TESIS DOCTORAL: Extracción de datos cuantitativos de imágenes PET para decisiones clínicas precisas"

Doctoranda: Maite Gandia Ferrero

Directores de la tesis:
Dr. Luis Martí-Bonmatí
Dra. Irene Torres-Espallardo 

Grupo de Investigación Biomédica en Imagen (GIBI 2-30) del IIS La Fe

La tesis tiene como objetivo mejorar la toma de decisiones clínicas en la demencia y en el manejo de tumores neuroendocrinos mediante el análisis avanzado de imágenes PET. Se centra en extraer datos cuantitativos de las exploraciones PET para aumentar la precisión diagnóstica y las recomendaciones de tratamientos consistentes.

En el caso de la demencia, la investigación evaluó el papel de la cognición social en la detección temprana del Alzheimer. Por otra parte, un algoritmo de clasificación basado en aprendizaje profundo, validado externamente, mostró potencial para detectar enfermedades neurodegenerativas con mayor precisión. El estudio también evaluó un nuevo escáner PET dedicado al cerebro, comparando su calidad de imagen y capacidad diagnóstica con las exploraciones PET/CT estándar.

En los tumores neuroendocrinos, el estudio comparó los escáneres PET/CT y PET/MR para la clasificación de lesiones y la orientación del tratamiento. Se buscó armonizar los datos entre ambos sistemas para garantizar recomendaciones terapéuticas consistentes, independientemente de la modalidad de imagen, con el fin de mejorar la fiabilidad de la PET en estos tumores poco frecuentes.

En conjunto, la tesis demuestra que los métodos computacionales avanzados pueden mejorar la precisión diagnóstica y la planificación terapéutica mediante la PET. Los hallazgos destacan el papel esencial de la PET cuantitativa en las decisiones clínicas, y abogan por continuar los esfuerzos en la estandarización y perfeccionamiento de distintas técnicas en el análisis de la imagen PET para apoyar la medicina de precisión.

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