A reconstrução em tomografia em curva (CT) é uma técnica
utilizada para criar imagens tridimensionais a partir de dados adquiridos por
tomografia computadorizada (TC). Ela permite a visualização de estruturas
internas do corpo em diferentes ângulos e níveis de profundidade, o que pode
ser útil para o diagnóstico e tratamento de uma variedade de doenças.
A reconstrução em CT é realizada através de um processo
chamado reconstrução matemática. Ele usa algoritmos matemáticos para combinar
as informações coletadas por diferentes projeções (ângulos) da TC, para criar
uma imagem tridimensional.
Existem vários tipos de reconstruções CT, incluindo
reconstruções MIP (Maximum Intensity Projection) e VRT (Volume Rendering
Technique), que são usadas para visualizar estruturas internas em diferentes
ângulos e níveis de profundidade.
Reconstruções em CT são úteis em diversas áreas da medicina,
como cardiologia, neurologia, oncologia, ortopedia e cirurgia. Elas podem ser
usadas para avaliar lesões, detectar doenças e planejar tratamentos.
A inteligência artificial (IA) tem um grande potencial para transformar a radiologia, permitindo que os radiologistas façam diagnósticos mais precisos e tratamentos mais eficazes, com o uso de algoritmos de IA, as reconstruções em CT podem ser analisadas de forma mais rápida e precisa.
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