Un escáner de TC no produce directamente una imagen. A medida que el gantry gira, el tubo y los detectores registran perfiles de atenuación desde miles de ángulos; convertir esos datos brutos en una imagen de corte se llama reconstrucción. La tensión de fondo es esta: cuando se reduce la dosis disminuyendo los fotones, las proyecciones se vuelven ruidosas, y la tarea del algoritmo es lidiar con el ruido preservando a la vez la anatomía real.
Retroproyección filtrada (FBP)
La FBP ha sido la técnica dominante desde principios de la década de 1970. Es analítica: cada proyección se filtra y se retroproyecta sobre el plano de imagen. Es rápida, predecible y produce una textura de ruido natural. Sin embargo, a dosis baja, la escasez de fotones causa un ruido acusado y artefactos en forma de rayas (streak).1
Reconstrucción iterativa (IR)
La reconstrucción iterativa resuelve el problema en ciclos: se hace una estimación de la imagen, se generan proyecciones virtuales a partir de ella, se comparan con las mediciones reales y se actualiza hasta que la diferencia se reduce. Así se obtienen, a partir de los mismos datos, imágenes con menos ruido que con la FBP, lo que abre la puerta a lograr la misma calidad con una dosis más baja.2
Reconstrucción por aprendizaje profundo (DLR)
La generación más reciente, la DLR, busca suprimir el ruido preservando en gran medida la textura del tejido, mediante patrones aprendidos de imágenes de referencia de alta calidad. Los datos de entrenamiento, la arquitectura y la tarea clínica pueden variar según el fabricante y el algoritmo. Los estudios muestran que la DLR puede mejorar la detección de lesiones frente a la IR y la FBP; en un estudio con maniquí en el que la dosis se redujo a un nivel de CTDIvol muy bajo (por ejemplo, ~0,5 mGy), la detectabilidad con FBP se vio comprometida mientras que la DLR la mantuvo.3
| Método | Punto fuerte | Riesgo | Nota clínica |
|---|---|---|---|
| FBP | Rápida, predecible, textura de ruido natural | Ruido y artefactos en rayas a dosis baja | Sigue siendo un método de referencia importante |
| IR | Reduce el ruido, puede permitir reducir la dosis | Aspecto plástico, menor detectabilidad de bajo contraste | El uso agresivo requiere validación |
| DLR | Alto potencial de reducción de ruido + preservación de textura | Depende de los datos de entrenamiento, el algoritmo y la tarea | Debe validarse con el protocolo local y control de calidad |
Referencias
- Zeng D, et al. Fast filtered backprojection algorithm for low-dose CT. PMC8294203
- Brady SL, et al. Deep Learning–based Reconstruction for Lower-Dose Pediatric CT. RadioGraphics, 2021. pubs.rsna.org
- Low-contrast detectability and dose reduction using deep learning image reconstruction — 20-reader liver phantom study. PMC8980706