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Computación de imágenes médicas

La informática de imágenes médicas (MIC) es un campo interdisciplinario en la intersección de la informática , la ingeniería de la información , la ingeniería eléctrica , la física , las matemáticas y la medicina . Este campo desarrolla métodos computacionales y matemáticos para resolver problemas relacionados con imágenes médicas y su uso para la investigación biomédica y la atención clínica.

El objetivo principal de MIC es extraer información o conocimiento clínicamente relevante a partir de imágenes médicas. Si bien está estrechamente relacionado con el campo de las imágenes médicas , MIC se centra en el análisis computacional de las imágenes, no en su adquisición. Los métodos se pueden agrupar en varias categorías amplias: segmentación de imágenes , registro de imágenes, modelado fisiológico basado en imágenes y otros. [1]

Formularios de datos

La informática de imágenes médicas normalmente opera con datos muestreados uniformemente con un espaciado espacial xyz regular (imágenes en 2D y volúmenes en 3D, genéricamente denominados imágenes). En cada punto de muestra, los datos se representan comúnmente en forma integral , como cortos con y sin signo (16 bits), aunque no son infrecuentes las formas desde caracteres sin signo (8 bits) hasta flotantes de 32 bits. El significado particular de los datos en el punto de muestra depende de la modalidad: por ejemplo, una adquisición por TC recopila valores de radiodensidad, mientras que una adquisición por resonancia magnética puede recopilar imágenes ponderadas en T1 o T2 . Las adquisiciones longitudinales que varían en el tiempo pueden adquirir o no imágenes con pasos de tiempo regulares. Las imágenes en forma de abanico debidas a modalidades como la ecografía de matriz curva también son comunes y requieren diferentes técnicas algorítmicas y de representación para procesarse. Otras formas de datos incluyen imágenes cortadas debido a la inclinación del pórtico durante la adquisición; y mallas no estructuradas , como formas hexaédricas y tetraédricas, que se utilizan en análisis biomecánicos avanzados (p. ej., deformación de tejidos, transporte vascular, implantes óseos).

Segmentación

Una imagen de resonancia magnética ponderada en T1 del cerebro de un paciente con meningioma después de la inyección de un agente de contraste para resonancia magnética (arriba a la izquierda), y la misma imagen con el resultado de una segmentación interactiva superpuesta en verde (modelo 3D de la segmentación en la parte superior derecha , vistas axial y coronal en la parte inferior).

La segmentación es el proceso de dividir una imagen en diferentes segmentos significativos. En imágenes médicas, estos segmentos suelen corresponder a diferentes clases de tejidos, órganos , patologías u otras estructuras biológicamente relevantes. [2] La segmentación de imágenes médicas se ve dificultada por el bajo contraste, el ruido y otras ambigüedades en las imágenes. Aunque existen muchas técnicas de visión por computadora para la segmentación de imágenes , algunas se han adaptado específicamente para la computación de imágenes médicas. A continuación se muestra una muestra de técnicas dentro de este campo; la implementación depende de la experiencia que los médicos puedan proporcionar.

Sin embargo, existen otras clasificaciones de métodos de segmentación de imágenes que son similares a las categorías anteriores. Además, podemos clasificar otro grupo como "Híbrido" que se basa en la combinación de métodos. [20]

Registro

Imagen CT (izquierda), imagen PET (centro) y superposición de ambas (derecha) tras su correcto registro.

El registro de imágenes es un proceso que busca la correcta alineación de las imágenes. [21] [22] [23] [24] En el caso más simple, dos imágenes están alineadas. Normalmente, una imagen se trata como imagen de destino y la otra como imagen de origen; la imagen de origen se transforma para que coincida con la imagen de destino. El procedimiento de optimización actualiza la transformación de la imagen de origen en función de un valor de similitud que evalúa la calidad actual de la alineación. Este procedimiento iterativo se repite hasta que se encuentra un óptimo (local). Un ejemplo es el registro de imágenes de CT y PET para combinar información estructural y metabólica (ver figura).

El registro de imágenes se utiliza en una variedad de aplicaciones médicas:

Hay varias consideraciones importantes al realizar el registro de imágenes:

Visualización

Representación de volumen (izquierda), sección transversal axial (arriba derecha) y sección transversal sagital (abajo derecha) de una imagen de TC de un sujeto con múltiples lesiones nodulares (línea blanca) en el pulmón.

La visualización desempeña varias funciones clave en la informática de imágenes médicas. Se utilizan métodos de visualización científica para comprender y comunicar imágenes médicas, que son inherentemente espacio-temporales. La visualización y el análisis de datos se utilizan en formularios de datos no estructurados , por ejemplo, al evaluar medidas estadísticas derivadas durante el procesamiento algorítmico. La interacción directa con los datos, una característica clave del proceso de visualización, se utiliza para realizar consultas visuales sobre los datos, anotar imágenes, guiar los procesos de segmentación y registro y controlar la representación visual de los datos (controlando las propiedades de representación de la iluminación y los parámetros de visualización). La visualización se utiliza tanto para la exploración inicial como para transmitir los resultados intermedios y finales de los análisis.

La figura "Visualización de imágenes médicas" ilustra varios tipos de visualización: 1. la visualización de secciones transversales como imágenes en escala de grises; 2. vistas reformateadas de imágenes en escala de grises (la vista sagital en este ejemplo tiene una orientación diferente a la dirección original de adquisición de la imagen; y 3. una representación de volumen 3D de los mismos datos. La lesión nodular es claramente visible en las diferentes presentaciones y ha sido anotado con una línea blanca.

Atlas

Las imágenes médicas pueden variar significativamente entre individuos debido a que las personas tienen órganos de diferentes formas y tamaños. Por lo tanto, representar imágenes médicas para tener en cuenta esta variabilidad es crucial. Un enfoque popular para representar imágenes médicas es mediante el uso de uno o más atlas. Aquí, un atlas se refiere a un modelo específico para una población de imágenes con parámetros que se aprenden de un conjunto de datos de entrenamiento. [33] [34]

El ejemplo más simple de atlas es una imagen de intensidad media, comúnmente denominada plantilla. Sin embargo, un atlas también puede incluir información más rica, como estadísticas de imágenes locales y la probabilidad de que una ubicación espacial particular tenga una etiqueta determinada. Las nuevas imágenes médicas, que no se utilizan durante el entrenamiento, se pueden mapear en un atlas, que se ha adaptado a la aplicación específica, como la segmentación y el análisis de grupo. Mapear una imagen a un atlas normalmente implica registrar la imagen y el atlas. Esta deformación se puede utilizar para abordar la variabilidad en las imágenes médicas.

Plantilla única

El enfoque más sencillo es modelar imágenes médicas como versiones deformadas de una única imagen de plantilla. Por ejemplo, las exploraciones cerebrales anatómicas por resonancia magnética a menudo se asignan a la plantilla MNI [35] para representar todas las exploraciones cerebrales en coordenadas comunes. El principal inconveniente de un enfoque de plantilla única es que si existen diferencias significativas entre la plantilla y una imagen de prueba determinada, es posible que no haya una buena manera de asignar una a la otra. Por ejemplo, es posible que una exploración cerebral anatómica por resonancia magnética de un paciente con anomalías cerebrales graves (es decir, un tumor o un procedimiento quirúrgico) no se asigne fácilmente a la plantilla de MNI.

Varias plantillas

En lugar de depender de una única plantilla, se pueden utilizar varias plantillas. La idea es representar una imagen como una versión deformada de una de las plantillas. Por ejemplo, podría haber un modelo para una población sana y un modelo para una población enferma. Sin embargo, en muchas aplicaciones no está claro cuántas plantillas se necesitan. Una forma simple, aunque costosa desde el punto de vista computacional, de lidiar con esto es hacer que cada imagen en un conjunto de datos de entrenamiento sea una imagen de plantilla y, por lo tanto, cada imagen nueva encontrada se compara con cada imagen en el conjunto de datos de entrenamiento. Un enfoque más reciente encuentra automáticamente la cantidad de plantillas necesarias. [36]

análisis estadístico

Los métodos estadísticos combinan el campo de las imágenes médicas con la visión por computadora , el aprendizaje automático y el reconocimiento de patrones modernos . Durante la última década, se han puesto a disposición del público varios conjuntos de datos de gran tamaño (véase, por ejemplo, ADNI, Proyecto 1000 Connectomes funcionales), en parte debido a la colaboración entre varios institutos y centros de investigación. Este aumento en el tamaño de los datos requiere nuevos algoritmos que puedan extraer y detectar cambios sutiles en las imágenes para abordar cuestiones clínicas. Estas preguntas clínicas son muy diversas e incluyen análisis de grupo, biomarcadores de imágenes, fenotipado de enfermedades y estudios longitudinales.

Análisis de grupo

En el Análisis de Grupo, el objetivo es detectar y cuantificar anomalías inducidas por una enfermedad comparando las imágenes de dos o más cohortes. Por lo general, una de estas cohortes está formada por sujetos normales (control) y la otra por pacientes anormales. La variación causada por la enfermedad puede manifestarse como una deformación anormal de la anatomía (ver Morfometría basada en Voxel ). Por ejemplo, la contracción de los tejidos subcorticales, como el hipocampo en el cerebro, puede estar relacionada con la enfermedad de Alzheimer . Además, se pueden observar cambios en la actividad bioquímica (funcional) mediante modalidades de imágenes como la tomografía por emisión de positrones .

La comparación entre grupos suele realizarse a nivel de vóxel . Por lo tanto, el proceso de preprocesamiento más popular, particularmente en neuroimagen , transforma todas las imágenes en un conjunto de datos en un marco de coordenadas común mediante (Registro de imágenes médicas) para mantener la correspondencia entre los vóxeles. Dada esta correspondencia de vóxeles, el método frecuentista más común es extraer una estadística para cada vóxel (por ejemplo, la intensidad media de vóxeles para cada grupo) y realizar pruebas de hipótesis estadísticas para evaluar si una hipótesis nula es compatible o no. La hipótesis nula normalmente supone que las dos cohortes provienen de la misma distribución y, por lo tanto, deberían tener las mismas propiedades estadísticas (por ejemplo, los valores medios de dos grupos son iguales para un vóxel particular). Dado que las imágenes médicas contienen una gran cantidad de vóxeles, es necesario abordar la cuestión de la comparación múltiple . [37] [38] También existen enfoques bayesianos para abordar el problema del análisis de grupo. [39]

Clasificación

Aunque el análisis de grupo puede cuantificar los efectos generales de una patología sobre la anatomía y la función, no proporciona medidas a nivel de sujeto y, por lo tanto, no puede usarse como biomarcadores para el diagnóstico (consulte Biomarcadores de imágenes). Los médicos, por otra parte, suelen estar interesados ​​en el diagnóstico temprano de la patología (es decir, clasificación, [40] [41] ) y en conocer la progresión de una enfermedad (es decir, regresión [42] ). Desde el punto de vista metodológico, las técnicas actuales varían desde la aplicación de algoritmos estándar de aprendizaje automático a conjuntos de datos de imágenes médicas (por ejemplo, Support Vector Machine [43] ), hasta el desarrollo de nuevos enfoques adaptados a las necesidades del campo. [44] Las principales dificultades son las siguientes:

Agrupación

Los métodos de clasificación de patrones basados ​​en imágenes suelen suponer que los efectos neurológicos de una enfermedad son distintos y están bien definidos. Puede que este no sea siempre el caso. Para una serie de afecciones médicas, las poblaciones de pacientes son muy heterogéneas y no se ha establecido una categorización adicional en subcondiciones. Además, algunas enfermedades (p. ej., trastorno del espectro autista (TEA), esquizofrenia , deterioro cognitivo leve (DCL)) pueden caracterizarse por un espectro continuo o casi continuo desde un deterioro cognitivo leve hasta cambios patológicos muy pronunciados. Para facilitar el análisis basado en imágenes de trastornos heterogéneos, se han desarrollado alternativas metodológicas a la clasificación de patrones. Estas técnicas toman ideas de la agrupación de alta dimensión [49] y de la regresión de patrones de alta dimensión para agrupar una población determinada en subpoblaciones homogéneas. El objetivo es proporcionar una mejor comprensión cuantitativa de la enfermedad dentro de cada subpoblación.

Análisis de forma

El Análisis de Forma es el campo de la Computación de Imágenes Médicas que estudia las propiedades geométricas de estructuras obtenidas a partir de diferentes modalidades de imágenes . Recientemente, el análisis de formas ha adquirido un interés cada vez mayor para la comunidad médica debido a su potencial para localizar con precisión cambios morfológicos entre diferentes poblaciones de estructuras, es decir, sanas frente a patológicas, mujeres frente a hombres, jóvenes frente a ancianos. El análisis de formas incluye dos pasos principales: correspondencia de formas y análisis estadístico.

Estudios longitudinales

En los estudios longitudinales se toman imágenes de la misma persona repetidamente. Esta información se puede incorporar tanto al análisis de imágenes , como al modelado estadístico.

Modelado fisiológico basado en imágenes.

Tradicionalmente, la informática de imágenes médicas se ha centrado en la cuantificación y fusión de información estructural o funcional disponible en el momento de la adquisición de la imagen. En este sentido, puede verse como una detección cuantitativa de los procesos anatómicos, físicos o fisiológicos subyacentes. Sin embargo, en los últimos años ha habido un interés creciente en la evaluación predictiva de la enfermedad o el curso de la terapia. Por lo tanto, el modelado basado en imágenes, ya sea de naturaleza biomecánica o fisiológica, puede ampliar las posibilidades de la computación de imágenes desde un ángulo descriptivo a uno predictivo.

Según la hoja de ruta de investigación de STEP, [50] [51] el Humano Fisiológico Virtual (VPH) es un marco metodológico y tecnológico que, una vez establecido, permitirá la investigación del cuerpo humano como un único sistema complejo. Detrás del concepto VPH, la Unión Internacional de Ciencias Fisiológicas (IUPS) ha estado patrocinando el Proyecto IUPS Physiome durante más de una década. [52] [53] Este es un esfuerzo de dominio público mundial para proporcionar un marco computacional para comprender la fisiología humana. Su objetivo es desarrollar modelos integradores en todos los niveles de la organización biológica, desde genes hasta organismos completos a través de redes reguladoras de genes, vías de proteínas, funciones celulares integradoras y relaciones entre estructura y función de tejidos y órganos completos. Este enfoque tiene como objetivo transformar la práctica actual de la medicina y apuntala una nueva era de la medicina computacional. [54]

En este contexto, las imágenes médicas y la informática de imágenes desempeñan un papel cada vez más importante, ya que proporcionan sistemas y métodos para obtener imágenes, cuantificar y fusionar información estructural y funcional sobre el ser humano in vivo. Estas dos amplias áreas de investigación incluyen la transformación de modelos computacionales genéricos para representar temas específicos, allanando así el camino para modelos computacionales personalizados. [55] La individualización de modelos computacionales genéricos a través de imágenes se puede realizar en tres direcciones complementarias:

Además, las imágenes también desempeñan un papel fundamental en la evaluación y validación de dichos modelos tanto en humanos como en animales, y en la traducción de modelos al entorno clínico con aplicaciones tanto diagnósticas como terapéuticas. En este contexto específico, las imágenes moleculares, biológicas y preclínicas brindan datos adicionales y comprensión de la estructura y función básicas de moléculas, células, tejidos y modelos animales que pueden transferirse a la fisiología humana cuando corresponda.

Las aplicaciones de los modelos VPH/Physiome basados ​​en imágenes en dominios básicos y clínicos son amplias. A grandes rasgos prometen convertirse en nuevas técnicas de imagen virtual . De hecho, se obtendrán imágenes in silico de más parámetros, a menudo no observables, basándose en la integración de imágenes multimodales y mediciones fisiológicas observables pero a veces escasas e inconsistentes. Los modelos computacionales servirán para generar una interpretación de las mediciones de una manera que cumpla con las leyes biofísicas, bioquímicas o biológicas subyacentes de los procesos fisiológicos o fisiopatológicos bajo investigación. En última instancia, tales herramientas y sistemas de investigación ayudarán a comprender los procesos de las enfermedades, la historia natural de la evolución de las enfermedades y la influencia en el curso de una enfermedad de los procedimientos terapéuticos farmacológicos y/o intervencionistas.

La fertilización cruzada entre imágenes y modelos va más allá de la interpretación de mediciones de una manera consistente con la fisiología. El modelado específico del paciente basado en imágenes, combinado con modelos de dispositivos médicos y terapias farmacológicas, abre el camino a la obtención de imágenes predictivas mediante las cuales se podrán comprender, planificar y optimizar dichas intervenciones in silico .

Métodos matemáticos en imágenes médicas.

Se han incorporado varios métodos matemáticos sofisticados a las imágenes médicas y ya se han implementado en varios paquetes de software. Estos incluyen enfoques basados ​​en ecuaciones diferenciales parciales (PDE) y flujos impulsados ​​por curvatura para mejora, segmentación y registro. Dado que emplean PDE, los métodos se pueden paralelizar e implementar en GPGPU. Varias de estas técnicas se han inspirado en ideas de control óptimo . Por ello, recientemente las ideas del control se han introducido en los métodos interactivos, especialmente en la segmentación. Además, debido al ruido y a la necesidad de técnicas de estimación estadística para imágenes que cambian más dinámicamente, se han empezado a utilizar el filtro de Kalman [56] y el filtro de partículas . Se puede encontrar un estudio de estos métodos con una extensa lista de referencias en [57] .

Computación específica de modalidad

Algunas modalidades de imágenes proporcionan información muy especializada. Las imágenes resultantes no pueden tratarse como imágenes escalares normales y dan lugar a nuevas subáreas de la informática de imágenes médicas. Los ejemplos incluyen resonancia magnética de difusión, resonancia magnética funcional y otras.

resonancia magnética de difusión

Un corte axial medio de la plantilla de imagen del tensor de difusión del misil balístico intercontinental. El valor de cada vóxel es un tensor representado aquí por un elipsoide. El color indica la orientación principal: rojo = izquierda-derecha, azul = inferior-superior, verde = posterior-anterior

La resonancia magnética por difusión es una modalidad de resonancia magnética estructural que permite medir el proceso de difusión de moléculas. La difusión se mide aplicando un pulso de gradiente a un campo magnético en una dirección particular. En una adquisición típica, se utiliza un conjunto de direcciones de gradiente distribuidas uniformemente para crear un conjunto de volúmenes ponderados por difusión. Además, se adquiere un volumen no ponderado bajo el mismo campo magnético sin la aplicación de un pulso de gradiente. Como cada adquisición está asociada con múltiples volúmenes, la resonancia magnética de difusión ha creado una variedad de desafíos únicos en la computación de imágenes médicas.

En medicina, existen dos objetivos computacionales principales en la resonancia magnética de difusión :

El tensor de difusión , [58] una matriz definida positiva simétrica de 3 × 3 , ofrece una solución sencilla para ambos objetivos. Es proporcional a la matriz de covarianza de un perfil de difusión local normalmente distribuido y, por tanto, el vector propio dominante de esta matriz es la dirección principal de la difusión local. Debido a la simplicidad de este modelo, se puede encontrar una estimación de máxima verosimilitud del tensor de difusión simplemente resolviendo un sistema de ecuaciones lineales en cada ubicación de forma independiente. Sin embargo, como se supone que el volumen contiene fibras de tejido contiguas, puede ser preferible estimar el volumen de los tensores de difusión en su totalidad imponiendo condiciones de regularidad en el campo subyacente de los tensores. [59] Se pueden extraer valores escalares del tensor de difusión, como la anisotropía fraccionaria , las difusividades media, axial y radial, que miden indirectamente propiedades del tejido como la desmielinización de las fibras axonales [60] o la presencia de edema. [61] Los métodos estándar de computación de imágenes escalares, como el registro y la segmentación, se pueden aplicar directamente a volúmenes de dichos valores escalares. Sin embargo, para explotar completamente la información en el tensor de difusión, estos métodos se han adaptado para tener en cuenta los volúmenes valorados por el tensor al realizar el registro [62] [63] y la segmentación. [64] [65]

Dada la dirección principal de difusión en cada lugar del volumen, es posible estimar las vías globales de difusión mediante un proceso conocido como tractografía . [66] Sin embargo, debido a la resolución relativamente baja de la resonancia magnética de difusión , muchas de estas vías pueden cruzarse, besarse o abanicarse en un solo lugar. En esta situación, la dirección principal única del tensor de difusión no es un modelo apropiado para la distribución de difusión local. La solución más común a este problema es estimar múltiples direcciones de difusión local utilizando modelos más complejos. Estos incluyen mezclas de tensores de difusión, [67] imágenes de Q-ball, [68] imágenes de espectro de difusión [69] y funciones de distribución de orientación de fibras, [70] [71] que normalmente requieren adquisición HARDI con una gran cantidad de direcciones de gradiente. Al igual que ocurre con el tensor de difusión, los volúmenes valorados con estos modelos complejos requieren un tratamiento especial al aplicar métodos de computación de imágenes, como el registro [72] [73] [74] y la segmentación. [75]

resonancia magnética funcional

La resonancia magnética funcional (fMRI) es una modalidad de imágenes médicas que mide indirectamente la actividad neuronal mediante la observación de la hemodinámica local o la señal dependiente del nivel de oxígeno en sangre (BOLD). Los datos de la resonancia magnética funcional ofrecen una variedad de conocimientos y se pueden dividir aproximadamente en dos categorías:

Existe un rico conjunto de metodologías utilizadas para analizar datos de neuroimagen funcional y, a menudo, no hay consenso sobre cuál es el mejor método. En cambio, los investigadores abordan cada problema de forma independiente y seleccionan un modelo/algoritmo adecuado. En este contexto, existe un intercambio relativamente activo entre las comunidades de neurociencia , biología computacional , estadística y aprendizaje automático . Los enfoques destacados incluyen

Cuando se trabaja con grandes cohortes de sujetos, la normalización (registro) de sujetos individuales en un marco de referencia común es crucial. Existe un conjunto de trabajos y herramientas para realizar la normalización basada en la anatomía ( FSL , FreeSurfer , SPM ). La alineación que tiene en cuenta la variabilidad espacial entre sujetos es una línea de trabajo más reciente. Algunos ejemplos son la alineación de la corteza basada en la correlación de señales de resonancia magnética funcional, [84] la alineación basada en la estructura de conectividad funcional global tanto en datos de tarea como en estado de reposo, [85] y la alineación basada en perfiles de activación específicos de estímulos de vóxeles individuales. . [86]

Software

El software para computación de imágenes médicas es una combinación compleja de sistemas que proporcionan IO, visualización e interacción, interfaz de usuario, gestión de datos y computación. Normalmente, las arquitecturas de sistemas se dividen en capas para servir a los desarrolladores de algoritmos, desarrolladores de aplicaciones y usuarios. Las capas inferiores suelen ser bibliotecas y/o conjuntos de herramientas que proporcionan capacidades computacionales básicas; mientras que las capas superiores son aplicaciones especializadas que abordan problemas médicos, enfermedades o sistemas corporales específicos.

Notas adicionales

La Computación de Imágenes Médicas también está relacionada con el campo de la Visión por Computador . La Sociedad MICCAI , una sociedad internacional, representa el campo y organiza una conferencia anual y talleres asociados. Springer publica las actas de esta conferencia en la serie Lecture Notes in Computer Science. [87] En 2000, N. Ayache y J. Duncan revisaron el estado del campo. [88]

Ver también

Referencias

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Revistas sobre informática de imágenes médicas.

Además, las siguientes revistas publican ocasionalmente artículos que describen métodos y aplicaciones clínicas específicas de la computación de imágenes médicas o de una modalidad específica de computación de imágenes médicas.