Los gráficos por computadora [1] están desempeñando un papel cada vez mayor en la adición de valor a una amplia gama de aplicaciones médicas. Hoy en día, los profesionales médicos utilizan una variedad de técnicas de imagen con fines de diagnóstico, y estas técnicas representan una rica fuente de datos para su posterior procesamiento mediante gráficos por computadora.
Los simuladores de entrenamiento quirúrgico son equipos muy importantes para el residente de cirugía que necesita practicar procedimientos complejos.
Un procedimiento que con mucha frecuencia se realiza de forma previa, pero que es muy complicado y puede acarrear serios problemas si se realiza de forma incorrecta, es la laparoscopia . Esto permite al cirujano realizar operaciones delicadas con pequeños instrumentos quirúrgicos operando los instrumentos mientras ve la pantalla de video.
Uno de los procedimientos laparoscópicos más comunes es la colecistectomía (extirpación de la vesícula biliar). La vesícula biliar está unida al hígado y almacena la bilis, lo que ayuda en la digestión. Cuando se forman cálculos biliares entre la vesícula biliar y el conducto biliar (donde la bilis ingresa a los intestinos), pueden causar problemas graves que requieren cirugía. Una de las partes más difíciles de la colangiografía es el examen del conducto cístico antes de la cirugía mediante la inserción de un pequeño catéter directamente en el conducto.
Las principales dificultades a las que se enfrentan los cirujanos a la hora de realizar la laparoscopia son:
1. Campo de visión de la cámara limitado;
2. el hecho de que el monitor refleja una imagen especular de los movimientos reales de los instrumentos quirúrgicos;
3. los efectos táctiles (retroalimentación de fuerza) de los sellos quirúrgicos se reducen significativamente debido a la distancia desde el extremo de los instrumentos hasta las manos del cirujano;
4. El hecho de que los instrumentos quirúrgicos giran sobre todo alrededor de un punto fijo, lo que dificulta el movimiento.
Una de las tareas urgentes de la aplicación de las tecnologías de la información es el modelado del corazón humano. La relevancia de este tema se debe a dos factores principales. El primero de ellos es la extrema importancia del problema de las enfermedades cardiovasculares. Según las estadísticas, ocupan con confianza el primer lugar entre las causas de muerte y discapacidad de la población.. El segundo factor es la introducción generalizada de las tecnologías de la información, cuando el modelado y el análisis del funcionamiento de los sistemas individuales se han convertido en la norma en la actualidad.. siglo, muy a menudo, los avances ocurren precisamente cuando se trabaja en la unión de varias industrias. Muchos científicos y ramas enteras de la ciencia han desarrollado con éxito el tema del corazón, aspectos individuales de su actividad, pero a menudo bastante aislados unos de otros. El nivel actual de desarrollo de las tecnologías de la información, el modelado y la visualización le permite utilizar estos desarrollos con fines de investigación, capacitación y diagnóstico.
En esta sección se analizan algunos de los principales algoritmos y métodos para obtener imágenes de volúmenes médicos. La sección se divide en cuatro partes. En primer lugar, describe los pasos de filtrado y segmentación que actúan como preprocesamiento de los datos de imágenes médicas antes de aplicar la técnica de imagen. En segundo lugar, se discuten los principales enfoques para la visualización de datos volumétricos en medicina.
Luego proporciona una descripción general de las principales técnicas utilizadas para combinar dos o más modalidades de imagen del mismo paciente, a menudo denominadas
fusión o registro de imágenes
imágenes 3D Finalmente, resume los algoritmos utilizados para el modelado de tejidos blandos, un componente importante del entorno médico virtual.
Filtrado y segmentaciónLas imágenes recibidas de un escáner inevitablemente contendrán ruido. Se han propuesto muchos métodos de filtrado para eliminar el ruido, generalmente suavizando al reemplazar el valor en cada vóxel con algún promedio sobre el vecindario local. Sin embargo, en aplicaciones médicas, este suavizado puede desdibujar los límites de las características anatómicas. El mejor enfoque para los datos médicos es utilizar un método de difusión anisotrópica, donde se repiten los valores de intensidad de la imagen.
al estado de equilibrio controlado por la ecuación diferencial parcial de difusión anisotrópica. La función de difusión depende de la magnitud del gradiente de intensidad y, por lo tanto, la difusión ocurre dentro de las regiones donde el gradiente es pequeño y no a través de los límites de las regiones donde la magnitud del gradiente es alta. Este enfoque fue propuesto por primera vez por Perona y Malik y
ahora ampliamente utilizado. Se aplicó a los datos de resonancia magnética en el artículo seminal de Gehrig, y el algoritmo se incluye en muchas bibliotecas de software, lo que proporciona un medio sólido para mejorar la imagen. Por ejemplo, recientemente ha tenido éxito cuando se aplica a datos ultrasónicos, que normalmente contienen ruido moteado.
El siguiente paso es aplicar un algoritmo de segmentación para identificar las diferentes partes de la anatomía de particular interés. Esto etiquetará los vóxeles con una identificación que indica el tipo de material. Por lo general, este proceso sigue siendo semiautomático y se requiere un manual de usuario para su correcta identificación. De hecho, la segmentación suele ser un cuello de botella importante en las aplicaciones clínicas: requiere mucho tiempo y los resultados suelen ser difíciles de reproducir debido a la participación del usuario.
La segmentación es un área importante de investigación respaldada por un importante cuerpo de literatura y aquí solo se proporciona una breve descripción general. Una estrategia típica es usar primero métodos simples y, si no tiene éxito, buscar otros más complejos. Quizás el método más simple sea el umbral, en el que la imagen se divide según la intensidad de los píxeles. Un único umbral dividirá la imagen en dos clases: píxeles por encima y por debajo del umbral de intensidad, lo que la convierte en una técnica útil, por ejemplo, en aplicaciones en las que están presentes dos clases de tejido diferentes (p. ej., maligno y no maligno).
[3] Visualización de volumenUn enfoque simple para visualizar un volumen es renderizar una serie de cortes que sean paralelos a una de las caras del volumen u oblicuos. Esto a menudo se denomina reformación multiplanar y es quizás la modalidad de imagen más popular en la práctica clínica. Los radiólogos están capacitados para navegar por los cortes y reconocer patrones de ramificación en el proceso. Su experiencia en moverse a través de cortes 2D de esta manera les permite construir un modelo mental 3D de la anatomía real. Una dificultad de este enfoque es que las estructuras ramificadas de interés, como los vasos sanguíneos, no son planas y, por lo tanto, son difíciles de rastrear. Recientemente, ha surgido la idea de utilizar una transformación plana de estructuras curvilíneas, que representa un corte "curvo" que sigue la trayectoria del barco. Tenga en cuenta, sin embargo, que esto requiere una identificación previa de la línea central del vaso y, por lo tanto, se requiere un esfuerzo significativo para generar imágenes de RCP.
Aunque la MPR se usa ampliamente en la práctica, hay situaciones en las que la imagen 3D proporciona información valiosa al radiólogo, por ejemplo, cuando los pacientes tienen una anatomía o patología inusual o compleja. Esto ha desencadenado un área de investigación muy activa entre los informáticos para desarrollar formas rápidas y eficientes de representar imágenes médicas en 3D. Este es el tema del resto de esta sección, que asume que los datos se presentan en forma de un volumen tridimensional, más específicamente, una cuadrícula rectilínea de vóxeles.
El objetivo del modelado de tejidos blandos es modelar el comportamiento de los tejidos. Esto se requiere en una variedad de aplicaciones, incluidos simuladores quirúrgicos para entrenamiento, simulación de deformidad intraoperatoria y planificación quirúrgica. En general, los algoritmos de modelado de tejidos blandos se pueden dividir en geométricos o físicos. En el modelado geométrico, la forma de un objeto se ajusta cambiando la posición de algunos puntos de control o ajustando los parámetros de una función implícita que define la forma. Un ejemplo típico de esta técnica son las deformaciones de forma libre, en las que un objeto se incrusta en una red de forma simple. La deformación de la red provoca la deformación posterior del objeto. Estos métodos suelen ser rápidos, pero la deformación de un objeto se realiza indirectamente y puede tener poco o nada que ver con la deformación físicamente plausible. Las investigaciones recientes se han centrado en mejorar la interacción del usuario con los objetos para permitir la manipulación directa.