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Biomodelo de arteria aorta.
Selección de imágenes médicas.
Selección de un set de imágenes provenientes de un estudio CT tórax de referencia
anónima. Se requiere, en lo posible, la utilización de contraste para diferenciar con
facilidad las regiones que pertenecen a la aorta. Para identificar la aorta, es necesario que
las cavidades cardiacas se muestren grises, mientras que la zona aortica totalmente en
blanco. Además, el programa también permite moverse entre las dimensiones del
volumen que conforman las imágenes para, de esta forma, visualizar mejor la aorta en
cada una de las vistas.
Anonimización de imágenes médicas.
Se recomienda que las imágenes se encuentren en formato DICOM y
anonimizadas, para evitar la visualización y probable divulgación de datos personales
sensibles. La mayoría de los sistemas PACS permiten la anonimización de los estudios
en formato DICOM al momento mismo de ser exportado. Resulta sumamente útil
realizar la anonimización de datos in-situ para evitar tener que acudir a herramientas
complementarias para llevar adelante la tarea.
Es importante recordar que el formato DICOM contiene, además del archivo de
imágenes propiamente dicho, un conjunto de protocolos que refieren a información,
protocolos de comunicación, esquema de organización en niveles (DICOMDIR), etc.
Para la tarea de anonimización se opera sobre el DICOM header, que engloba al
conjunto de información asociada a un set de imágenes bajo una misma fila. Mantiene
una codificación estándar que, al ser leída, muestra un conjunto de etiquetas que
representan la información asociada a ese set de imágenes.
El proceso de anonimización también se denomina “limpieza” —cleaning— del
dataset. En general se reconoce que “limpiar” las etiquetas asociadas a “Patient's
Name”, “Patient's ID” y “Accession Number” asegura una total anonimización del
dataset.
En cualquier caso, se recomiendan las siguientes opciones de anonimización:
1. Aplicaciones web: existe una variedad de herramientas gratuitas diseñadas
específicamente para cargar, modificar y exportar sets de archivos DICOM.
Estas herramientas modifican directamente la información ubicada en el
DICOM header y permiten, posteriormente, generar un nuevo conjunto de
archivos DICOM y un nuevo DICOMDIR para ser almacenado o traspasado a
algún medio digital —CD, por ejemplo—. Se recomienda
http://www.dclunie.com/pixelmed/software/webstart/DicomCleanerUsage.html
2. Mimics de Materialise: el software recomendado para la segmentación pulmonar
también incluye un módulo para anonimizar el set de imágenes cargado como un
nuevo proyecto. Seleccionando el acceso directo al módulo Anonymize, se
abrirá una pestaña que incluye tres tablas: Modify, Keep y All, donde se dispone
la información correspondiente al DICOM header. En Modify, se observan con
su correspondiente etiqueta y valor asociado la información que será modificada
(para completar la anonimización) y, en Keep, las etiquetas que no contienen
información sensible que serán conservadas. Mimics, al hacer un click sobre
Anonymize, realizará el proceso de manera automática.
Preprocesamiento.
En general, partiendo de un dataset de un estudio CT, no se requiere
preprocesamiento de las imágenes. Slicer3d ofrece varias opciones para la visualización
de contraste, dependiendo del problema que se esté trabajando, como análisis cerebral,
torácico, abdominal, óseo, entre otros (figura 91, configuración opción volumes).
Además, en las vistas en perspectiva de la reconstrucción 3D, es posible ajustar el
contraste observado con el clic izquierdo a través de la imagen, lo que permite obtener
una visualización que permita identificar las partes de la aorta en cada una de las vistas,
tal como se muestra en las figuras 93, 94 y 95.
Sin embargo, es crucial ser capaz de reconocer las siguientes estructuras y sus
dimensiones anatómicas: aorta ascendente, arco aórtico, aorta descendente, tronco
arterial braquiocefálico y arteria carótida común izquierda.
Figura 91. Opción Volumes. Fuente: elaboración propia.
Figura 92. Configuración opción Volumes. Fuente: elaboración propia.
Figura 93. Vista coronal. Fuente: elaboración propia.
Figura 94. Vista sagital. Fuente: elaboración propia.
Figura 95. Vista axial. Fuente: elaboración propia.
Segmentación utilizando Slicer3D 4.10.2.
Creación de un nuevo proyecto.
La creación del proyecto requiere de la simple selección del set de imágenes a
utilizar. Se recomienda, como se mencionó anteriormente, utilizar archivos DICOM:
1. Preparación de las imágenes. Como primer paso, se debe descargar los archivos
DICOM del examen proporcionado e importarlo mediante el módulo "Welcome
to slicer". Se puede utilizar, alternativamente, un procedimiento drag and drop de
los archivos DICOM (figura 96). En la porción derecha de la interfaz, se
visualizan los datos asociados a los archivos DICOM. En este punto, se observan:
la porción superior de la interfaz muestra la visualización en tres dimensiones,
mientras que la porción inferior de la interfaz muestra las distintas vistas.
Figura 96. Upload de archivos DICOM indicando un path/directorio. Fuente: elaboración propia.
2. Módulo Volume Rendering. Una vez cargadas las imágenes e identificadas las
regiones de las vistas que pertenecen a la aorta, el primer paso sugerido para la
segmentación es realizar el recorte por medio de la herramienta ROI (Region of
interest) para acotar el área a trabajar. La encontraremos bajo el módulo “Volume
Rendering” del menú desplegable en la barra de herramientas. Al dar clic en la
opción, se abre un cuadro delimitador, donde podremos seleccionar nuestro ROI
para el caso de estudio en las vistas bidimensionales. Posteriormente, es necesario
activar la opción “crop” para eliminar las partes externas al recuadro. Una vez que
se aplican los cambios, las vistas bidimensionales se acotan al área que fue
predefinida.
Figura 97. Volume Rendering. Fuente: elaboración propia.
Figura 98. Volume Rendering. Fuente: elaboración propia.
Figura 99. Crop volume. Fuente: elaboración propia.
Antes de comenzar.
En este punto, se propone un flujo de trabajo semiautomático llevado a cabo para
la segmentación de la aorta, a fin de alcanzar un modelado con suficiente fidelidad para
usos educativos.
Para realizar una segmentación de la arteria o porción de la misma, dicho proceso
se compone de una serie de pasos que busca delimitar el área de trabajo. Se probaron las
distintas opciones de segmentación manual y segmentación semiautomática,
proporcionadas por el software, para evaluar el desempeño y agilidad de los procesos. Se
provee un flujo de trabajo centrado en el módulo Fast Machine. El módulo se encuentra
disponible agregando la extensión “Segment Editor Extra Effects”, que incluye métodos
semiautomáticos que aumentan la segmentación de semillas/puntos definidos por el
usuario.
La utilidad de Fast Machine, aunque similar al módulo “Region Growing”, radica
en la implementación de un algoritmo sumamente eficaz en detectar los bordes de una
estructura anatómica a partir de una semilla. Su principal desventaja es que requiere
mayor poder de cómputo que otros módulos o herramientas como la umbralización. Sin
embargo, el tiempo invertido en aguardar la etapa de cómputo se ahorra sustancialmente
al obtener una segmentación que requiere menor trabajo de corrección manual, a
comparación de otras opciones provistas por 3d Slicer.
Modulo Fast Machine.
El primer paso para generar el biomodelo es crear un proceso de segmentación en
el botón “Add”, ubicado en “Segment Editor” (figura 100). Posteriormente, se deben
indicar las semillas iniciales mediante la herramienta Paint. Se recomiendan los siguientes
5 puntos:
1. Aorta ascendente.
2. Aorta descendente.
3. Tronco arterial braquiocefálico.
4. Arteria carótida común izquierda.
5. Arteria subclavia izquierda.
Se recomienda ubicar la semilla en un punto lo más caudal posible del tramo de
aorta, utilizando para tal fin la perspectiva sagital.
Una alternativa a la herramienta Paint es “Level Tracing”, la cual identifica
porciones zonales donde hay una similitud en el valor de los píxeles. La utilidad de esta
herramienta dependerá de si se ha utilizado material de contraste en el estudio
diagnóstico.
Figura 100. Segment Editor. Fuente: elaboración propia.
Fast Machine implementa una segmentación de contorno activa basada en el
método de marcha rápida, luego de la ubicación de las semillas de entrada dentro de la
región a segmentar. El flujo de trabajo para la utilización de este módulo es el siguiente:
1. Inicialización: se requiere, para inicializar el proceso, especificar el volumen
segmentado objetivo, con un número positivo estimativo del volumen esperado
de la estructura segmentada a la que se debe arribar.
2. Ajuste del resultado de la segmentación: la segmentación sigue un proceso de
evolución de contorno activo, que comienza desde los puntos de inicio
proporcionados en el paso de inicialización. Se puede retroceder en la evolución
del contorno de segmentación cambiando el valor actual del volumen para la
estructura segmentada.
Es recomendable sobreestimar el volumen final de segmentación. La
subestimación significa la obtención de un volumen no apto para continuar con el flujo
de trabajo propuesto en la presente guía. Además, el módulo permite retroceder en la
evolución del contorno, pero no puede exceder el límite del volumen predefinido. Si el
resultado de la operación no es satisfactorio, se debe intentar agregando más marcadores
fiduciales12.
Figura 101.Visualización. Fuente: elaboración propia.
Se debe seleccionar un color para representar el área segmentada. Siguiendo los
pasos indicados, se debe arribar a una aproximación de la geometría real de la aorta. A
continuación, se deben utilizar técnicas para la reducción de segmentos, filtrado y
suavizado para eliminar ciertas regiones que no son interés para el estudio, antes de
generar el sólido sobre la segmentación. Las acciones a realizar son manuales y se realizan
sobre la segmentación propiamente dicha o sobre las distintas perspectivas del set de
imágenes. A saber:
1. Correcciones de segmentación insuficiente: la herramienta Paint para rellenar los
espacios en blanco, Island para eliminar regiones separadas a la aorta y, con la
ayuda de las herramientas de corte y dibujado, se perfeccionan aún más las áreas
en rojo que se muestran en la figura. De esta manera, se evita tener partes sin
segmentar que no hayan sido identificadas automáticamente por el algoritmo.
2. Técnicas de suavizado: para obtener una mejor calidad de segmentación, el
software cuenta con técnicas de suavizado tales como “median”, “gaussian”,
“joint smoothing” etc. que, como su nombre lo indica, ayudan a suavizar los
bordes de la aorta y eliminar formaciones que no pertenecen al segmento deseado.
Módulo Hollow
De aplicación intuitiva, el último paso consiste en la utilización del Módulo
Hollow para generar una segmentación hueca (figura 102).
Figura 102. Módulo Hollow. Fuente: elaboración propia.
Figura 103. Biomodelo hueco. Fuente: elaboración propia.
Finalmente, se obtiene el biomodelo de la aorta (figura 104). Para pasar a
postprocesamiento, se recomienda exportar el biomodelo en formato STL; para ello, es
necesario utilizar las herramientas “Segmentation” y “Export to Files”. Luego,
seleccionar la carpeta destino y la escala (figura 105).
Figura 104. Biomodelo generado en Slicer3d. Vista lateral. Fuente: elaboración propia.
Figura 105. Exportación del biomodelo. Fuente: elaboración propia.
Postprocesamiento utilizando 3-Matic 13.0.
Una de las mejores opciones para realizar postprocesamiento (o, como mínimo,
una parte de él) de los sólidos generados mediante software de segmentación es a través
de 3-matic de Materialise.
Según sus desarrolladores, se trata de un “CAD anatómico” diseñado
específicamente para trabajar con biomodelos. Al ser parte del paquete de Materialise, se
encuentra optimizado para ser utilizado en conjunto con Mimics y presenta la opción de
corregir errores frecuentes en la segmentación del biomodelo y, también, realizar tareas
estándar de un CAD: análisis, mediciones, fixeo de problemas y trabajo sobre las
superficies (smoothing, remeshing, etc.).
Para 3-matic, los sólidos importados son “partes” y sobre ellos se pueden realizar
“operaciones” que modifican sus propiedades. En el panel de objetos —Object tree—,
encontraremos cada parte con su respectiva metadata y con los distintos objetos que
componen su superficie —por ejemplo, un sólido puede estar compuesto por varias
curvas y bordes—. Las operaciones se ubican en el panel con el mismo nombre, permite
modificar parámetros y, obviamente, requieren de la selección de una parte —el sólido
sobre el que se realizará la operación—. Esta terminología, seguramente, resultará
familiar para cualquier usuario de software CAD.
Por último, se muestran las opciones de visualización. En general, se recomienda
seleccionar la opción que permite visualizar los triángulos con sus nodos asociados
cuando se trabaje sobre el mallado.
Figura 106. Visualización. Fuente: elaboración propia.
Se presenta un workflow de postprocesamiento que incluye los siguientes
aspectos:
1. Módulo Fix
2. Módulo Finish
3. Módulo Measure y Analyze
4. Módulo Remesh
Módulo Fix.
Una de las mejores opciones para resolver problemas específicos del mallado,
que se genera al exportar un modelo a 3-Matic, es el módulo Fix. En general, es
recomendable comenzar por utilizar el Fix Wizard que, como su nombre lo indica, es
una herramienta automática que permite detectar errores en las normales de los
triángulos, superposiciones, contornos defectuosos, intersecciones y demás que suelen
ocurrir. Se debe realizar para cada sólido/volumen que hayamos importado. Para ello,
basta con seleccionar parte por parte y seleccionar la opción Update. Se mostrarán en
rojo los errores detectados y, seleccionando la opción “Follow Advice”, 3-Matic
procederá a corregirlos.
Figura 107. Módulo Fix. Fuente: elaboración propia.
Módulo Finish.
El módulo Finish cuenta con la herramienta Trim (figura 108), que se debe
utilizar para seccionar los extremos superior e inferior de la aorta. La selección es
manual (figura 109). Luego, se debe seleccionar el sólido y hacer clic en “aplicar” para
realizar el seccionamiento. Repetir para los extremos de cada ramificación aórtica.
Figura 108. Módulo Finish. Fuente: elaboración propia.
Figura 109. Trim. Fuente: elaboración propia.
Esto permite observar las estructuras internas de nuestro biomodelo:
Figura 110. Vista inferior. Fuente: elaboración propia.
Figura 111. Vista superior. Fuente: elaboración propia.
Figura 112. Vista frontal. Fuente: elaboración propia.
Analyze & Measure
El uso en conjunto de estos dos módulos permite realizar mediciones sobre
nuestro biomodelo. Las mediciones pueden expresarse mediante cotas. El flujo de
trabajo propuesto es el siguiente:
1. Analyze: generar líneas, arcos y demás representaciones geométricas sobre las
porciones de tejido a acotar.
2. Measure: acotar las representaciones generadas anteriormente.
Acotar nuestro biomodelo presenta múltiples beneficios y puede ser de mucha utilidad
al momento de determinar si nuestro paciente/sujeto de estudio presenta estructuras
anatómicas normales, para planificar una intervención o simplemente para sumar
información diagnóstica.
Ejemplo de aplicación.
● Analyze
○ Create Arc: genera un arco. Será utilizada para acotar el radio de la aorta
de prueba.
Para generar el arco, se aproxima mediante selección de tres puntos (para ello, elegir esta
configuración sobre las propiedades de la operación) y se recomienda utilizar la vista
inferior (figura arco para poder acotar).
Figura 113. Arco para poder acotar el arco de aorta de prueba. Fuente: elaboración propia.
● Measure
○ Distance
○ Radius
Para acotar las herramientas geométricas que hemos generado, bastará con seleccionarlas
como entidad a la hora de utilizar las operaciones mencionadas en el Módulo Measure.
Figura 114. Diámetro de nuestra aorta con sus cotas correspondientes. Vista Frontal. Fuente: elaboración
propia.
Remesh.
En general, los sólidos utilizan triángulos para representar estructuras. El
objetivo del uso de este módulo es mejorar y optimizar esa representación, modificando
las mallas que conforman a cada tejido.
El conjunto de operaciones que permite realizar 3-Matic sobre el mallado es
bastante amplio. Consisten en un grupo de herramientas, en su gran mayoría
automáticas, que buscan mejorar o modificar la calidad del mallado.
En este punto, no existe una recomendación general. La opción seleccionada
dependerá de los objetivos del usuario. Una opción que presenta buenos resultados es
seguir el siguiente esquema:
1. Probar una operación de Remesh.
2. Aplicar Smooth al sólido resultante.
3. Deshacer 1 y 2 y probar nuevamente con otra operación de Remesh.
En general, lo anterior permitirá, mediante observaciones, seleccionar la mejor
aproximación para los objetivos del usuario.
En nuestro caso, en particular, el objetivo es llegar a un tejido representativo, pero
idealizado. Por ello se aplicaron operaciones que reducen el número de triángulos en el
remesheado, pero manteniendo la estructura.
Figura 115. Uniform remesh. Se observan los cambios. Fuente: elaboración propia.
Conclusiones.
El flujo de trabajo propuesto no es el único y los pasos a seguir dependen, en
gran medida, de los sets de imágenes con los que se cuente. En general, siguiendo las
indicaciones anteriores y partiendo de un estudio de CT, sin necesidad de contraste y en
una persona con aorta dentro de límites anatómicos normales, se obtendrá un biomodelo
aceptable para ser usado como herramienta didáctica o con fines educativos en general.