Introducción. Cuando se interpretan gamagramas óseos a veces es difícil dar un diagnóstico acertado principalmente cuando se trata de diferenciar si la acumulación de marcador se debe a una inflamación, una infección o una metástasis ósea en etapa temprana. En este trabajo se muestra cómo mediante software se mejora sustancialmente la visualización de los gamagramas óseos, de tal manera que es posible observar zonas de acumulación de marcador que no corresponden a una metástasis.

Objetivo. El trabajo que aquí se reporta tiene como objetivo principal ayudar a disminuir el número de falsos positivos que se producen al analizar gamagramas óseos con el fin de incrementar su sensibilidad diagnóstica.

Material y métodos. Se analizan 11 gamagramas óseos obtenidos de igual número de hombres con problemas de cáncer de próstata, con edades entre 23 y 87 años. Para visualizar mejor los gamagramas digitalizados se les aplica un filtro Gaussiano, antes de realizar el análisis,lo que reduce sustancialmente el ruido de la imagen. Posteriormente se analizan los tonos de gris de los huesos que se observan en los gamagramas, tanto anteriores como posteriores, y con los valores obtenidos se construyen unas tablas. En particular se analizan detalladamente los valores obtenidos para el cráneo.

Discusión. Los resultados obtenidos sugieren que si es posible diferenciar la metástasis de otras enfermedades óseas. Sin embargo, para que la técnica sea eficiente en la búsqueda de cambios degenerativos, infecciones y fracturas es necesario implementar un software que realice las tareas requeridas automáticamente ya que tal como realizamos el trabajo se consume mucho tiempo.

Conclusión. El valor de los tonos de gris de la imagen son función delestado de salud del hueso, valores del orden de 15 corresponden a un hueso sano para los casos analizados, mientras que valores mayores a 20 indican que el paciente padece alguna enfermedad ósea. Consideramos que tanto el valor máximo y mínimo de los tonos de gris, así como la distribución de los pixeles con los tonos incrementados, son indispensables para determinar el tipo de enfermedad ósea que se observa en el gamagrama.

Palabras clave: gamagrama óseo, neoplasias, metástasis.

INTRODUCTION: When interpreting bone scans, at times it can be difficult to reach an accurate diagnosis, mainly when seeking to distinguish if tracer collection is due to inflammation, infection, or early stage bone metastasis. This paper shows how the use of computer programs substantially improves viewing of bone scans, allowing us to find areas of marker accumulation that do not correspond to metastasis.

OBJECTIVE: Help reduce the number of false positives obtained when analyzing bone scans and increase their diagnostic sensitivity. MATERIAL AND METHODS: We analyzed 11 bone scans taken from an equal number of men with f prostate cancer problems, between 23 and 87 years of age. To better view the digitalized bone scans, a Gaussian filter was applied before the analysis, which substantially reduced image noise. Subsequently, gray levels in the bones were analyzed, in both anterior and posterior bone scans, and tables were constructed with the values obtained. In particular the values obtained for the skull were analyzed in detail.

DISCUSSION: The results obtained suggest that it is possible to differentiate metastasis from other bone disease; however, for the technique to be efficient in searching for degenerative changes, infections, and fractures, a program needs to be implemented which performs the required tasks automatically, a process that is currently very time consuming.

CONCLUSION: The gray level values in the image depend on the bone health status: values in the order of 15 correspond to healthy bone for the cases analyzed, whereas values above 20 indicate that the patient has bone disease. We consider both the maximum and minimum gray level values and the distribution of pixels with increased gray levels indispensable to determine the type of bone disease observed in a scan.

KEYWORDS: bone scintigraphy; neoplasms; metastasis