Juegos de azar en las exploraciones de mama: análisis de Monte Carlo podría ayudar a reducir el número de cánceres perdido por mamografía

Marcha 20, 2016 Admin Salud 0 0
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Una herramienta matemática conocida como análisis de Monte Carlo podría ayudar a mejorar la forma en que los rayos X se utilizan para la mamografía y reducir el número de cánceres de mama perdidas por la técnica y evitar falsos positivos, según un estudio publicado este mes en la Revista Internacional de la radiación baja.

A nivel mundial, el cáncer de mama es uno de cada diez de todos los cánceres en las mujeres, con la excepción del cáncer de piel, por lo que es la forma más común de cáncer de piel no. Y 'la quinta causa más común de muerte por cáncer que representa más de medio millón de muertes en todo el mundo. Las principales estrategias establecidas para el control del cáncer de mama se basan en la prevención primaria con un diagnóstico temprano y así imágenes de la mama, la mamografía, juega un papel importante en la detección y el diagnóstico.

Mauro Valente de la Universidad de Córdoba, Argentina, y sus colegas Germбn Tirao y Clara Quintana allí y el centro de investigación del CONICET en Buenos Aires, han puesto a prueba las diferentes configuraciones utilizadas por los técnicos en radiología para realizar la mamografía de rayos X y se analizaron los resultados estadísticamente utilizando la técnica de Monte Carlo. Este enfoque utiliza repitió muestreo aleatorio de los datos para calcular los resultados más probables a partir de un conjunto dado de parámetros. Al comprobar que los parámetros para mejorar la calidad de las imágenes de rayos X y la reducen, el equipo no pudo encontrar la configuración óptima para obtener la mejor imagen con la mínima dosis de radiación al paciente.




El equipo señala que los factores tales como el material utilizado para el electrodo positivo, el ánodo, en la máquina de rayos X, están fuera del control del radiólogo. Sin embargo, la tensión de aceleración aplicada durante la mamografía influye significativamente en la calidad de la imagen. El equipo señala que el algoritmo desarrollado por sus cálculos Monte Carlo también se podría utilizar para realizar la detección fiable y coherente tejido canceroso en la mama de forma automática.

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