Investigadores descubren técnica innovadora de imágenes de rayos X para diagnóstico médico

Investigadores de la Universidad de Houston (Estados Unidos) han presentado un avance revolucionario en la tecnología de imágenes por rayos X que podría tener un gran impacto en el diagnóstico médico, materiales e imágenes industriales, seguridad en el transporte y otras aplicaciones.

En un artículo destacado en Optics, los investigadores introducen un nuevo modelo de transporte de luz para un sistema de imágenes de máscara única que mejora la visualización de materiales con elementos ligeros, como tejidos blandos y materiales subyacentes como plásticos y explosivos.

«La tecnología de rayos X más antigua ha enfrentado desafíos en cuanto a la obtención de imágenes médicas, la detección de explosivos y otros campos», dice Mini Das, profesor en la Universidad de Houston.

Las imágenes de contraste de fase de rayos X han ganado atención por su capacidad para proporcionar un contraste mejorado a los tejidos blandos a través de cambios de fase medidos mientras los rayos X atraviesan un objeto. El nuevo modelo presentado por los investigadores permite recuperar imágenes con dos tipos diferentes de mecanismos de contraste a partir de una sola exposición.

El diseño utiliza una máscara de rayos X con ranuras periódicas que mejora el contraste de los bordes y simplifica la configuración, reduciendo la necesidad de detectores o procesos complejos.

El equipo de Das ha probado su modelo con simulaciones rigurosas y en su sistema de imágenes de rayos X de laboratorio. El siguiente paso es integrar la tecnología en sistemas portátiles y actualizar las configuraciones existentes para su uso en entornos del mundo real como hospitales, imágenes industriales y aeropuertos.

Este avance en las imágenes de rayos X proporciona un método simple, eficiente y económico para mejorar el contraste de la imagen, lo que es crucial para la obtención de imágenes profundas no destructivas. Además, hace que las imágenes de contraste de fase sean más accesibles y prácticas, lo que conduce a un mejor diagnóstico y una detección más segura en una variedad de aplicaciones.

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