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Artículo de investigación

Comparación prospectiva de tomografía computarizada de dosis ultra bajas frente a tomografía de dosis estándar para la detección de cuerpos extraños esofágicos

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DOI:

10.3791/69349

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7 de agosto de 2026

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1Department of Radiology and Nuclear Medicine, The First Hospital of Hebei Medical University

* These authors contributed equally

En este artículo

Resumen

Este ensayo aleatorizado demuestra que la tomografía computarizada (TC) de dosis ultra bajas con reconstrucción de aprendizaje profundo alcanza una precisión diagnóstica no inferior a la de la TC de dosis estándar para la detección de cuerpos extraños esofágicos, con una reducción del 63% en la dosis de radiación.

Resumen

El objetivo de este estudio fue verificar la no inferioridad de la tomografía computarizada de dosis ultra bajas (ULD-CT) frente a la TC de dosis estándar (SD-CT) para la detección de cuerpos extraños esofágicos (EFB) y cuantificar los compromisos dosis-calidad. Este estudio prospectivo, aleatorizado, con lectores ciegos incluyó a 180 pacientes (120 adultos, 60 niños) con sospecha de ingestión de EFB. Los pacientes fueron asignados aleatoriamente a grupos ULD-CT (100 kV/50 mA, reconstrucción iterativa estadística adaptativa-V 80% + reconstrucción de imagen por aprendizaje profundo) o SD-CT (120 kV/200 mA, retroproyección filtrada + reconstrucción iterativa estadística adaptativa-V 30%). Todos los pacientes se sometieron a una evaluación endoscópica o estándar de referencia quirúrgica dentro de las 12 horas posteriores a la TC, con seguimiento a los 30 días para resultados negativos. El punto final principal era el área bajo la curva (AUC); Los criterios secundarios incluyeron métricas de calidad de imagen, dosis de radiación y hallazgos incidentales.

Ambos protocolos lograron un excelente rendimiento diagnóstico, con sensibilidad/especificidad del 97,8%/100% para ULD-CT y 98,9%/100% para SD-CT. La AUC fue de 0,985 para ULD-CT frente a 0,991 para SD-CT (diferencia < margen no inferioridad). La dosis efectiva se redujo en un 63% con ULD-CT (P < 0,001). La relación señal-ruido disminuyó un 37% (P < 0,001), pero la aceptabilidad diagnóstica (puntuación ≥3) se mantuvo en un 94,4% frente al 97,8% (P = 0,070). Se identificaron hallazgos incidentales en 54 pacientes (30,0%), incluyendo 19 hallazgos potencialmente procesables (10,6%) y 6 hallazgos de alta significancia que requerían evaluación urgente.

La TC de dosis ultra baja demuestra una precisión diagnóstica no inferior en comparación con la SD-CT para la detección de EFB, reduciendo la exposición a radiación en más de un 60%. Estos hallazgos muestran potencial para ULD-CT como modalidad de primera línea para sospechosos EFB pendientes de validación multicéntrica.

Introducción

La ingestión de cuerpos extraños sigue siendo una manifestación de emergencia común en todo el mundo, siendo los cuerpos extraños esofágicos (EFB) un subconjunto clínicamente importante que a menudo requiere imágenes urgentes o intervenciónendoscópica 1,2,3. Revisiones radiológicas recientes destacan que la TC es especialmente valiosa cuando las radiografías son negativas, el objeto es radiolúcido o se sospechan complicaciones comoperforaciones 1,2. Poblaciones especiales de pacientes, incluidas personas con discapacidad intelectual o comunicación alterada, pueden presentarse tarde o con síntomas atípicos y pueden ingerir objetos no alimentarios, de bordes afilados o múltiples objetos, lo que genera desafíos diagnósticos y de manejoadicionales 4. Estudios recientes realizados en hospitales realizados en China muestran además que los cuerpos extraños punzantes y las impactaciones alimentarias siguen siendo causas comunes de la presentación de EFB en adultos y pacientes mayores, aunque aún faltan datos de incidenciaa nivel nacional 5,6.

A pesar de la importancia clínica de la detección precisa de la EFB, persisten importantes lagunas de conocimiento respecto a las estrategias óptimas de imagen. Los protocolos actuales suelen emplear dosis estándar de radiación desarrolladas para la imagen torácica general en lugar de parámetros específicos de indicación optimizados para la visibilidad de cuerpos extraños, mientras que la guía de reducción de dosis enfatiza la adaptación de la exposición a la tareadiagnóstica 7. Además, aunque la reconstrucción iterativa y la reconstrucción por aprendizaje profundo han permitido reducciones significativas de radiación en otras aplicaciones de TC, su impacto en la detección de EFB no ha sido evaluado sistemáticamente en ensayos aleatorizadosprospectivos 8.

La evaluación tradicional por imagen de los sospechosos EFB se ha basado en radiografía simple seguida de esofagografía selectiva con contraste o endoscopia para objetos radiolúcidos 1,3,9. Sin embargo, la tomografía computarizada (TC) ha ido emergiendo cada vez más como la modalidad preferida debido a su superior sensibilidad tanto para cuerpos extraños radiopacos como radiolúcidos. Los estudios han demostrado que la sensibilidad a la TC se acerca al 100% en comparación con el 70%–80% de las radiografías simples, especialmente para espinas de pez y otros materiales de bajadensidad 10,11. La naturaleza transversal de la TC también proporciona información crucial sobre complicaciones, incluyendo perforaciones, formación de abscesos y proximidad vascular, que pueden alterar el manejo delpaciente 12,13.

La adopción generalizada de la TC ha generado preocupaciones sobre la exposición acumulada a radiación, especialmente en poblaciones pediátricas, en las que el riesgo de cáncer a lo largo de la vida por imagen médica esde 14,15. Los protocolos tradicionales de TC administran dosis efectivas de 8–12 mSv para exámenes torácicos, lo que ha impulsado el desarrollo de estrategias de reducción de dosis alineadas con el principio de "lo más bajo posible" y las recomendaciones modernas de manejo de la dosisde TC 7,16.

Los avances tecnológicos recientes han permitido reducciones drásticas de la dosis manteniendo la calidad diagnóstica. Algoritmos de reconstrucción iterativa como la reconstrucción iterativa estadística adaptativa reducen el ruido de imagen en comparación con la proyección retroproyectada filtrada, permitiendo dosis de radiación másbajas 17. La generación más reciente de algoritmos de reconstrucción de imágenes de aprendizaje profundo (DLIR) aprovecha redes neuronales convolucionales entrenadas con conjuntos de datos de alta calidad para distinguir señal de ruido, logrando una reducción de ruido superior a las técnicas iterativasconvencionales 8,18. Los estudios han demostrado que el DLIR puede mantener la calidad de imagen diagnóstica a dosis de radiación sustancialmente inferiores a las utilizadas en los protocolosestándar 19,20.

A pesar de la promesa de los protocolos de TC DE DOSIS ULTRA BAJAS (ULD-CT), su aplicación específica para la detección de EFB sigue sin explorarse en ensayos aleatorizados prospectivos. Estudios previos de TAC torácico de baja dosis se han centrado en la detección de nódulos pulmonares o patología torácica general, más que en los requisitos diagnósticos únicos de la evaluación de cuerpos extraños21,22. Además, el impacto de la reducción de la dosis en la detección de hallazgos incidentales clínicamente relevantes —un valor añadido potencial de la imagen por TC— no ha sido evaluado sistemáticamente en estecontexto 23.

Este estudio tuvo como objetivo abordar estas lagunas de conocimiento realizando una comparación prospectiva entre ULD-CT y la CT DE DOSIS ESTÁNDAR (SD-CT) para la detección de EFB. Planteamos la hipótesis de que (1) la ULD-CT demostraría no inferioridad a la SD-CT en cuanto a precisión diagnóstica (margen de no inferioridad δ = 5%); (2) la dosis de radiación se reduciría sustancialmente manteniendo una calidad de imagen aceptable; y (3) la ventaja de campo de visión más amplio de la TC permitiría la detección de hallazgos incidentales clínicamente relevantes que podrían afectar al manejo del paciente más allá de la queja presente.

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Protocolo

Este estudio prospectivo, aleatorizado y con lectores ciegos se llevó a cabo en un centro de atención terciaria (El Primer Hospital de la Universidad Médica de Hebei) entre enero de 2024 y junio de 2025. Este estudio se llevó a cabo de acuerdo con la Declaración de Helsinki y fue aprobado por el Comité de Ética del Primer Hospital de la Universidad Médica de Hebei (Número de aprobación: [2025]YS-062), y todos los pacientes o sus tutores legales proporcionaron su consentimiento informado por escrito antes de la inscripción. Para menores, se obtuvo el consentimiento informado según la edad y capacidad: para los participantes menores de 8 años, se obtuvo el consentimiento informado por escrito de sus tutores legales, con la solicitud de consentimiento adicional del menor cuando pudiera comprender; Para los participantes de 8 a 17 años, se obtuvo el consentimiento informado por escrito tanto del menor como de su tutor legal, y la información se divulgó en un nivel apropiado para su edad; Los participantes de entre 16 y 17 años que demostraron independencia financiera a través de sus propios ingresos laborales se consideraban con plena capacidad civil y podían proporcionar consentimiento independiente. El estudio ha sido registrado en el Registro de Estudios Clínicos del Reino Unido, número de registro ISRCTN13588740.

Diseño del estudio
La aleatorización de los pacientes se realizó utilizando una secuencia generada por ordenador con bloques permutados de tamaños variables (4, 6 y 8) estratificados por grupo de edad (pediátricos < 18 años vs. adultos ≥ 18 años). La ocultación de asignación se mantuvo mediante sobres opacos sellados abiertos inmediatamente antes de la tomografía. Todos los intérpretes de imagen, endoscopistas y cirujanos quedaron ciegos ante la asignación del protocolo CT.

Población estudiada
Criterios de inclusión
Los participantes elegibles eran pacientes de entre 3 y 80 años que acudieron a urgencias y fueron derivados para una evaluación por TC basada en protocolos institucionales (principalmente para sospechas de cuerpos radilucientes no visibles en radiografía simple, sospecha clínica de complicaciones o necesidad de localización precisa antes de la intervención), con (1) antecedentes de ingestión de cuerpos extraños en las 6 horas posteriores a la presentación; (2) síntomas sugerentes de impactación esofágica, incluyendo disfagia, odinofagia, dolor torácico o hipersalivación; y (3) evaluación endoscópica o quirúrgica planificada dentro de las 12 horas posteriores a la toma computarizada. La ventana de 6 horas se seleccionó para asegurar que los pacientes representaran presentaciones agudas, permitiendo tiempo suficiente para la imagen y la evaluación endoscópica, aunque esto puede limitar la generalización a presentaciones tardías comunes en ciertos tipos de cuerpos extraños, como las espinas de pescado.

Criterios de exclusión
Se excluyeron pacientes si presentaban (1) inestabilidad cardiorrespiratoria grave que requiriera intervención inmediata; (2) embarazo o un test de embarazo positivo; (3) una alergia al contraste conocida (para ecografías mejoradas cuando clínicamente lo indica); (4) cirugía esofágica previa o estenosis esofágica conocida; (5) implantes metálicos que causan artefactos sustanciales que afectan al >30% del área de evaluación esofágica; y (6) índice de masa corporal (IMC) > 40 kg/m2 (debido a la posible degradación de la calidad de imagen a dosis ultrabajas).

Protocolos de tomografía computarizada
Todos los exámenes se realizaron en escáneres de TC multidetector de 256 cortes con capacidades de reconstrucción de aprendizaje profundo. Los pacientes se colocaban en posición supina con los brazos elevados por encima de la cabeza cuando era posible. No se aplicó contraste oral para evitar ocultar cuerpos extraños o retrasar la endoscopia.

El protocolo SD-CT utilizaba parámetros consistentes con el protocolo rutinario de TC torácico de nuestra institución: un voltaje de tubo de 120 kV, una corriente de tubo de referencia de 200 mA con modulación automática de corriente de válvula (ATCM) activada, un tiempo de rotación de 0,5 s, un paso de 0,992 y una colimación de 0,625 mm. Las imágenes se reconstruyeron utilizando retroproyección filtrada con mezcla de reconstrucción iterativa estadística adaptativa al 30%, que representa el estándar clínico actual en el sitio participante. La justificación para 120 kV se basaba en protocolos estándar de imagen torácica optimizados para fines diagnósticos generales.

El protocolo ULD-CT empleó estrategias agresivas de reducción de dosis: una tensión de tubo de 100 kV, una corriente de tubo de referencia de 50 mA con ATCM (rango 10–80 mA), y un tiempo de rotación y paso idénticos a los del protocolo SD. Los parámetros de 100 kV/50 mA se seleccionaron basándose en estudios preliminares de fantasmas que demostraron la conspicuidad de cuerpos extraños mantenida en estos ajustes combinados con reconstrucción avanzada. Los datos en bruto se reconstruyeron usando mezcla de reconstrucción iterativa estadística adaptativa al 80%, seguida de DLIR a intensidad media. Este enfoque de doble reconstrucción maximizaba la reducción del ruido preservando el detalle anatómico y evitando la apariencia plástica que a veces se asocia solo con la reconstrucción iterativa agresiva.

Para ambos protocolos, las imágenes se reconstruyeron con un grosor de corte de 0,625 mm y una superposición de 0,5 mm para permitir las reformas multiplanares. El rango de la exploración se extendió desde la parte baja del cuello (nivel C3) hasta la unión gastroesofágica, con una posición cuidadosa para minimizar la inclusión del tejido mamario en pacientes femeninas. Se habilitaron funciones de reducción de dosis, incluyendo modulación de corriente basada en órganos por tubos y colimación adaptativa, para todos los escaneos.

Recogida de datos y variables
Características del paciente
Los datos demográficos y clínicos recogidos incluyeron edad, sexo, IMC, síntomas presentes, tiempo desde la ingestión hasta la imagen, tipo de cuerpo extraño reportado por antecedentes, comorbilidades relevantes (diabetes mellitus, enfermedad pulmonar obstructiva crónica, malignidad torácica previa) y exámenes CT previos en un plazo de 6 meses.

Características de cuerpos extraños
Para los casos confirmados de EFB, se documentaron los siguientes: (1) composición del material (hueso, metal, bolo de alimentos, plástico, otros); (2) dimensión máxima medida en TC; (3) atenuación en unidades de Hounsfield (HU) medida usando una regiónestandarizada de 5 mm 2 de interés; (4) localización anatómica utilizando puntos de referencia establecidos (C3–C7 cervical, T1–T4 torácica superior, T5–T8 torácica media, T9–T12 torácica inferior); y (5) la presencia de complicaciones, incluyendo perforación, neumomediastino o formación de abscesos.

Evaluación de la calidad de imagen
Las métricas objetivas de calidad de imagen fueron medidas por un físico médico cegado ante la asignación del protocolo. La relación señal-ruido (SNR) se calculó como la atenuación media de la aorta descendente dividida por la desviación estándar de la grasa subcutánea. La relación contraste-ruido se calculó como la diferencia en la atenuación entre la sangre aórtica y el músculo paraespinal dividida por el ruido de la imagen. Para alinearse mejor con la tarea diagnóstica, se realizaron mediciones adicionales en la grasa paraesofágica. Las mediciones se realizaron en imágenes axiales en tres niveles estandarizados (arco aórtico, carina y esófago medio) con regiones circulares de interés (150mm 2) colocadas de forma consistente usando puntos anatómicos.

La calidad subjetiva de la imagen fue evaluada de forma independiente por dos radiólogos torácicos con 8 y 12 años de experiencia. Las imágenes se revisaron en estaciones de trabajo diagnósticas utilizando ajustes estandarizados de tejidos blandos y ventanas pulmonares (ancho de ventana: 350 HU, nivel de ventana: 40 HU para tejido blando; ancho de ventana: 1.500 HU, nivel de ventana: -600 HU para evaluación pulmonar), consistentes con la interpretación rutinaria de TC torácica y los principios de reconocimientode artefactos 24. Los lectores puntuaron los siguientes parámetros en una escala Likert de 5 puntos: (1) definición de bordes de las estructuras mediastinales; (2) ruido de imagen; (3) confianza diagnóstica para la detección de cuerpos extraños; y (4) calidad diagnóstica global. Se consideró aceptable diagnósticamente una puntuación ≥3. Las discrepancias entre lectores se resolvieron mediante revisión por consenso, utilizándose la puntuación de consenso para el análisis. El acuerdo entre lectores se evaluó utilizando estadísticas de kappa ponderadas.

Métricas de dosis de radiación
El índice de dosis de tomografía computarizada reportado por el escáner (CTDIvol) y el producto dosis-longitud se registraron para cada examen. La dosis efectiva (DE) se calculó utilizando factores de conversión específicos por edad y sexo (k = 0,014 mSv·mGy⁻1·cm⁻1 en adultos; factores ajustados por edad para pacientes pediátricos) según la Publicación 103 de la Comisión Internacional de Protección Radiológica (recomendaciones25). Se calcularon estimaciones de dosis específicas por tamaño utilizando las dimensiones anteroposterior y lateral del paciente medidas a nivel medio del pecho.

Estándar de referencia
El estándar de referencia para la presencia y localización de cuerpos extraños se estableció mediante visualización endoscópica o hallazgos quirúrgicos realizados en un plazo de 12 horas desde la TC para todos los pacientes aleatorizados, independientemente de la asignación del protocolo CT o del resultado. Los informes endoscópicos fueron revisados por dos gastroenterólogos para confirmar las características de los cuerpos extraños y la ubicación anatómica utilizando puntos de referencia estandarizados. Cuando la endoscopia o la cirugía no identificaron un cuerpo extraño retenido, el seguimiento clínico a los 30 días mediante una revisión de la historia clínica y un contacto telefónico confirmó la ausencia de cuerpos extraños olvidados, con una consulta específica sobre visitas de regreso, complicaciones retardadas o la necesidad de repetir imágenes o endoscopias. Se utilizó una aplicación estándar de referencia uniforme para minimizar el sesgo de verificación diferencial.

Hallazgos incidentales
Todos los exámenes CT fueron revisados sistemáticamente para detectar hallazgos incidentales no relacionados con la indicación de imagen por los mismos dos radiólogos que realizaron la evaluación de calidad. Los hallazgos se clasificaron por localización anatómica (pulmonar, mediastinal, cardiovascular, parte superior del abdomen, óseo, otra) y su significado clínico. La significación clínica se clasificó de la siguiente manera: (1) baja — hallazgos que no requieren seguimiento (por ejemplo, quistes hepáticos simples, cambios degenerativos de la columna); (2) hallazgos moderados que podrían requerir imágenes de seguimiento (por ejemplo, nódulos tiroideos > 1 cm, nódulos suprarrenales indeterminados); (3) hallazgos altos que requieren evaluación o intervención urgente (por ejemplo, nódulos pulmonares sospechosos, aneurisma aórtico > 5 cm, masas mamarias sospechosas). Se registraron las distribuciones por edad y sexo de los hallazgos incidentales, y se documentaron las vías de gestión aguas abajo para todos los hallazgos accionables.

Análisis estadístico
Cálculo del tamaño de la muestra
El tamaño de la muestra se calculó en función del objetivo principal de precisión diagnóstica (el área bajo la curva; AUC). Suponiendo una AUC de dosis estándar de 0,97 según la literatura y una AUC esperada de 0,95 en la ULD-CT, se seleccionó a priori un margen de no inferioridad de 5 puntos porcentuales porque una pérdida de AUC superior a 0,05 sería lo suficientemente significativa clínicamente como para alterar el triaje por imagen, mientras que una reducción menor se consideraba aceptable cuando se equilibraba con una reducción sustancial de radiación y una confirmación endoscópica o quirúrgica obligatoria. Utilizando un alfa unilateral de 0,025, un 80% de potencia, grupos independientes de pacientes y suposiciones basadas en ROC para estudios de precisión diagnóstica, se requirieron 26.166 pacientes. Con una tasa de abandono o fallo técnico del 8%, la inscripción objetivo fue de 180 pacientes.

Análisis primario
El análisis primario comparó el área bajo la curva de características de funcionamiento del receptor (ROC) entre ULD-CT y SD-CT para la detección de cuerpos extraños. Se declaró no inferioridad si el límite inferior del intervalo de confianza (IC) del 95% para la diferencia AUC (ULD-CT menos SD-CT) superaba -0,05, y se construyeron curvas ROC usando puntuaciones de confianza radiólogas (escala 1–5) como variable diagnóstica. Dado que se trataba de un diseño de brazo paralelo con grupos de pacientes independientes, se utilizó el método DeLong para la comparación independiente de curvas ROC para las pruebasestadísticas 27. Las puntuaciones de los lectores se promediaron cuando ambos realizaban evaluaciones, y esta media se utilizó como variable diagnóstica para el análisis ROC. Los denominadores de sensibilidad y especificidad representan respectivamente las unidades de decisión diagnóstica positiva y negativa de referencia estándar, en lugar del número total de participantes aleatorizados en cada grupo protocolar.

Análisis secundarios
Dado el diseño aleatorizado de brazo paralelo, todos los análisis comparativos utilizaron métodos de muestra independiente. Se compararon variables continuas (métricas de dosis, puntuaciones de calidad de imagen) entre protocolos utilizando pruebas t de muestra independiente o pruebas Mann-Whitney U basadas en la normalidad de distribución evaluada por pruebas de Shapiro-Wilk. Las variables categóricas se compararon mediante pruebas de qui-cuadrado o pruebas exactas de Fisher para proporciones no emparejadas. Se compararon sensibilidad, especificidad y precisión utilizando ICs de Wald y pruebas de chi-cuadrado para muestras independientes. El acuerdo entre lectores se evaluó utilizando estadísticas kappa ponderadas con pesos cuadráticos dentro de cada brazo del protocolo por separado.

Los análisis de subgrupos examinaron el rendimiento diagnóstico estratificado por (1) grupo de edad (pediátrico vs. adulto); (2) densidad de cuerpos extraños (alta > 100 vs. baja ≤ 100 HU); (3) categorías de IMC (<25, 25–30, >30 kg/m 2); y (4) localización anatómica (esófago cervical vs. torácico). Los términos de interacción se probaron formalmente utilizando modelos de regresión logística.

La regresión logística multivariable identificó predictores de cuerpos extraños que pasaron por alto o son indeterminados, con variables candidatas que incluían tamaño de cuerpo extraño, densidad, localización anatómica, IMC del paciente, ruido de imagen (SNR) y algoritmo de reconstrucción. Se incluyeron términos de interacción para la densidad de × protocolo y × IMC del protocolo basándose en hipótesis a priori. La selección del modelo utilizó eliminación hacia atrás con un umbral de retención de P < 0,10.

Para los hallazgos incidentales, dado que los pacientes fueron asignados aleatoriamente a diferentes protocolos y no se sometieron a ambos escáneres, los cálculos de sensibilidad y acuerdo entre protocolos no fueron apropiados y se eliminaron del análisis. En su lugar, comparamos la prevalencia y distribución de hallazgos incidentales entre protocolos utilizando pruebas de chi-cuadrado.

Se analizaron por separado exámenes con contraste (realizados en 23 pacientes del grupo SD-CT y 21 pacientes en el grupo ULD-CT basados en una indicación clínica para evaluación vascular o mediastínica) para evaluar la influencia en la confianza diagnóstica y la detección incidental.

Todos los análisis siguieron los principios de intención de tratar. Los datos faltantes (<2% en total) se gestionaron mediante imputación múltiple con 10 conjuntos de datos imputados. Los análisis estadísticos se realizaron utilizando la versión 4.3.2 de R y la versión 20.0 de MedCalc. Los valores P bilaterales < 0,05 se consideraron estadísticamente significativos, excepto en el análisis primario de no inferioridad.

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Resultados

Demografía del paciente y parámetros de escaneo
Entre enero de 2024 y junio de 2025, se evaluaron 198 pacientes para su elegibilidad (Figura suplementaria 1). Se excluyeron dieciocho pacientes (8 por indicaciones quirúrgicas inmediatas, 6 con IMC > 40 kg/m2 y 4 que declinaron consentimiento), dejando 180 pacientes aleatorizados por igual según los protocolos SD-CT y ULD-CT. Todos los pacientes completaron el protocolo de TC asi...

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Discusión

Este ensayo aleatorizado prospectivo demuestra que ULD-CT con DLIR alcanza una precisión diagnóstica no inferior a la de SD-CT para la detección de EFB, reduciendo la exposición a radiación en un 63%. La detección mantenida de hallazgos incidentales clínicamente significativos sugiere que la reducción de la dosis no tiene por qué comprometer este importante beneficio secundario, apoyando el potencial de la ULD-CT como estrategia principal de imagen para sospechas de EFB en poblaciones ad...

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Divulgaciones

Ninguno de los autores tiene conflictos de interés personales, financieros, comerciales o académicos.

Agradecimientos

El estudio se llevó a cabo con financiación del Proyecto Clave de Investigación en Ciencias Médicas de la provincia de Hebei (Nº 20180252).

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Materiales

Lista de materiales utilizados en este artículo
NombreEmpresaNúmero de catálogoComentarios
Advantage Workstation (AW) 4.7GE Healthcarehttps://www.gehealthcare.com/en-us/products/imaging-applications/advanced-visualization-applications/advantage-workstationEstación de trabajo de imágenes
ASiR-V (Adaptive Statistical Iterative Reconstruction-V)GE HealthcareN/AReconstrucción iterativa estadística adaptativa
AW Server 3.2 Ext 4.0GE Healthcarehttps://www.gehealthcare.com/en-us/products/advanced-visualization-platforms/aw-serverSoftware del sistema de TC
Centricity Universal Viewer 6.0GE Healthcarehttps://www.gehealthcare.com/en-us/products/software/enterprise-imaging/centricity-universal-viewerVisualizador PACS
MedCalc version 20.0 (MedCalc Software; RRID:SCR_015044)MedCalc SoftwareVersión 20.0Estadística médica
Organ Dose ModulationGE HealthcareN/AModulación de corriente del tubo basada en órganos
pROC package for RCRAN RepositoryVersión 1.18.4Análisis de curva ROC
R version 4.3.2 (R Foundation for Statistical Computing)R FoundationRRID:SCR_001905Computación estadística
Revolution CT (256-slice)GE Healthcarehttps://www.gehealthcare.com/en-us/products/computed-tomography/revolutionEscáner de TC
Smart mAGE HealthcareN/AModulación automática de corriente del tubo
Standard kernel (soft tissue)GE HealthcareN/AKernel de reconstrucción
TrueFidelity DLIR (Deep Learning Image Reconstruction), Medium strengthGE Healthcarehttps://www.gehealthcare.com/en-us/products/computed-tomography/applications/true-fidelityReconstrucción de imágenes de aprendizaje profundo

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