DEEP LEARNING APLICADO AL ESTUDIO DEL NERVIO PUDENDO CON RM DE ALTA RESOLUCIÓN - Lopez Ruiz, Sr. Luis; Bachiller Egea, D. Juan; García Rodriguez, Dña. Patricia; Jimenez De La Peña, Dra. Mar; Concepción Hernández, D. Daniel; Sancho Garcia, D. Francisco Daniel (Seram, 2022)
OBJETIVOS El diagnóstico de la neuralgia del nervio pudendo es fundamentalmente clinico, siendo una entidad poco estudiada con imagen. Nuestro objetivo es demostrar que la RM de alta resolución puede evaluar el trayecto del nervio pudendo y aportar información importante en el manejo de estos pacientes. Introducimos además, protocolos con Deep-learning, que permiten optimizar tiempos de estudio sin penalizar resolución MATERIAL Y MÉTODO Mostraremos la anatomia normal del nervio pudendo en imanes de 1,5 y 3T, y valoraremos hallazgos radiológicos de patología con casos clínicos de nuestro hospital Nuetro protocolo es: Fat sat-TSE-T2; TSE-T1; DW b:800; Fat sat-TSE-T1 con civ; 3D-CUBE-STIR con civ La inteligencia artificial Deep-learning nos permite por medio de algoritmos de recontrucción la reducción del tiempo de exploración a la mitad y mayor SNR con niveles de mejora seleccionado por nosotros en nuestros protocolos de alta resolución RESULTADO Las imágenes obtenidas permiten visualizar correctamente la anatomía del nervio pudendo, desde su origen en el plexo sacro hasta la región perineal. Se identifica también sus ramas principales. En los casos patológicos el engrosamiento del nervio, la ingurgitación del plexo venoso pudendo, la denervación muscular o la presencia de LOEs compresivas o invasivas son hallazgos radiológicos comunes CONCLUSIONES Las aplicaciones Deep-larning permiten optimizar los estudios de RM en regiones anatómicas complicadas, donde se necesita gran resolución anatómica, como es el caso de la patología del nervio pudendo