the curve, que se correlaciona con el volumen sanguíneo.
La imagen se generó convirtiendo primero las curvas de intensidad-tiempo en curvas de con­cen­tra­ción-tiempo utilizando técnicas matemáticas. Las áreas no perfundidas presentan curvas pla­nas, representadas en negro en la imagen.
En (b) se ha dibujado una región de interés (ROI) para indicar un área de isquemia.
(c) Esta figura muestra una imagen del tiempo a pico – time-to-peak image del mismo corte. La perfusión en la región isquémica está retrasada y aparece señalada en gris claro.

En última instancia, el objetivo de los estudios de perfusión se centra en la vi­su­a­li­za­ción del área de penumbra para poder distinguir entre tejido normal, re­sca­ta­ble y dañado de manera irreversible. Los principios farmacocinéticos de los tra­za­do­res empleados en medicina nuclear se pueden aplicar también para ge­ne­rar mapas de volumen sanguíneo cerebral [⇒ Belliveau, ⇒ Østergard, ⇒ Rosen 1989 + 1991, ⇒ Tofts 1999].

16-04-03 Corazón

El objetivo principal de la imagen de perfusión miocárdica es la detección y de­li­mi­ta­ción de regiones de hipoperfusión causadas por estenosis no-oclusiva de las arterias coronarias. La detección de la enfermedad isquémica del corazón re­qui­ere tanto imágenes de alta resolución espacial como temporal, con detección y cuan­ti­fi­ca­ción de movimientos anormales de la pared, evaluación del me­ta­bo­lis­mo cardíaco y medición de la perfusión miocárdica regional [⇒ Atkinson, ⇒ Lom­bar­di].

En el corazón, el alto volumen de sangre y la abundancia de artefactos de sus­cep­ti­bi­li­dad requieren evaluar la perfusión mediante imágenes potenciadas en T1 durante el primer paso de dosis relativamente bajas de contraste pa­ra­mag­né­ti­co.

La evaluación del flujo sanguíneo miocárdico es difícil porque una gran frac­ción del contraste extracelular se extravasa en el tejido del miocardio durante el primer paso, por lo que la intensidad de señal del miocardio depende tanto de la fracción de extracción como del flujo. Sin embargo, algunos grupos de in­ves­ti­ga­ción han conseguido delinear con éxito las áreas hipoperfundidas utilizando las imágenes de primer paso con agentes de contraste intravasculares en con­di­ci­o­nes de estrés farmacológico [⇒ Hig­gins].

Utilizando regiones de interés definidas manualmente, las imágenes pa­ra­mé­tri­cas del corazón se pueden obtener mediante la combinación de información ana­tó­mi­ca y funcional (Figura 16-11).

Figura 16-11: En este caso, el miocardio se divide semi- auto­má­ti­ca­men­te en regiones que se cor­res­pon­den a los territorios de las arterias co­ro­na­ri­as. La imagen paramétrica re­pre­sen­ta el coeficiente de correlación cruzada (CCC) calculado una semana después de un infarto coronario (área oscura).

16-04-04 Otras aplicaciones y observaciones críticas

Otras aplicaciones. Hay muchas otras aplicaciones de imagen dinámica, in­clu­yen­do el estudio del hígado, riñones, músculos y articulaciones, vejiga urinaria y próstata.

Comentarios críticos. El posproceso de las imágenes es inútil si se aplica ar­bi­tra­ria­men­te sin un objetivo bien definido. Muchos estudios que intentan explicar los resultados obtenidos se basan en hipótesis que aún están por demostrar y la mayor parte de la investigación en este campo es empírica y heurística.