Síguenos en...

  • Facebook Page: 123760984335328
  • Twitter: inituji
  • YouTube: initchannel

Contacto







 

 

Técnicas de análisis de imagen aplicadas al control de calidad en radioterapia

Técnicas de análisis de imagen aplicadas al control de calidad en radioterapia
Área de investigación: Aprendizaje automático y Reconocimiento de formas
Estado: Finished
Líderes del proyecto:
Colaboradores:
Inicio propuesto: 01/01/2004
Límite propuesto: 31/12/2006
Financiado por: CICYT. Ministerio de Ciencia e Innovación
Descripción:

Los tratamientos de radioterapia necesitan de un control de calidad que asegure con la mayor exactitud posible que la zona que se está tratando es la planificada. Los tratamientos se planifican con ayuda de herramientas informáticas que proporcionan, entre otros, radiografías simuladas de la absorción de la radiación terapéutica. Por otra parte se dispone de imágenes captadas con otros sensores, como pruebas con radiación inocua de aceleradores lineales, secuencias de radiografías de tratamiento real, radiografías de rayos X de equipos usados como simuladores, cobaltografías, etc. El control de calidad exige realizar correspondencias entre las diferentes fuentes de información (imágenes), para verificar, a ser posible en tiempo real, que la radiación se ha aplicado exactamente en la zona a tratar. Actualmente la verificación se realiza por personal cualificado que identifica características anatómicas en varias imágenes y realiza mediciones respecto a marcas fijas, como los límites del campo de irradiación.

 

Las investigaciones de este proyecto se centran en proponer técnicas de análisis de imagen para automatizar el protocolo de control de calidad, mejorar la precisión de la verificación y poder realizar control de calidad en tiempo real, es decir, mientras el paciente está en la cama de tratamiento. El objetivo es dotar al personal cualificado de herramientas informáticas que le ayuden a decidir si la posición del paciente es correcta antes de aplicar el tratamiento. El equipo investigador es multidisciplinar, formado por personal médico y personal técnico del Servicio de Radioterapia del Hospital Provincial de Castellón, y por profesores de la Universidad Jaume I pertenecientes al Grupo de Investigación en Análisis de Imagen por Ordenador de dicha universidad.

 

Los tratamiento de radioterapia se programan en base a un estudio previo de la anatomía del paciente. Por medio de Tomografía Axial Computerizada (TAC) se obtiene un modelo tridimensional del mismo, sobre el que, con la ayuda de programas informáticos específicos, se selecciona el volumen a tratar, las zonas de entrada de radiación y su enfoque, las dosis, los límites de la zona a tratar, las protecciones necesarias para órganos sanos (que se han de fabricar para cada paciente), los periodos de aplicación, y en general todo lo relativo a la planificación del tratamiento. Este sistema informático se conoce como Sistema Planificador Computerizado de Radioterapia (SPRT).

 

En la actualidad el tratamiento se suele aplicar con aceleradores lineales. Estos equipos producen electrones y fotones de alta energía (de 6 a 18 MV), proporcionando un haz colimado y enfocable, y disponen de láminas protectoras para dar forma al haz. También disponen de un sensor matricial situado en la parte posterior del paciente donde se captan, en formato digital, imágenes de la incidencia de la radiación sobre el sensor, después de haber sido absorbido por los tejidos del paciente. Estas imágenes, que son a modo de radiografías, proporcionan información a posteriori que permite verificar si la radiación se ha aplicado en la zona correcta. Sin embargo, si la posición del paciente o el haz de radiación no fuera correcto, se podría producir un daño al paciente.

 

El control de calidad consiste en asegurar que el paciente está exactamente en la misma posición que cuando se tomó su modelo anatómico tridimensional por medio de un TAC. Concretamente, en el Hospital Provincial de Castellón se usa la siguiente metodología: las salas de TAC y de radioterapia disponen de varios planos de luz láser para ayudar a posicionar al paciente, y se disponen marcas en la piel del paciente que se hacen coincidir con intersecciones de los planos para asegurar que la posición del paciente es la misma en cada sala. Por otra parte, el SPRT proporciona imágenes simuladas del resultado de la aplicación del tratamiento, llamadas Radiografías Reconstruidas Digitalmente (RRD).

 

En el acelerador lineal, antes de proceder a la aplicación de la dosis de radiación, se aplica una dosis mucho menor, inocua, pero que permite obtener una radiografía con el aparato que se va usar para aplicar el tratamiento y con el paciente posicionado al efecto. Dichas imágenes, la RRD y la radiografía del acelerador, están disponibles en unos segundos en formato digital en el ordenador que controla el acelerador. Su comparación visual en pantalla por medio del personal encargado determina si la posición del paciente era correcta en el momento de la toma de la radiografía.

 

Ambas imágenes son de naturaleza distinta, de distinto tamaño pues la radiografía solo muestra la pequeña zona irradiada (en el resto del paciente no se aplica radiación), mientras la RRD muestra una zona más amplia. Tienen muy poco contraste por lo que el operador debe modificarlas con la ayuda de una aplicación informática para poder apreciarlas. Y finalmente medir, también con ayuda de la aplicación informática, distancias relativas entre puntos característicos en ambas imágenes para comprobar que el paciente está exactamente en la misma postura. Estos puntos característicos se seleccionan manualmente, y corresponden a límites de órganos o huesos.

 

Existen otros aspectos de la planificación de tratamientos de radioterapia que implican el registrado de imágenes de diferente naturaleza. Como ejemplos:

 

  • Fusionado de imágenes de Resonancia Magnética Nuclear (RMN) con imágenes de TAC para ayudar a los médicos especialistas a determinar del volumen sobre el que se aplicarán los tratamientos de radioterapia. Los SPRT trabajan con imágenes de TAC, pues en éstas los niveles de gris corresponden con la absorción de radiación terapéutica de los tejidos. Sin embargo, estas imágenes no tienen el nivel de detalle que sí proporcionan las imágenes de RMN, y es más fácil distinguir tejidos y órganos en las últimas. Aparecen problemas para determinar qué corte de una secuencia RMN corresponde mejor con un determinado corte de TAC, y la necesidad de interpolar imágenes RMN en cortes virtuales a partir de la secuencia RMN y una imagen TAC.

 

  • Fusionado de radiografías de rayos X digitalizadas con imágenes de TAC. Existen equipos de irradiación de rayos X con la misma geometría que los aceleradores lineales, que se usan para simular la radiación terapéutica con una radiación inocua de rayos X, obteniendo radiografías que indican la posición del paciente respecto a los haces de radiación. Estos equipos son conocidos como "simuladores".

 

Como se ha mencionado, el presente proyecto trata sobre desarrollo de técnicas de análisis de imagen con el objetivo de realizar un control de calidad en tiempo real y automatizado en la medida de lo posible, pues en este tipo de aplicaciones la última palabra la debe tener el profesional. La problemática explicada es el marco de investigación del proyecto. El principal problema técnico es el registrado de imágenes multimodales, imágenes obtenidas con sensores de diferente naturaleza. Problemáticas de este tipo aparecen, por ejemplo, en aplicaciones de toma de datos desde satélites, y en medicina, donde se dispone de imágenes de la misma zona del paciente tomadas con diferentes sensores: RMN, TAC, RX, RRD, etc. En varias tareas médicas se debe hacer corresponder información de diferentes fuentes: diagnosis, planificación de irradiación, control de calidad, monitorización.

 

Dada la naturaleza multimodal de las imágenes implicadas, hasta la fecha nos hemos centrado en desarrollo de técnicas de registrado de imágenes multimodales, tomando como base un método conocido consistente en maximizar la información mutua entre dos imágenes. Este método, que originalmente trabaja sobre los niveles de gris de las dos imágenes a registrar, esta basado en obtener una tabla de probabilidad conjunta, que indica la probabilidad de que un nivel de gris se corresponda con otro. Esta tabla de probabilidad en el método original se estima como el histograma conjunto de las dos imágenes.

 

No obstante, el método original no es adecuado para imágenes tan pobres y con tan poco contraste como las obtenidas en aceleradores lineales, o para registrar este tipo de imágenes con imágenes de otra naturaleza, como las RRD. Nuestro trabajos se centran en adaptar métodos de maximización de la información mutua para hacer corresponder características comunes en ambas imágenes a registrar, en lugar de los niveles de gris. Dichas características pueden ser límites entre diferentes tejidos, puntos salientes, áreas, etc. La tabla de probabilidad conjunta en este caso ha de estimar la probabilidad de que una característica de una imagen se corresponda con otra de la imagen a registrar con la primera. Qué características estables obtener en ambas imágenes, y como estimar la tabla de probabilidad conjunta, son las cuestiones clave de los métodos investigados.

Catálogo de servicio

Entrar



External job vacancies

Técnico Superior, especializado en procesamiento de imágenes usando librería gráfica OpenCV. Ubicación del trabajador: Edificio Instituto Universitarios de Investigación Avda. Severo Ochoa, 4 Parque Tecnológico de Andalucía. 29590-Málaga. Fecha límite de presentación de solicitudes: 24/03/2017 Para más información y solicitudes: http://www.uma.es/servicio-de-investigacion/noticias/ci-17-065/
[+]
El grupo VISILAB de la Universidad de Castilla-La Mancha en Ciudad Real oferta una plaza de postdoc para 1 año bajo el proyecto Europeo AIDPATH – Marie Curie Action IAPP.  Sería para trabajar en temas de clasificación y procesamiento de imágenes microscópicas. Más detalles en este enlace: link
[+]
We are seeking for two exceptional and passionate full-time Ph.D. students to work on two R&D projects jointly supervised by the University of Catania (Sicily, IT) and two involved partners (see all the details below).   The Image Processing Laboratory (IPLab) is part of the department of Mathematics and Computer Science of the
[+]