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Segmentación de imágenes diagnósticas de extremidades inferiores

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Academic year: 2020

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(1)SEGMENTACIÓN DE IMÁGENES DIAGNÓSTICAS DE EXTREMIDADES INFERIORES c Draft date 11 de agosto de 2008. 1.

(2) SEGMENTACIÓN DE IMÁGENES DIAGNÓSTICAS DE. EXTREMIDADES INFERIORES. Giselle Santiago Cuesta. Universidad de los Andes Facultad de Ingenierı́a Departamento de Ingenierı́a Eléctrica e Ingenierı́a Electrónica Bogotá, 2008.

(3) SEGMENTACIÓN DE IMÁGENES DIAGNÓSTICAS DE EXTREMIDADES INFERIORES. Giselle Santiago Cuesta cod: 200521004. Tesis presentada para optar al tı́tulo de Magister en Electrónica y de Computadores. Asesor: José Tiberio Hernández Peñaloza. Ph.D. Universidad de los Andes Facultad de Ingenierı́a Departamento de Ingenierı́a Eléctrica e Ingenierı́a Electrónica Bogotá, 2008.

(4) Índice general. Índice general. I. Índice de figuras. IV. Índice de cuadros. VII. 1. Introducción. 1. 2. Estado del Arte. 3. 2.1. Contexto Médico . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .. 3. 2.1.1. Resonancia Magnética . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .. 3. 2.1.2. Anatomı́a . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .. 7. 2.2. Protocolo de Adquisición . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .. 8. 2.2.1. Equipo . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .. 8. 2.2.2. Paciente . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .. 9. 2.2.3. Imagen . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .. 9. 2.3. Segmentación de Imágenes de Resonancia Magnética . . . . . . . . . .. 10. 3. Proceso de escogencia de la solución. i. 13.

(5) SEGMENTACIÓN DE IMÁGENES DIAGNÓSTICAS DE EXTREMIDADES INFERIORES. ii. 3.1. Protocolo de Adquisición . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .. 13. 3.1.1. Consideraciones Iniciales . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .. 14. 3.1.2. Torniquete . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .. 15. 3.1.3. Fase I . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .. 16. 3.1.4. Fase II . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .. 17. 3.1.5. Fase III . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .. 18. 3.1.6. Fase IV y V . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .. 18. 3.2. Proceso de Segmentación . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .. 19. 3.2.1. Caracterización de los tejidos . . . . . . . . . . . . . . . . . . .. 19. 3.2.2. Modelo de la Imagen . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .. 20. 3.2.3. Algoritmos de Segmentación . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .. 22. 3.3. Software . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .. 23. 4. Resultados y Validación. 25. 4.1. Protocolo Final . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .. 25. 4.2. Segmentación . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .. 27. 4.2.1. Caracterización de los tejidos . . . . . . . . . . . . . . . . . . .. 27. 4.2.2. Visualización 3D . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .. 27. 4.2.3. Validación . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .. 28. 5. Conclusiones. 36. 6. Trabajo Futuro. 38. Bibliografı́a. 39.

(6) SEGMENTACIÓN DE IMÁGENES DIAGNÓSTICAS DE EXTREMIDADES INFERIORES. A.. iii. 41 A.1. Posición Anatómica: . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .. 41. A.2. Planos Anatómicos . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .. 42. A.3. Términos para describir localización . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .. 43. A.4. Extremidad Inferior . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .. 44. A.4.1. Funciones . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .. 44. A.4.2. Componentes . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .. 46. B.. 49 B.1. Funcionamiento Normal de la Circulación . . . . . . . . . . . . . . . . .. 49. B.2. Várices . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .. 49. B.2.1. Causas . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .. 50. B.2.2. Signos y Sı́ntomas . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .. 51. B.2.3. Tipo de Várices . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .. 52. B.2.4. Tratamiento . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .. 53. C.. 54 C.1. Protocolo de Adquisición . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .. 54. C.1.1. Fase I . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .. 54. C.1.2. Fase II . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .. 55. C.1.3. Fase III . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .. 55.

(7) Índice de figuras. 2.1. Registro de Tejidos en T1 y T2 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .. 4. 2.2. Corte Axial de la pierna. Imagen Resonancia Magnética . . . . . . . . .. 4. 2.3. Formación de MRI . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .. 5. 2.4. Tomado de e-MRI.org. Esquema General de una Imagen de Resonancia Magnética . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .. 6. 2.5. Tomado de Gray Anatomı́a. A. Vista Posterior. B. Sección transversal a través de la pierna izquierda. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .. 8. 2.6. Tomado de Gray Anatomı́a para estudiantes. Venas de la extremidad inferior . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .. 9. 2.7. Tomado de Phillps. Antena de rodilla . . . . . . . . . . . . . . . . . . .. 10. 2.8. Tomado de Phillps. Antena de Extremidad Inferior . . . . . . . . . . .. 10. 2.9. Tomado de Phillps. Posición del Paciente . . . . . . . . . . . . . . . . .. 11. 3.1. Proceso de trabajo . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .. 13. 3.2. Calibración del Torniquete . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .. 15. 3.3. Valor de k . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .. 15. 3.4. Fuerza vs Xf . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .. 16. 3.5. Protocolo Parcial . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .. 17. iv.

(8) SEGMENTACIÓN DE IMÁGENES DIAGNÓSTICAS DE EXTREMIDADES INFERIORES. 3.6. Protocolo . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .. v. 19. 3.7. Grafica de los descriptores a medida que se hace desplazamiento de la ventana en la imagen. Se observa la relación con cada uno de los tejidos en la región ampliada . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .. 20. 3.8. Umbralización doble . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .. 21. 3.9. Filtro Homomórfico . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .. 21. 3.10. Segmentación Manual . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .. 22. 3.11. Imagen Segmentada . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .. 22. 3.12. Imagen Original, Imagen Segmentada . . . . . . . . . . . . . . . . . . .. 23. 3.13. Imagen Original, Imagen Segmentada . . . . . . . . . . . . . . . . . . .. 23. 3.14. Imagen Segmentada por texturas . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .. 24. 3.15. Tomado de http://www.mevislab.de . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .. 24. 4.1. Tomado de Phillps. Antena de Cuerpo . . . . . . . . . . . . . . . . . .. 26. 4.2. Protocolo Final . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .. 27. 4.3. Imagen Final . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .. 28. 4.4. Registro de los Tejidos . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .. 28. 4.5. Imagen 3D Huesos . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .. 29. 4.6. Imagen 3D Musculo . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .. 30. 4.7. Imagen 3D Venas . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .. 31. 4.8. Esquema general para segmentación y su evaluación . . . . . . . . . . .. 32. 4.9. Imagen Original para la segmentacion Manual . . . . . . . . . . . . . .. 33. 4.10. Imagen Segmentada Huesos . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .. 34. 4.11. Imagen Segmentada Musculo . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .. 34.

(9) SEGMENTACIÓN DE IMÁGENES DIAGNÓSTICAS DE EXTREMIDADES INFERIORES. 4.12. Imagen Segmentada venas . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .. vi. 35. 4.13. Resultados de la validación A Método de crecimiento de regiones B Método por texturas. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .. 35. 4.14. Resultados de la validación realizada por la Ing. Lyliana Calderón . . .. 35. A.1. Posiciones anatómicas [1] . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .. 42. A.2. Planos Anatómicos . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .. 43. A.3. Planos Anatómicos . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .. 44. A.4. Regiones de la extremidad inferior . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .. 45. A.5. A. La rotación pélvica en el plano transverso minimiza la caı́da del centro de gravedad al alargar de forma efectiva las extremidades. B. Flexión de la rodilla en posición erecta. La extremidad minimiza el aumento del centro de gravedad al acostarse de forma efectiva. C. La inclinación pélvica (caı́da) en el lado basculante minimiza el aumento del centro de gravedad. D. El movimiento de las rodillas hacia la lı́nea media (aducción de la cadera) minimiza el desplazamiento lateral del centro de gravedad.. 47. A.6. Tibia y peroné. A. Vista anterior. B Vista posterior. C Sección transversal a través de la diáfisis. D. Vista posteromedial . . . . . . . . . . . .. 48. B.1. Flujo sanguı́neo extremidad inferior . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .. 50. C.1. Imagen Resonancia Magnética Fase I . . . . . . . . . . . . . . . . . . .. 54. C.2. Segmentación Manual . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .. 55. C.3. Secuencia T1 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .. 55. C.4. Secuencia Contraste de Fase . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .. 56. C.5. Secuencia Supresión de grasa . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .. 56. C.6. Secuencia Supresión de grasa adquirida en menor tiempo . . . . . . . .. 56.

(10) Índice de cuadros. vii.

(11) Capı́tulo 1. Introducción El procesamiento digital de imágenes es una herramienta que se desarrolla e implementa en varios ámbitos de la industria y de la medicina. Se presentan los resultados que se encontraron a partir del diseño de un protocolo de adquisición para imágenes de resonancia magnética de pierna sin contraste, caracterización de los tejidos de interés como son: Óseo, Muscular, Árbol vascular, segmentación y modelaje de las estructuras registradas. La técnica de resonancia magnética permite registrar en varias secuencias (T1, T2, PD, Supresión de grasa, Tiempo de vuelo y Contraste de Fase, entre otras). Dependiendo de la secuencia los diferentes tejidos presentes en la extremidad registran con niveles diferentes de gris. Con base en un conocimiento previo sobre la anatomı́a, adquisición de las imágenes, se plantean diferentes métodos de segmentación que cumplan de manera óptima los objetivos planteados. Una vez se ha obtenido una segmentación satisfactoria se genera un modelo geométrico 3D cuyo alcance en esta tesis es simplemente visual, pero que sirve de base para futuros estudios de relación entre los tejidos y las medias anti-várices.. DEFINICIÓN DEL PROBLEMA Esta tesis se sitúa en el contexto de mejorar la calidad de la información con la que se toman decisiones para el diagnóstico médico. Este caso tiene que ver con las imágenes tomadas de la pierna o extremidades inferiores, que requiere tener un conocimiento. 1.

(12) SEGMENTACIÓN DE IMÁGENES DIAGNÓSTICAS DE EXTREMIDADES INFERIORES. 2. sobre la anatomı́a de la pierna con el fin de tener una base para ubicar a priori las diferentes estructuras o tejidos que se quieren segmentar. Con el procesamiento digital de imágenes se pueden implementar algoritmos que ayuden y complementen el diagnóstico de patologı́as vasculares presentes en las piernas. Con esta tesis se pretende realizar un modelo geométrico de una pierna que contribuya a una mejor segmentación posterior de la misma. Esta investigación cuenta con el respaldo de los grupos de investigación de la Universidad de los Andes; IMAGINE y GIB (Grupo de Ingenierı́a Biomédica) y la Fundación Cardio Infantil de Bogotá. OBJETIVO Construir una plataforma para que los médicos puedan medir caracterı́sticas geométricas internas de un paciente, caso particular la de una pierna.. OBJETIVOS ESPECÍFICOS Estudio, análisis, diseño e implementación de técnicas de segmentación de los diferentes tejidos que se encuentran en la pierna (sistema óseo, vascular y muscular). Construcción de un modelo geométrico de una pierna humana (su propósito es de servir de guı́a en segmentaciones posteriores ). El documento presenta una revisión bibliográfica de los aspectos necesarios para los objetivos trazados: Adquisición, Segmentación, Modelaje de la pierna. Posteriormente se muestra la metodologia utilizada en dichos aspectos y los resultados obtenidos..

(13) Capı́tulo 2. Estado del Arte Con el fin de dar todo el respaldo teórico a las actividades realizadas y las propuestas de solución al problema planteado, en este capı́tulo se presenta la revisión bibliográfica sobre los diferentes tópicos que se tienen en cuenta en la tesis: Principios fı́sicos de la Resonancia Magnética, Imágenes de Resonancia Magnética, Anatomı́a de la pierna, Protocolo de adquisición, Algoritmos de segmentación principales en el área de imágenes diagnósticas, caso particular para los tejidos óseos, muscular y vascular.. 2.1. 2.1.1.. Contexto Médico Resonancia Magnética. Las imágenes de resonancia magnética son utilizadas en la actualidad para el estudio de patologı́a del sistema nervioso central, en el tórax, abdomen y sistema músculo esquelético y recientemente en el sistema cardiovascular, entre otros. Todo con el fin de encontrar procesos tumorales, infecciosos etc. [2] [3] [4]. Las imágenes son el producto del uso de un campo magnético fuerte (0.35- 1.5 Tesla), transductores de radiofrecuencia (15 -60MHz). La resolución de las imágenes normalmente es de 256x256x50 y de 10-12 bits, dependiendo del estudio el número de cortes varia entre 30 y 50 y su grosor varia desde 2 a 10 mm. [5] [6]. El registro de los diferentes tejidos depende de dos tiempos llamados T1 y T2. Dependiendo del tiempo de exposición de estos con los tejidos, los 3.

(14) SEGMENTACIÓN DE IMÁGENES DIAGNÓSTICAS DE EXTREMIDADES INFERIORES. 4. órganos registran de la siguiente manera: 4.4 A continuación se presenta un corte axial. Figura 2.1: Registro de Tejidos en T1 y T2. de la pierna, donde se registra la parte anatómica de la misma. 2.2. Figura 2.2: Corte Axial de la pierna. Imagen Resonancia Magnética. Formación de Imágenes de Resonancia Magnética. Las imágenes de resonancia magnética se forman a partir de la diferenciación de los diferentes tejidos y de las estructuras dependiendo de la respuesta del campo magnético aplicado. Depende de los siguientes factores [7] Factores Intrı́nsecos: Dependen de la respuesta del tejido, por ende, no depende.

(15) SEGMENTACIÓN DE IMÁGENES DIAGNÓSTICAS DE EXTREMIDADES INFERIORES. 5. de la máquina y no se pueden controlar. 1. Densidad Protónica 2. Tiempo de Relajación en T1 3. Tiempo de Relajación en T2 Factores Extrı́nsecos: Son controlados y dependiendo de los resultados que se quieren obtener en los tejidos estudiados se combinan. • Tiempo de repetición • Tiempo de Eco • Ángulo de Basculación • Tiempo de Inversión El equipo de RM debe ser capaz de codificar la señal RM en un espacio de tres dimensiones. Los gradientes son perturbaciones del campo magnético B producidas por bobinas localizadas en el interior del campo y por los cuales transcurre corriente eléctrica. El campo magnético producido por los gradientes se añade o se sustraen al campo general, con el fin de formar la imagen. Para la formación de la imagen como una matriz de pı́xeles, la señal se codifica en fase y frecuencia, para independizar las columnas de las filas. [8]2.3 La señal de RM es una suma de ondas de RF con diferentes amplitudes,. Figura 2.3: Formación de MRI. frecuencias y fases, las cuales contienen la información espacial. Los datos de la señal.

(16) SEGMENTACIÓN DE IMÁGENES DIAGNÓSTICAS DE EXTREMIDADES INFERIORES. 6. digitalizada es acomodada en un espacio virtual llamado Espacio K, el cual contiene las columnas y las filas de la imagen resultado. Finalmente se realiza una transformada de Fourier para encontrar la imagen del tejido estudiado. [8]2.4. Figura 2.4: Tomado de e-MRI.org. Esquema General de una Imagen de Resonancia Magnética. Ruido en las Imágenes. Se tiene una gran interacción de ruidos en la resonancia, entre los cuales se encuentran el ruido acústico, presentado por los gradientes. Los ruidos presentes en las imágenes son llamados artefactos: [9] 1. Cuadratura: Tiene que ver directamente con la antena y su forma de detección. Si no se encuentra calibrada la antena, se presenta este tipo de artefacto. [9] 2. Inhomogeneidad: Variación lenta de la intensidad del campo a lo largo de la imagen. La causa puede ser una no uniformidad del campo de radiofrecuencia B1 o una no uniformidad de la sensibilidad de la antena de recepciones. Sobretodo las antenas superficiales tienen variaciones de su sensibilidad y siempre incorporarán este artefacto. [9] 3. Movimiento: Son causados por el movimiento de los objetos dentro del campo de visión durante la adquisición de la imagen. Esto produce un fenómeno llamado fantasma o emborronamiento de la imagen. Por ello es de vital importancia que el paciente se quede completamente quieto durante la adquisición También esto se produce por la respiración o ritmo cardiaco, para ello las secuencias deben ser sincronizadas con este movimiento. [9].

(17) SEGMENTACIÓN DE IMÁGENES DIAGNÓSTICAS DE EXTREMIDADES INFERIORES. 7. 4. Volumen Parcial: Es una artefacto causado por la resolución limitada del dispositivo de medida. Si el tamaño del vóxel es muy grande para el objeto, la mezcla de distintos tejidos en un mismo voxel produce un emborronamiento de las regiones lı́mites entre tejidos. [9]. 2.1.2.. Anatomı́a. La pierna es la parte de la extremidad inferior que se ubica entre la articulación de la rodilla y la articulación del tobillo. Las estructuras a nivel proximal pasan entre los músculos y la pierna por la fosa poplı́tea, que está detrás de la rodilla o en relación con ella. A nivel distal, las estructuras pasan de la pierna al pie, por medio del túnel del tarso, situado en la cara posteromedial del tobillo. Las estructuras que no pasan por allı́ son la arteria tibial anterior y los extremos de los nervios peroneo profundo y superficial, que entran al pie por delante del tobillo. La pierna se divide en los compartimientos anterior (extensor), posterior (flexor) y lateral (peroneo), esto viene determinado por: [10]2.5 Membrana interósea: Une los bordes adyacentes de la tibia y el peroné a lo lardo de la mayor parte de sus longitudes. Dos tabiques intermusculares, que pasan entre el peroné y la fascia profunda rodeando la extremidad. Mediante una inserción directa de la fascia profunda al periostio de los bordes anterior y medial de la tibia. Las venas superficiales mas destacadas son la vena safena mayor y menor que se originan en la porción medial y lateral del arco venoso del pie. Se localiza en el tejido conjuntivo subcutáneo y están interconectadas con venas profundas en las cuales se drenan.2.6 La vena safena mayor pasa hacia la cara medial de la pierna, la rodilla y el muslo hasta atravesar una abertura situada en la fascia profunda que cubre el triángulo femoral y se une a la vena femoral..

(18) SEGMENTACIÓN DE IMÁGENES DIAGNÓSTICAS DE EXTREMIDADES INFERIORES. 8. Figura 2.5: Tomado de Gray Anatomı́a. A. Vista Posterior. B. Sección transversal a través de la pierna izquierda.. La vena safena menor pasa por debajo del extremo distal del peroné, sube por la cara posterior de la pierna hasta atravesar la fascia profunda y se une a la vena poplı́tea posterior de la rodilla.. 2.2.. Protocolo de Adquisición. ”Plan escrito y detallado de un experimento cientı́fico, un ensayo clı́nico o una actuación médica.” [11]. Se tiene en cuenta las condiciones tanto para el paciente como para la adquisición de la imagen como tal, y a que el exito de ella depende tanto de la colaboración del paciente como del personal encargado de tomar el estudio.. 2.2.1.. Equipo. Se utiliza un equipo de Resonancia Magnética de 1.5 T, de camilla horizontal. Se utilizan antenas receptoras especializadas al área que se quiere examinar, como por ejemplo antena de cuerpo, rodilla 2.7, extremidad inferior 2.8, cerebro..

(19) SEGMENTACIÓN DE IMÁGENES DIAGNÓSTICAS DE EXTREMIDADES INFERIORES. 9. Figura 2.6: Tomado de Gray Anatomı́a para estudiantes. Venas de la extremidad inferior. 2.2.2.. Paciente. El paciente debe tener en cuenta: Un implante metálico no detectado puede ser afectado por el fuerte campo magnético, además dispositivo electrónico, como marcapasos, clips quirúrgicos, alguna válvula cardı́aca artificial o implantes auditivos metálicos; Se debe tener presente si los pacientes son clautrofóbicos o en el caso de las mujeres embarazadas para no realizar este tipo de estudio. En el caso colombiano la posición del paciente es decúbito supino como se muestra en la figura: 2.9. Debe permanecer completamente quieto durante el estudio, es necesario utilizar amarres para lograr la quietud necesaria. Con el fin de tener pleno control de la posición y el registro de los tejidos anatómicos, se sugiere utilizar marcas de vitamina E.. 2.2.3.. Imagen. Se tiene una serie de secuencias(repetición o serie de ciclos de pulso o pulsos y gradientes asociados), dependiendo de las caracterı́sticas que se requieran observar, se puede dividir en anatómicas, funcionales, especı́ficas. Las más utilizadas para obser-.

(20) SEGMENTACIÓN DE IMÁGENES DIAGNÓSTICAS DE EXTREMIDADES INFERIORES. 10. Figura 2.7: Tomado de Phillps. Antena de rodilla. Figura 2.8: Tomado de Phillps. Antena de Extremidad Inferior. var anatomı́a son las T1, T2, Densidad de Protones (PD). Entre las especı́ficas se encuentran, STIR (Supresión de grasa), Contraste de Fase, entre otras. Se tiene en consideración la geometrı́a en que se quiere adquirir la imagen, el campo de visión y el tiempo de duración de la secuencia. Todos estos factores están sujetos a el tiempo total de adquisición, que no debe propasar 40 minutos.. 2.3.. Segmentación de Imágenes de Resonancia Magnética. El proceso de segmentación de los tejidos óseo, muscular y vascular de la pierna consiste en extraer de una pila de imagenes los vóxeles que están presente en el tejido deseado..

(21) SEGMENTACIÓN DE IMÁGENES DIAGNÓSTICAS DE EXTREMIDADES INFERIORES. 11. Figura 2.9: Tomado de Phillps. Posición del Paciente. 1. Hueso: Dentro de las investigaciones realizadas se encuentra que el filtro Kalman y la estimación de la normal arrojan muy buenos resultados al momento de segmentar hueso. Este método permite manejar las discontinuidades que se presentan en la región de interés y se complementa con un crecimiento de regiones para encontrar una segmentación aceptable [12] Otro método utilizado es la Transformada Discreta de Garbor, ésta se complementa como se ha notado en todas las revisiones bibliográficas con detección y crecimiento de regiones. Y finalmente para tener la forma de la región se implementa algoritmos morfológicos que aprovechan la geometrı́a obtenida en crecimiento de regiones [13] 2. Músculo Se utiliza snake 3D para obtener el contorno del músculo. Se complementa con algunos descriptores de frecuencia, debido a la complejidad que presentan al momento de ser segmentados. [14] 3. Vasos Sanguı́neos Aprovechando el conocimiento de la geometrı́a de los vasos sanguı́neos, se realiza un estudio del histograma y con los resultados obtenidos se hace una.

(22) SEGMENTACIÓN DE IMÁGENES DIAGNÓSTICAS DE EXTREMIDADES INFERIORES. 12. umbralización y métodos de morfologı́a matemática y trasformaciones geométricas para lograr la segmentación deseada [15] Otro método es la extracción del eje de los vasos sanguı́neos que me permite navegar al interior del vaso y asi extraer su geometrı́a. Se complementa con morfologı́a matemática [16] Dentro de los métodos en segmentación de imágenes médicas en general se ha encontrado que el estudio de las texturas es de gran importancia, debido a que proporcionan información tanto estadı́stica como espacial de la imagen y por ende del objeto en estudio. Los descriptores de textura se pueden clasificar de la siguiente manera: 1. Estadı́sticos: Uniformidad, contraste, media, entropı́a, varianza, momento producto, correlación y momento diferencia inverso. [17] Los cuales proporcionan un conocimiento de cómo se relacionan los voxeles entre si, y las diferentes regiones que contienen la imagen. Es de gran utilidad en este proyecto, ya que basados en ellos se tiene un criterio sólido para la escogencia de un método de segmentación mas avanzado como puede ser Clustering. 2. Espaciales: Matriz de co-currencia. [17] 3. Frecuencia: Transformada de Fourier [17].

(23) Capı́tulo 3. Proceso de escogencia de la solución A continuación se presenta las diferentes actividades que se realizaron con el fin de llegar a un proceso propuesto para la segmentación de las imágenes de resonancia, teniendo en cuenta desde el manejo al paciente, el protocolo de adquisición de las imágenes, posterior segmentación y finalmente la visualización 3D de los tejidos obtenidos.3.1. Figura 3.1: Proceso de trabajo. 3.1.. Protocolo de Adquisición. Con base en una revisión de las caracterı́sticas fı́sicas del proceso de RM, y en el análisis de dos estudios realizados con una primera calibración del equipo disponible: Equipo Phillips de 0.5T (adultos sanos de 25 años), se propone el diseño de un protocolo de adquisición para los estudios de personas sanas y con presencia de várices. En esta etapa participaron activamente la Ingeniera Lyliana Calderón, estudiante de Maestrı́a en Electrónica de la Universidad Andes y el jefe de radiologı́a Dr. Juan Manuel Pérez y su equipo de trabajo: Dr. Julian Forero y la tecnica de Resonancia Lela Narvaez de la Fun13.

(24) SEGMENTACIÓN DE IMÁGENES DIAGNÓSTICAS DE EXTREMIDADES INFERIORES. 14. dación Cardio Infantil (FCI). Luego se realiza la investigación sobre el funcionamiento del equipo de Resonancia Magnética Phillips de 1.5T [18] y de la formación de las imágenes a partir de una resonancia magnética [19]. Se presenta un protocolo final de adquisición, con el cual se garantiza la alta calidad de las imágenes. Se implementa en personas sanas (hombre y mujer) y a pacientes enfermos de várices(2)(Hombre y Mujer).. 3.1.1.. Consideraciones Iniciales. Se tienen unas consideraciones iniciales para implementar el protocolo de adquisición Paciente: • Posición • Ubicación • Marca • Torniquete Variables de Diseño: • Tipo de Secuencia • Plano anatómico • Tamaño de los cortes • Espacio entre los cortes • Número de cortes • Campo de Visión (FOV) • Geometrı́a del vóxel • Resolución Imagen Tiempo de ejecución del estudio..

(25) SEGMENTACIÓN DE IMÁGENES DIAGNÓSTICAS DE EXTREMIDADES INFERIORES. 3.1.2.. 15. Torniquete. Se propone el uso de un torniquete con el fin de simular la presión atmosférica que se ejerce cuando una persona está parada, la cual influye en personas con várices donde el retorno sanguı́neo se dificulta mucho más. Se diseño un torniquete de la siguiente manera: Se utiliza un caucho de 10 cm y se acomoda con un velcro para realizar las mediciones respectivas. Se caracteriza el torniquete de la siguiente manera:3.2 donde. Figura 3.2: Calibración del Torniquete. F (3.1) ∆X Como se muestra en la figura 3.3, el valor de k no es lineal. Buscando dicha linealidad k=. Figura 3.3: Valor de k. Se representa fuerza contra Xf con el fin de saber entre mas se estira el caucho que más.

(26) SEGMENTACIÓN DE IMÁGENES DIAGNÓSTICAS DE EXTREMIDADES INFERIORES. 16. fuerza hace en la pierna.3.4 Realizando regresión exponencial de orden 2. Se tiene el. Figura 3.4: Fuerza vs Xf. polinomio: p = 0,2006x2 − 4,9045x + 33,4940. 3.1.3.. Fase I. Configuración del Equipo: Campo : 0.5 Teslas Antena : Columna Paciente: Hombre y mujer con Torniquete Imagen: Secuencias : T1, T2, Supresión de grasa Plano Anatómico : Axial Tamaño corte : 8mm Espacio entre corte (GAP) : 0.5mm FOV : H (310mm), M (240mm). (3.2).

(27) SEGMENTACIÓN DE IMÁGENES DIAGNÓSTICAS DE EXTREMIDADES INFERIORES. Matriz : 256x256 Número de cortes :45. 3.1.4.. Fase II. Configuración del Equipo: Campo : 1.5 Teslas Antena : Cuerpo Paciente: Mujer sin Torniquete Imagen: Secuencias : T1, T2, PD, TSTIR, contraste de fase Plano Anatómico : Axial. Figura 3.5: Protocolo Parcial. 17.

(28) SEGMENTACIÓN DE IMÁGENES DIAGNÓSTICAS DE EXTREMIDADES INFERIORES. 3.1.5.. 18. Fase III. Configuración del Equipo: Campo : 1.5 Teslas Antena : Cuerpo Paciente: Mujer con y sin torniquete Imagen: Secuencias : T1, T2, PD, TSTIR, contraste de fase Plano Anatómico : Axial Parámetros modificados : Número de señales promediadas (NSA), Codificación SENSitivity. (SENSE). Reducción del tiempo de adquisición de 20 a 10min, en la secuencia TSTIR.. 3.1.6.. Fase IV y V. Configuración del Equipo: Campo : 1.5 Teslas Antena : Cuerpo Paciente: Mujer y hombre sin torniquete. Imagen: Secuencias : T1, TSTIR. Plano Anatómico : Axial Protocolo Final :3.6 Los resultados parciales de la implementación de los ajustes del protocolo se presentan en el anexo C.

(29) SEGMENTACIÓN DE IMÁGENES DIAGNÓSTICAS DE EXTREMIDADES INFERIORES. 19. Figura 3.6: Protocolo. 3.2.. Proceso de Segmentación. 3.2.1.. Caracterización de los tejidos. Utilizando los descriptores estadı́sticos se han realizado diferentes pruebas con las imágenes del VHP, con imágenes potenciadas en T1 y que tiene 8 bits, formato jpg y de 256x256x56. Se toman datos en cada uno de los tejidos, sobre los que se calculan medidas estadı́sticas de tendencia central (media, mediana) y de dispersión (rango, desviación estándar, varianza). El tamaño de ventana elegido es de 4x4, de esta manera se asegura que la toma de datos no salga de la estructura de interés. Toma de datos en forma transversal : Para observar el comportamiento de los parámetros con los que se están caracterizando las imágenes a través de los diferentes tejidos se hace el experimento de calcular los diferentes descriptores, en un recorrido transversal por la imagen, con una ventana de 4x4. 3.7 Aplicación de algoritmos de preprocesamiento de las imágenes (principalmente a iluminación y ruido). Como son el filtro Homomórfico.3.9 Alternativas propuestas para la segmentación: basados en los resultados parciales.

(30) SEGMENTACIÓN DE IMÁGENES DIAGNÓSTICAS DE EXTREMIDADES INFERIORES. 20. Figura 3.7: Grafica de los descriptores a medida que se hace desplazamiento de la ventana en la imagen. Se observa la relación con cada uno de los tejidos en la región ampliada. obtenidos, se presentan dos propuestas que buscan sacar partido de la caracterización realizada. En ellas encontramos elementos como texturas, y estrategias de crecimiento de regiones pseudotubulares3.8 Resultados de la segmentación manual realizada por el radiólogo experto, sobre los tejidos de interés: Hueso, Músculo y Venas, en una imagen de paciente mujer sana de 26 años. Secuencia T13.10. 3.2.2.. Modelo de la Imagen. El modelo general de una MRI relaciona la imagen observada, con intensidad la imagen real emitida que contiene los artefactos ya nombrados. Un voxel i se representa de la siguiente manera: [9]3.3 yi = xi β + εmed i Donde:. (3.3).

(31) SEGMENTACIÓN DE IMÁGENES DIAGNÓSTICAS DE EXTREMIDADES INFERIORES. 21. Figura 3.8: Umbralización doble. Figura 3.9: Filtro Homomórfico. yi = Intensidad del vóxel xi = Imagen Emitida i = 1, 2, 3 Número de vóxel que componen el volumen de RM β = Ruido Multiplicativo εmed = Ruido aleatorio presente en la adquisición i Se estima que este ruido aleatorio sigue una distribución RICE [9] pero se puede considerar Gaussina para valores S/N>3. Este error se modela como un ruido blanco Gaussiano que se encuentra desde la adquisición en el espacio K y sigue apareciendo después de la transformada de Fourier debido a la ortogonalidad de la misma [9], por ende para este trabajo no se tendrá en cuenta dicho ruido ya que se encuentra en cada adquisición y es variable según la muestra..

(32) SEGMENTACIÓN DE IMÁGENES DIAGNÓSTICAS DE EXTREMIDADES INFERIORES. 22. Figura 3.10: Segmentación Manual. 3.2.3.. Algoritmos de Segmentación. Crecimiento de Regiones: Se utiliza para segmentar los músculos 3.11 y las venas 3.13 presentes en la secuencia de supresión de grasa; los huesos 3.12 en la secuencia T1. Es recomendable para este caso debido a que tiene un alto contraste de grises. El criterio de crecimiento son los 26-vecinos que tengan el mismo nivel de gris. El criterio de parada el cambio de nivel de gris presente en las fronteras.Previamente se realiza una umbralización.. Figura 3.11: Imagen Segmentada. Texturas: Se utiliza como criterio la suma de los promedios de una máscara de 8x8x8 de la imagen inicial. El criterio de conectividad son los 26-vecinos que se.

(33) SEGMENTACIÓN DE IMÁGENES DIAGNÓSTICAS DE EXTREMIDADES INFERIORES. 23. Figura 3.12: Imagen Original, Imagen Segmentada. Figura 3.13: Imagen Original, Imagen Segmentada. tiene en 3D. Se realiza en la secuencia de supresión de grasa. 3.14. 3.3.. Software. Para el desarrollo de la segmentación y la visualización 3D se utilizo MeVislab MeVis Research GmbH in Bremen, Alemania. Softawe especializado en imágenes médicas. Prototipo y Diagnóstico Flexibilidad imágenes 2D, 3D. Utiliza imagenes DICOM y tiene ITK, VTK y OpenGL. 3.15.

(34) SEGMENTACIÓN DE IMÁGENES DIAGNÓSTICAS DE EXTREMIDADES INFERIORES. Figura 3.14: Imagen Segmentada por texturas. Figura 3.15: Tomado de http://www.mevislab.de. 24.

(35) Capı́tulo 4. Resultados y Validación Se implementó la propuesta mencionada anteriormente en 4 pacientes: 2 Mujeres (Sana y con várices) y 2 Hombres (Sano y Sin várices) y se encontraron los siguientes resultados. Finalmente se realiza una validación de los resultados obtenidos con la segmentación manual realizada por el Dr. Julian Forero, radiólogo de FCI.. 4.1.. Protocolo Final. El protocolo final utilizado en la adquisición de las imágenes utilizadas en esta tesis es el siguiente: Configuración del Equipo: Campo : 1.5 T Antena : Cuerpo. Detección de cuadratura 4.1 Paciente Posición : 1. Decúbito supino 2. Pies primero 3. Poner las piernas lo más juntas posible 25.

(36) SEGMENTACIÓN DE IMÁGENES DIAGNÓSTICAS DE EXTREMIDADES INFERIORES. 26. 4. Las manos sobre la parte alta del abdomen 5. Permanecer completamente quieto: En caso necesario inmovilizar las piernas. Marca : Poner cápsula de vitamina E en las partes inicial, media y final de la pierna. Torniquete : Se coloca en la mitad del muslo de ambas piernas. Lo mas ajustado que el paciente resista. Medio de contraste : No. Figura 4.1: Tomado de Phillps. Antena de Cuerpo. Imagen4.2 Planos Anatómicos : Axial para todas las secuencias Secuencias : T1 11:45 min; SPAIR: 10:21 min Formato : DICOM Las imágenes que se toman con el protocolo final son las siguientes:4.3.

(37) SEGMENTACIÓN DE IMÁGENES DIAGNÓSTICAS DE EXTREMIDADES INFERIORES. 27. Figura 4.2: Protocolo Final. 4.2. 4.2.1.. Segmentación Caracterización de los tejidos. Caracterización de los tejidos: Hueso, Músculos, Venas, por descriptores de estadı́sticos. Basados en la segmentación Manual realizada por el radiólogo. 4.4. 4.2.2.. Visualización 3D. Se presenta los resultados encontrados en la etapa IV y V en las cuales se aplicaron el protocolo final y la visualización 3D Hueso: Tibia y peroné 4.5 Musculo: 4.6 Venas:4.7.

(38) SEGMENTACIÓN DE IMÁGENES DIAGNÓSTICAS DE EXTREMIDADES INFERIORES. 28. Figura 4.3: Imagen Final. Figura 4.4: Registro de los Tejidos. 4.2.3.. Validación. Los algoritmos de segmentación pueden ser evaluados analı́tica o empı́ricamente [20], para comparar su aplicabilidad, ventajas y limitaciones. Los métodos analı́ticos examinan y evalúan directamente los algoritmos de segmentación analizando sus principios y propiedades. Los métodos empı́ricos juzgan los algoritmos de segmentación indirectamente, aplicándolos a imágenes de prueba y midiendo la calidad de los resultados de la segmentación. Ası́ pues, pueden distinguirse tres grupos de métodos. La gráfica 1 muestra más claramente ésta clasificación.4.8 En la figura anterior la parte encerrada en un cuadrado con lı́nea continua corresponde al procedimiento de segmentación. La encerrada con lı́nea punteada corresponde al proceso más general. Las flechas negras indican la dirección del proceso de segmentación, las grises, los puntos de acceso de los tres grupos de métodos de evaluación. MÉTODOS EMPÍRICOS Métodos de Bondad: Se juzga el desempeño del algoritmo evaluando la calidad de la imagen segmentada..

(39) SEGMENTACIÓN DE IMÁGENES DIAGNÓSTICAS DE EXTREMIDADES INFERIORES. 29. Figura 4.5: Imagen 3D Huesos. Una vez definidas algunas caracterı́sticas deseables de las imágenes segmentadas, establecidas a menudo según la intuición humana, se establece un valor de bondad estos parámetros; este valor califica el algoritmo basado en las imágenes segmentadas sin el conocimiento a priori de una correcta segmentación, al estar exentos de la requisición de referencias, la aplicación de estos métodos de evaluación puede hacerse en lı́nea. Algunos de estos parámetros de bondad pueden ser: Bondad basada en uniformidad intra - región Bondad basada en contraste entre - regiones Bondad basada en la forma de las regiones Métodos de discrepancia: Se tienen algunas referencias que presentan las imágenes segmentadas ideales. Las imágenes resultados de la segmentación por el algoritmo, a veces precedido de pre-procesamiento o seguido de algún pos-proceso, se comparan.

(40) SEGMENTACIÓN DE IMÁGENES DIAGNÓSTICAS DE EXTREMIDADES INFERIORES. 30. Figura 4.6: Imagen 3D Musculo. con las imágenes referencia contando sus diferencias. El desempeño del algoritmo es evaluado entonces, de acuerdo a la medición de las discrepancias. MÉTODOS EMPÍRICOS - DISCREPANCIA En las aplicaciones practicas de segmentación, algunos errores pueden ser tolerados, Si hay mayor complejidad de la segmentación y el algoritmo es totalmente automático, el error es inevitable. La diferencia entre la imagen segmentada por el algoritmo y la imagen segmentada ideal (de referencia), puede ser usada para evaluar el desempeño de los algoritmos. Ambas imágenes deben ser obtenidas de la misma imagen original. La imagen de referencia es llamada gold estándar. Puede ser obtenida con procedimientos de generación de imágenes, en caso de que la imagen original sea sintética, o debe ser una segmentación manual (con ayuda de una inspección visual), en caso que la imagen sea real..

(41) SEGMENTACIÓN DE IMÁGENES DIAGNÓSTICAS DE EXTREMIDADES INFERIORES. 31. Figura 4.7: Imagen 3D Venas. Para hallar la diferencia entre las imágenes segmentada y de referencia, deben definirse parámetros de discrepancia. Un alto valor de discrepancia indicarı́a un error amplio en la imagen segmentada y por lo tanto indica el pobre desempeño del algoritmo aplicado. Discrepancia basada en pixeles no segmentados Discrepancia basada en la posición de pixeles no segmentados. Discrepancia basada en el número de objetos en la imagen Discrepancia basada en valores caracterı́sticos de los objetos segmentados Discrepancia basada en cantidades variadas. (Ej. Error por Regiones unidas o separadas). ELECCIÓN DEL MÉTODO A UTILIZAR. Ciertas propiedades de una segmentación pueden ser obtenidas a través de un análisis, sin embargo otras propiedades no pueden ser precisadas de esta forma, ya que no existen.

(42) SEGMENTACIÓN DE IMÁGENES DIAGNÓSTICAS DE EXTREMIDADES INFERIORES. 32. Figura 4.8: Esquema general para segmentación y su evaluación. modelos matemáticos aplicables, por ejemplo no existe una medición cuantificable para el conocimiento a priori necesario para la segmentación de una imagen y varios tipos de conocimiento son difı́ciles de comparar. Un método de evaluación debe tener dos caracterı́sticas deseables: evaluar los algoritmos de forma cuantitativa y con bases objetivas. Un estudio objetivo debe excluir la influencia del factor humano y proveer resultados consistentes y sin prejuicios. Los métodos empı́ricos de discrepancia pueden permitir las dos, resultados cuantitativos y resultados objetivos al disponer de una referencia ’gold estándar’. Los métodos empı́ricos son los más usados, ya que se tiene en cuenta la precisión de los resultados y pueden evaluar diferentes tipos de algoritmos de segmentación. En las imágenes del proyecto Segmentación y Modelaje de Extremidad Inferior Basado en Imágenes de Resonancia Magnética, se ha querido segmentar una variedad de estructuras presentes en las imágenes y dadas las caracterı́sticas de cada una de ellas, se han implementado diferentes algoritmos que permiten segmentar diferentes estructuras, por lo tanto un solo método de evaluación no permite evaluar la globalidad de.

(43) SEGMENTACIÓN DE IMÁGENES DIAGNÓSTICAS DE EXTREMIDADES INFERIORES. 33. los métodos ni los resultados de todas las estructuras. Para la evaluación de los algoritmos implementados se utilizarán métodos empı́ricos. Los métodos empı́ricos son: Error de Tipo I 4.1 MIk. N N X X = 100 ∗ [( cik ) − ckk ]/[ cik ] i=1. (4.1). i=1. Error de Tipo II N N X N N X X X k MII = 100 ∗ [( cik ) − ckk ]/[ cij − cik ] i=1. i=1 j=1. (4.2). i=1. Los resultados de la segmentación manual realizada por el experto se hizo en un dos conjunto de examenes, los realizados a un hombre y a una mujer, los tejidos segmentados como son hueso, musculo, venas,contaron con 66 imágenes respectivas de cada tejido. Los resultados fueron: 4.9 Imagen Original. Figura 4.9: Imagen Original para la segmentacion Manual. Hueso 4.10 Musculo 4.11 Venas 4.12.

(44) SEGMENTACIÓN DE IMÁGENES DIAGNÓSTICAS DE EXTREMIDADES INFERIORES. 34. Figura 4.10: Imagen Segmentada Huesos. Figura 4.11: Imagen Segmentada Musculo. Al implementar los métodos empiricos dieron como resultado con el método de crecimiento de regiones y texturas 4.13 Los falsos negativos (error Tipo I), más alto es del el arrojado en los músculos, debido a que el algoritmo propuesto no tiene en cuenta los tendones que registran en negro dentro de la masa muscular segmentada por el experto. A continuación se incluye la validación realizada por la Ingeniera Lyliana Calderón 4.14 Al realizar una comparación entre los resultados de crecimiento de regiones y texturas propuestos para la segmentación de venas, el algoritmo que no dió los resultados esperados fue el de texturas, ya que tuvo un porcentaje del 25 porciento en falsos negativos. Cuando se compara con los resultados de la Ingeniera Lyliana Calderón se concluye que el mejor algoritmo para realizar segmentación de venas es el de redes neuronales que tiene 15,24 de error. En general los algoritmos propuestos realizan la segmentación de forma aceptable, ya que no encuentra falsos positivos, es decir, los vóxeles que segmentan si pertenene a la región o tejido esperado..

(45) SEGMENTACIÓN DE IMÁGENES DIAGNÓSTICAS DE EXTREMIDADES INFERIORES. 35. Figura 4.12: Imagen Segmentada venas. Figura 4.13: Resultados de la validación A Método de crecimiento de regiones B Método por texturas.. Figura 4.14: Resultados de la validación realizada por la Ing. Lyliana Calderón.

(46) Capı́tulo 5. Conclusiones El desarrollo de este tipo de estudios permite tener una base de conocimiento para futuros proyectos en los cuales intervengan temas como la adquisición de datos, segmentación de imágenes de resonancia magnética y el modelaje geométrico de las estructuras segmentadas. La importancia de el diseño de un protocolo de adquisición de imágenes de RM radica en que se presenta como un elemento extra en la toma de decisiones de algoritmos de segmentación. Se pudo observar que al disminuir el número de muestras en la secuencia de supresión de grasa no se altera la calidad de la imagen obtenida; dicha disminución se refleja en la reducción del tiempo de adquisición y del estudio total. Los criterios de decisión en los algoritmos de segmentación deben tener en cuenta las caracterı́sticas de cada tejido y su registro en determinada secuencia para obtener una aproximación válida. Cabe anotar que el ruido presente en el proceso de segmentación se propaga a los módulos subsecuentes, por ello la reconstrucción en 3D del tejido vascular presenta falsos positivos. Los resultados obtenidos en la diferentes pruebas realizadas son una buena aproximación con el conocimiento a priori de la anatomı́a y con la segmentación manual 36.

(47) SEGMENTACIÓN DE IMÁGENES DIAGNÓSTICAS DE EXTREMIDADES INFERIORES. elaborada por el radiólogo.. 37.

(48) Capı́tulo 6. Trabajo Futuro Aplicar la metodologı́a de trabajo de manera análoga en proyectos relacionados con adquisición de datos, segmentación de imágenes de RM y modelaje geométrico de las mismas. Utilizar las imágenes segmentadas en la simulación mecánica de la pierna. Utilizar otros métodos de segmentación (levelset, descriptores de Fourier, etc). Implementar el protocolo de adquisición en más pacientes.. 38.

(49) Bibliografı́a [1] Anatomı́a. General.. [Online].. Available:. http://www.anatomia.tripod.com/. anatomia general.htm [2] C. PARRA R., Rodrigo y GARCIA B., “Resonancia magnética en pediatrı́a,” Rev. chil. pediatrica, 2002. [3] F. Abarzú.Ema, Butte.Félix, “Resonancia magnética cardiovascular: un mundo de aplicaciones.” Clı́nica Santa Marı́a S.A, Santiago de Chile, 2004. [4] H. Quiroz.Laura., “Resonancia magnética cardiovascular: un mundo de aplicaciones.” Aplicaciones clı́nicas de la resonancia magnetica de mama. Experiencia en nuestro departamento, 2007. [5] ”Yoo.Terry”, Insight into Images. Principles and Practice of Segmentation, Registration, and Image Analysis, 2004. [6] Brigham and Women’s, “Guı́a para pacientes sobre las imágenes médicas.” Brigham and Women’s Hospital Department of Radiology. [7] L. Eladio, “Manual de resonancia magnética osteoarticular.” Hospital Asepeyo Sant Cugat., 2002. [8] H. Lafuente.Javier, “Técnica de la imagen por resonancia magnética.” Hospital General Universitario Gregorio Marañón. [Online]. Available: www.seram.es/ docs/libro/capitulo1p.pdf [9] M. Vicente, “Segmentación robusta de imágenes de rm cerebral.” Ph.D. dissertation, Universidad Politécnica de Valencia, 2006. 39.

(50) SEGMENTACIÓN DE IMÁGENES DIAGNÓSTICAS DE EXTREMIDADES INFERIORES. 40. [10] W. Richard.Drake, “Gray anatomı́a para estudiantes.” ELSEVIER., 2005. [11] Diccionario de la Real Academia de la Lengua, 2004. [12] P. A. W. Yao, “An estimation/correction algorithm for detecting bone edges in ct images.” ieee., 2005. [13] M. Pérez.Gabriela, “A new approach to automatic segmentation of bone in medical magnetic resonance imaging.” DIET, URJC, 28933 Móstoles, Spain., 2004. [14] B. Verdú.Rafael, “Caracterización del ciclo de vida de músculos artificiales mediante visión estereoscópica y snakes.” Universidad Católica de Murcia., 2005. [15] P. P. Tamarit, “Angiographie des membres inférieurs,” Master’s thesis, Hôpital Cantonal Universitaire de Genève, 2005. [16] H. Carrillo.Juan F, Orkisz.Maciej, “Extracción del árbol vascular en imágenes 3d,” Master’s thesis, CREATIS, CNRS 5515 and INSERM U630 Research Unit, Lyon, France, Grupo de Ingenierı́a Biomédica, Departamento de Ingenierı́a de Sistemas y Computación, Universidad de los Andes, 2006. [17] I. Hawlick.Robert, SENIOR MEMBER, “Statistical and structural approaches to texture.” Proceeding of the ieee., 1979. [18] Phillps, Achieva Intera Manual de Aplicación, 2004. [19] M. Hoa.Denis, e-MRI, Magnetic Resonance Imaging physics and technique course on the web. [Online]. Available: http://www.e-mri.org/ [20] Y. J. Zhang, “A survey on evaluation methods for image segmentation.” Pattern Recoynition, Vol. 29, No. 8, pp. 1335-1346., 1996. [21] ContuSalud. [Online]. Available: www.contusalud.com [22] D. A. Dr, Várices de Miembros Inferiores. [Online]. Available: http: //sisbib.unmsm.edu.pe/bibvirtual/libros/medicina/cirugia/Tomo I/indice.htm [23] inter. [Online]. Available: .www.intermedicina.com [24] R. Dufau.Julissa, “Insuficiencia venosa de miembros inferiores.” prensa.com., 2005..

(51) Apéndice A. ANATOMIA DE EXTREMIDAD INFERIOR Para una mejor comprensión de la terminologı́a que se utiliza en anatomı́a a continuación se presenta la definición de los términos utilizados en este informe:. A.1.. Posición Anatómica:. Es la posición de referencia del cuerpo que se estableció para describir la localización de las estructuras A.1 Las condiciones son: [1] Estar de pie Cabeza erecta sin inclinación Ojos abiertos, mirando al frente y al mismo nivel Brazos extendidos a los lados del cuerpo Palmas de la mano mirando hacia el frente Piernas extendidas y juntas Pies paralelos y talones juntos. 41.

(52) SEGMENTACIÓN DE IMÁGENES DIAGNÓSTICAS DE EXTREMIDADES INFERIORES. 42. Figura A.1: Posiciones anatómicas [1]. A.2.. Planos Anatómicos. Tres grupos principales de planos atraviesan el cuerpo en la posición anatómica: [10]A.2A.3 Planos coronales: Están orientados verticalmente y dividen el cuerpo en zonas anterior y posterior. Planos sagitales:Son verticales, pero perpendiculares a los planos coronales y dividen el cuerpo en zonas derecha e izquierda. Al plano que discurre a través del centro del cuerpo dividiéndolo en dos mitades iguales se le denomina plano medio sagital. Planos transversales, horizontales o axiales:Dividen el cuerpo en zonas superior e.

(53) SEGMENTACIÓN DE IMÁGENES DIAGNÓSTICAS DE EXTREMIDADES INFERIORES. 43. inferior.. Figura A.2: Planos Anatómicos. A.3.. Términos para describir localización. Anterior o ventral y Posterior o dorsal : Describen la posición de estructuras con relación al frente y al dorso. Medial y Lateral : Describen la posición de estructuras respecto al plano medio sagital y a los lados del cuerpo. Superior e Inferior : Describen las estructuras en relación con el eje vertical del cuerpo. Proximal y Distal : Se utilizan en referencia a encontrarse más cerca o más lejos del origen de la estructura, en particular de los miembros. También se utiliza para describir las posiciones relativas de las ramas a lo largo del curso de estructuras lineales, tales como vı́as aéreas, vasos y nervios. Craneal y Caudal : Se utiliza para describir las estructuras hacia la cabeza y hacia la cola, respectivamente..

(54) SEGMENTACIÓN DE IMÁGENES DIAGNÓSTICAS DE EXTREMIDADES INFERIORES. 44. Figura A.3: Planos Anatómicos. A.4.. Extremidad Inferior. La extremidad inferior se divide en región glútea, muslo, pierna y pie en función de las principales articulaciones, los componentes óseos y las referencias superficiales [10] A.4 Región Glútea: Es posterolateral y esta entre la cresta ilı́aca y el pliegue cutáneo (pliegue glúteo) que define el lı́mite inferior de las nalgas. Muslo: Está entre el ligamento inguinal y la articulación de la rodilla: La articulación de la cadera es justo inferior al tercio medio del ligamento inguinal y la parte posterior del muslo está entre el pliegue glúteo y la rodilla. Pierna: Está entre la rodilla y el tobillo. Pie: Es distal a la articulación del tobillo.. A.4.1.. Funciones. Soporte del peso corporal. Una función fundamental de la extremidad inferior es la de soportar el peso corporal con un gasto mı́nimo de energı́a. La organización de los ligamentos en las articulaciones.

(55) SEGMENTACIÓN DE IMÁGENES DIAGNÓSTICAS DE EXTREMIDADES INFERIORES. 45. Figura A.4: Regiones de la extremidad inferior. de la cadera y de la rodilla, junto con la forma de las superficies articulares, sobretodo en la rodilla, facilita el bloqueo de estas articulaciones cuando se esta de pie, lo que reduce la energı́a muscular necesaria para mantener esta postura. [10].. Locomoción. La segunda función fundamental de las extremidades inferiores es mover el cuerpo a través del espacio. Esto implica la integración de todos los movimientos de todas las articulaciones de la extremidad inferior para poner el pie en el suelo y mover el cuerpo sobre el pie. Durante la marcha, muchas caracterı́sticas anatómicas de las extremidades inferiores contribuyen a minimizar las fluctuaciones del centro de gravedad del cuerpo, con lo que se reduce la cantidad de energı́a necesaria para mantener la locomoción y producir una marcha suave y eficaz. Entre ella están la inclinación pélvica en el plano coronal, la rotación pélvica en el plano transverso, el movimiento de las rodillas hacia la lı́nea media, la flexión de las rodillas y las complejas interacciones entre la cadera, la rodilla y el tobillo. Como resultado, durante la marcha, el centro de gravedad del cuerpo fluctúa normalmente solo 5 cm. en las direcciones vertical y lateral. [10] A.5.

(56) SEGMENTACIÓN DE IMÁGENES DIAGNÓSTICAS DE EXTREMIDADES INFERIORES. A.4.2.. 46. Componentes. Hueso. La pierna consta de dos huesos, la tibia y el peroné, estos dispuestos en paralelo y cada uno cumpliendo una función en la pierna. [10] A.6 Peroné:En tamaño es mucho más pequeño que la tibia y está en la parte lateral de la pierna. Se articula a nivel superior con la cara inferior del cóndilo medial de la porción proximal de la tibia, pero no forma parte de la articulación de la rodilla. El extremo distal esta firmemente unido ala tibia por la articulación fibrosa y forma el maléolo lateral de la articulación del tobillo. El peroné no soporta el peso del cuerpo, por lo tanto la diáfisis peronea es más estrecha que la de la tibia, además excepto por los extremos, el peroné esta rodeado de músculos. Tanto la diáfisis del peroné y de la tibia tiene una sección triangular y presenta tres bordes y tres superficies para la inserción de músculos, los tabiques intermusculares y los ligamentos. El borde interóseo se enfrenta y está unido al borde lateral de la tibia mediante la membrana interósea. Los tabiques intermusculares se insertan en los bordes anterior y posterior. Los músculos se insertan en las tres superficies. Tibia:Es el hueso que soporta el peso de la pierna y esto hace que sea mayor en tamaño que el peroné. Por encima hace parte de la articulación de la rodilla y por debajo constituye el maléolo medial y la mayor parte de la superficie ósea de la articulación de la pierna con el pie en la articulación del tobillo..

(57) SEGMENTACIÓN DE IMÁGENES DIAGNÓSTICAS DE EXTREMIDADES INFERIORES. 47. Figura A.5: A. La rotación pélvica en el plano transverso minimiza la caı́da del centro de gravedad al alargar de forma efectiva las extremidades. B. Flexión de la rodilla en posición erecta. La extremidad minimiza el aumento del centro de gravedad al acostarse de forma efectiva. C. La inclinación pélvica (caı́da) en el lado basculante minimiza el aumento del centro de gravedad. D. El movimiento de las rodillas hacia la lı́nea media (aducción de la cadera) minimiza el desplazamiento lateral del centro de gravedad..

(58) SEGMENTACIÓN DE IMÁGENES DIAGNÓSTICAS DE EXTREMIDADES INFERIORES. 48. Figura A.6: Tibia y peroné. A. Vista anterior. B Vista posterior. C Sección transversal a través de la diáfisis. D. Vista posteromedial.

(59) Apéndice B. VARICES. B.1.. Funcionamiento Normal de la Circulación. El flujo normal de sangre en la extremidad inferior va desde la piel y los tejidos subcutáneos hasta las venas superficiales, que drenan a través de las venas perforantes a las venas profundas, que a su vez drenan en las venas ilı́acas y en la vena cava inferior. El flujo normal de sangre en el sistema venoso depende de la presencia de válvulas competentes, que evitan el reflujo. El retorno venoso se complementa por la contracción de los músculos de la extremidad inferior, que bombean la sangre hacia el corazón. [10].B.1. B.2.. Várices. ”Las varices ocurren por deficiencia de las válvulas de las venas de las piernas. Consisten en la dilatación, alargamiento y tortuosidad de las venas superficiales de los miembros inferiores”. [21].Cuando las válvulas se vuelven incompetentes, tienden a ejercer una presión adicional sobre las válvulas distales, causando el daño de estas válvulas también. La localización tı́picas de la incompetencia valvular son la unión entre la vena safena mayor y vena femoral, las venas perforantes en la mitad del muslo y la unión entre la. 49.

(60) SEGMENTACIÓN DE IMÁGENES DIAGNÓSTICAS DE EXTREMIDADES INFERIORES. 50. Figura B.1: Flujo sanguı́neo extremidad inferior. vena safena y la vena poplı́tea. [10]. B.2.1.. Causas. La enfermedad venosa describe una debilidad de las paredes de las venas y una diferencia en el número de las válvulas que predispone al ser humano, desde su nacimiento, al padecer esta enfermedad. Está demostrado que es hereditaria: estudios recientes muestran que por lo menos de dos a tres miembros de una misma familia sufren de esta enfermedad. Algunas causas pueden ser: [21] Embarazo Ingesta de anticonceptivos Obesidad Inmovilización en cama por largo tiempo Inmovilización durante largos viajes, bien en carro o avión Cirugı́as prolongadas Insuficiencia cardı́aca.

(61) SEGMENTACIÓN DE IMÁGENES DIAGNÓSTICAS DE EXTREMIDADES INFERIORES. 51. Pacientes con neoplasias (cáncer) La bipedestación (permanecer de pie), influye en el desarrollo de las várices ya que se aumenta la presión a través de los vasos sanguı́neos venosos. Al aumentarse esta presión, la sangre trata de salir del lecho vascular produciendo edema (inflamación), dolor y más dilatación de las venas normales. Se trata de una enfermedad preferiblemente del sexo femenino, y la tendencia de la mujer a las labores domésticas hace que permanezca por largos perı́odos en forma estática, lo que agrava su enfermedad. Igualmente, la permanencia en posición sentada tiene unos efectos similares al permanecer de pie. [21]. B.2.2.. Signos y Sı́ntomas. Las várices tienen como sı́ntomas acompañantes a las dilataciones venosas: ardor plantar y en el trayecto de las venas dilatadas, malestar al estar mucho tiempo de pie; todas estas molestias desaparecen cuando el paciente camina o adopta la posición horizontal (acostado). En caso más severos se presentan dolor, cansancio y pesadez de piernas al estar mucho tiempo de pie e hinchazón de la pierna afectada (edema venoso), estas molestias aumentan cuando el paciente camina y demoran mucho en desaparecer, cuando el paciente se acuesta [22] Las complicaciones que se pueden presentar son [23] Venas varicosas recurrentes Historia de tromboflebitis superficial Historia de Trombosis Venosa Profunda Eczema varicoso Pigmentación con hemosiderina Lipodermatoesclerosis Ulceración venosa.

(62) SEGMENTACIÓN DE IMÁGENES DIAGNÓSTICAS DE EXTREMIDADES INFERIORES. B.2.3.. 52. Tipo de Várices. Según la causa. Las primarias son las más frecuentes y aparecen en las venas superficiales, sin un componente de anomalı́as de venas profundas. Suelen aparecer en fases precoces de la vida o tras embarazos o traumatismos y se deben a incompetencia valvular del sistema venoso superficial. Las varices secundarias se deben a un episodio anterior de trombosis de venas profundas o a la incompetencia de las venas profundas o del sistema perforante. Después de estos procesos, la sangre no puede avanzar a través del sistema de venas profundas (o de parte del mismo) y es desviada hacia las superficiales, que se dilatan.. Según Tamaño. Telangiectasias: Son la exageración de la red vascular superficial y por lo general miden menos de 1 milı́metro de diámetro. Son más notorias sobre la nariz y en las mejillas, pero pueden salir en cualquier parte del cuerpo en pacientes sanos, pero también por abuso de alcohol y algunas alergias. Venas reticulares: Son dilataciones anormales de los plexos venosos, con calibre entre 1.5 a 3mm de diámetro, y que se manifiestan por la forma de red azulosa o verdosa”, y que puede presentarse desde la región abdominal hasta los pies, y aunque no comprometen el estado general, pueden tratarse con fines cosméticos con escleroterapia como la mejor opción, con láser terapia o con resección quirúrgica. Las formas más simples es la llamada venas en araña. Las de gran calibre o várices verdaderas: Las que dependen del sistema de las safenas (insuficiencia de las venas safenas externas e internas) y las que dependen de otros sistemas (perforantes, residuales y afluentes)..

(63) SEGMENTACIÓN DE IMÁGENES DIAGNÓSTICAS DE EXTREMIDADES INFERIORES. B.2.4.. 53. Tratamiento. Actualmente no existe un tratamiento definitivo que permita recuperar totalmente el daño producido en el sistema venoso. No obstante se dispone de un amplio arsenal terapéutico con el que se puede conseguir la prevención y el control evolutivo de la insuficiencia venosa crónica y sus complicaciones. La utilización de medias de compresión es quizá la parte más importante del tratamiento puesto que, en cierto modo, ejercen la función de retorno que las venas enfermas no pueden llevar a cabo. La cirugı́a de las varices es aceptada como el método terapéutico más eficaz y de mejor pronóstico, aunque no siempre está indicada y puede no ser suficiente. Las técnicas quirúrgicas van desde la safenectomı́a (extirpación de las venas superficiales enfermas) hasta reconstrucciones complejas de venas del sistema venoso profundo pasando por la flebectomı́a ambulatoria que permite extirpar venas varicosas bajo anestesia local y sin necesidad de ingreso hospitalario. Algunos pacientes presentan várices que les hacen candidatos para un tratamiento esclerosante y/o de terapéutica con láser. Existen además algunas medidas dietéticas y posturales de cuyo cumplimiento depende tanto el control de la enfermedad como también el resultado y la evolución posterior de cualquiera de las técnicas mencionadas. Algunas de estas medidas son [24] Evitar el sobrepeso. Practicar un deporte adecuado (paseo, natación). Evitar las fuentes de calor. Refrescar las piernas con baños de agua frı́a. Evitar el estreñimiento. Evitar el uso de ropa demasiado ceñida. Utilizar calzado con un tacón de 3-4 centı́metros; evitar tacón alto y zapato plano. Elevar ligeramente los pies de la cama..

(64) Apéndice C. Resultados Parciales. C.1.. Protocolo de Adquisición. C.1.1.. Fase I. Los resultados que se encontraron en la Fase I se divide en dos: Imágenes de Resonancia Magnética y segmentación Manual por medio del radiólogo.C.1C.2. Figura C.1: Imagen Resonancia Magnética Fase I. 54.

(65) SEGMENTACIÓN DE IMÁGENES DIAGNÓSTICAS DE EXTREMIDADES INFERIORES. 55. Figura C.2: Segmentación Manual. C.1.2.. Fase II. Se presentan las imágenes en las secuencias T1, Contraste de Fase, SPAIR. C.3.C.4.C.5. Figura C.3: Secuencia T1. C.1.3.. Fase III. La imagen que resulta en esta fase tiene la misma calidad pero se puede adquirir en menos tiempo de 20 a 10 min.C.6.

(66) SEGMENTACIÓN DE IMÁGENES DIAGNÓSTICAS DE EXTREMIDADES INFERIORES. Figura C.4: Secuencia Contraste de Fase. Figura C.5: Secuencia Supresión de grasa. Figura C.6: Secuencia Supresión de grasa adquirida en menor tiempo. 56.

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