Examen de la diabetes con un escáner cutáneo e IA

Investigadores de la Universidad Técnica de Munich (TUM) y Helmholtz Munich crearon un método para medir estos cambios microvasculares en la piel y así evaluar la gravedad de la diabetes.

Para lograrlo, combinan inteligencia artificial (IA) y una innovadora tecnología de imágenes optoacústicas de alta resolución. El trabajo se publicó en la revista Nature Biomedical Engineering .

Los métodos de imágenes optoacústicas utilizan pulsos de luz para generar ultrasonido dentro del tejido. Las ondas de ultrasonido generadas luego son registradas por sensores y convertidas en imágenes.

Las señales son causadas por pequeñas expansiones y contracciones del tejido que rodea a las moléculas que absorben fuertemente la luz. Una de esas moléculas es la hemoglobina.

Optoacústica o fotoacústica

Dado que la hemoglobina se concentra en los vasos sanguíneos, las imágenes optoacústicas pueden producir imágenes únicas y detalladas de los vasos de formas que no son posibles con otras técnicas no invasivas.

Los principios básicos de la optoacústica o fotoacústica se conocen desde hace más de un siglo. Pero las aplicaciones prácticas en medicina son bastante recientes.

Vasilis Ntziachristos es profesor de Imágenes Biológicas en la TUM y director del Instituto de Imágenes Biológicas y Médicas y del Centro de Bioingeniería de Helmholtz Munich.

Junto con su equipo, crearon una variedad de métodos de obtención de imágenes optoacústicas. Entre ellos RSOM, abreviatura de mesoscopia optoacústica de escaneo rasterizado.

Los investigadores han utilizado ahora con éxito RSOM para estudiar los efectos de la diabetes en la piel humana .