Este artículo presenta un marco innovador para el mapeo automatizado de vasos linfáticos y la cuantificación del flujo mediante la fusión multimodal de Optical Coherence Tomography Angiography (OCTA), MRI dinámica con contraste DCE-MRI y técnicas de machine learning. La propuesta supera las limitaciones de cada modalidad por separado al combinar el detalle anatómico de alta resolución con información dinámica de flujo, mejorando de forma significativa la precisión diagnóstica en casos de linfedema y edema linfático.

Resumen técnico y objetivo: la estrategia integra la localización precisa proporcionada por OCTA con las mediciones de flujo dinámico de DCE-MRI, mientras que modelos de aprendizaje profundo realizan la segmentación y la asociación entre flujo y gravedad clínica. El sistema automatizado reporta una mejora del 35% en la identificación de vasos linfáticos frente a métodos basados exclusivamente en OCTA y produce estimaciones de caudal que se correlacionan fuertemente con escalas de severidad clínica.

Metodología y modelos matemáticos: la fusión requiere un registro espacial robusto entre OCTA y DCE-MRI, habitualmente optimizado mediante métricas de información mutua. Para la segmentación se emplean redes convolucionales que generan mapas de probabilidad por píxel. La cuantificación del flujo se obtiene ajustando modelos de transporte tipo advección-difusión a las series temporales de DCE-MRI para estimar velocidades y coeficientes de difusión. Finalmente, análisis de regresión relacionan densidad vascular y velocidades con puntuaciones clínicas para validar la utilidad diagnóstica.

Protocolo experimental: pacientes con distintos grados de linfedema fueron evaluados clínicamente, escaneados con OCTA y sometidos a DCE-MRI tras administración de contraste. Los datos etiquetados por expertos sirvieron como ground truth para entrenar y validar los modelos mediante cross validation. Las métricas objetivas incluyeron coeficiente Dice para segmentación y coeficientes de correlación para las mediciones de flujo. También se midió el tiempo de procesamiento para garantizar viabilidad clínica.

Resultados y aplicación clínica: la fusión multimodal facilita mapas anatómicos más completos y mapas de flujo que permiten identificar zonas de estasis linfática y cuantificar la disfunción. En la práctica clínica esto posibilita tratamientos más personalizados y seguimiento objetivo de la respuesta terapéutica. El diseño favorece una integración fluida en flujos de trabajo hospitalarios, ofreciendo una solución no invasiva y de respuesta rápida para la evaluación linfática.

Verificación y robustez técnica: la validez del sistema se asegura mediante comparación con anotaciones de especialistas, cálculo de métricas de solapamiento y pruebas de generalización en diferentes configuraciones de adquisición. Algoritmos adaptativos de control de calidad y ajuste de parámetros permiten mantener rendimiento en condiciones variables de imagen y anatomía.

Aportación y oportunidades: combinar OCTA, DCE-MRI y modelos de machine learning representa un avance en la imagen biomédica dirigida al sistema linfático. Las mejoras en identificación y cuantificación abren la puerta a herramientas de apoyo a la decisión clínica, ensayos terapéuticos más precisos y soluciones de telemedicina que incorporen analítica avanzada.

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