Método de segmentación por umbral adaptativo variable para la obtención de valores de referencia del aire corte a corte en estudios de imagen por tomografía computarizada.

Método de segmentación por umbral adaptativo variable para la obtención de valores de referencia del aire corte a corte en estudios de imagen por tomografía computarizada que comprende las siguientes etapas: adquirir imágenes

(D.101) de tomografía computarizada, gestionar las imágenes (D.102) adquiridas y posprocesar (D.103) las imágenes adquiridas, donde la etapa de posprocesado comprende las siguientes fases: obtener una imagen filtrada (D.30) de las imágenes de tomografía computarizada mediante la aplicación de un filtro de mediana; obtener una imagen segmentada (D.31) mediante la aplicación de un algoritmo de segmentación convencional; obtener un valor de umbral de referencia del aire (D.32) de una imagen final para cada corte, donde la imagen final es resultado de multiplicar pixel a pixel la imagen segmentada (9) por la imagen filtrada (8), donde el valor del umbral de referencia del aire (7) se calcula mediante la ecuación Umbralaire=μ+2σ.

Tipo: Patente de Invención. Resumen de patente/invención. Número de Solicitud: P201331295.

Solicitante: QUIBIM, S.L.

Nacionalidad solicitante: España.

Inventor/es: MARTI BONMATI,LUIS , SANZ REQUENA,Roberto, GARCÍA MARTÍ,Gracián, ALBERICH BAYARRI,Angel.

Fecha de Publicación: .

Clasificación Internacional de Patentes:

  • SECCION G — FISICA > COMPUTO; CALCULO; CONTEO > TRATAMIENTO O GENERACION DE DATOS DE IMAGEN, EN GENERAL... > G06T7/00 (Análisis de imagen, p. ej. desde un mapeado binario para obtener un mapeado no binario)
  • SECCION A — NECESIDADES CORRIENTES DE LA VIDA > CIENCIAS MEDICAS O VETERINARIAS; HIGIENE > DIAGNOSTICO; CIRUGIA; IDENTIFICACION (análisis de... > Diagnóstico utilizando ondas ultrasónicas, sónicas... > A61B8/14 (Ecotomografía)
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Método de segmentación por umbral adaptativo variable para la obtención de valores de referencia del aire corte a corte en estudios de imagen por tomografía computarizada.

Fragmento de la descripción:

Método de segmentación por umbral adaptativo variable para la obtención de valores de referencia del aire corte a corte en estudios de imagen por tomografía computarizada.

OBJETO

La presente invención se refiere a un método que permite obtener medidas muy exactas y fiables del aire comprendido en estudios de imagen que puedan precisar de dichas medidas.

Mediante este método se segmentan las imágenes de tomografía computarizada (TC) y se obtiene un valor de referencia del aire para cada imagen.

Encuentra especial aplicación en el ámbito de la medicina, específicamente para el diagnóstico del parénquima pulmonar, enfisema pulmonar, el estudio de las vías aéreas, el atrapamiento pulmonar y los estudios dinámicos de función respiratoria.

PROBLEMA TÉCNICO A RESOLVER Y ANTECEDENTES DE LA INVENCIÓN

Para realizar diversos cálculos de segmentación de estructuras existen multitud de herramientas informáticas de medición que necesitan utilizar valores de referencia obtenidos

a partir de imágenes de TC, también denominada escáner.

La TC es una técnica de imagen médica que utiliza radiación X para obtener cortes o

secciones de objetos anatómicos con fines diagnósticos. La intensidad (brillo) de la imagen está definida por las unidades Hounsfield (UH) :

UH = 1000 · (μtejido -μagua) / μagua donde μ representa el coeficiente de atenuación de un tejido frente al haz de rayos X.

En los equipos actuales, debido a la codificación digital de las imágenes DICOM (Digital Imaging and Communication in Medicine) con 12 bits, el rango de valores suele presentar un mínimo de -1024 UH, correspondiendo este valor al aire, y un máximo de 3071 UH.

Esta representación digital de UH puede variar en función del fabricante del equipo de TC y el tejido interpuesto, por lo que los ficheros con las imágenes DICOM incorporan en su cabecera de metadatos dos campos que permiten relacionar el valor de la intensidad de un píxel de la imagen con el valor de UH. Estos campos se conocen como "RescaleSlope" y "Rescalelntercept" y están localizados en las posiciones (0028, 1053) y (0028, 1052) de la cabecera DICOM, respectivamente. En la mayoría de casos, el campo " RescaleSlope" presenta un valor de 1 y el "Rescalelntercept" un valor de -1024 UH. La relación entre UH e intensidad del pixel es la que sigue:

UHpixel = Intensidadpixel· RescaleSlope + Rescalelntercept

Las herramientas informáticas de medición utilizan habitualmente un umbral de UH para separar el aire del resto de tejidos. Aunque existen multitud de estudios al respecto, el valor más utilizado es -950 UH, principalmente en estudios relacionados con medida de enfisema pulmonar. Este umbral indica que todos aquellos pixeles de la imagen de TC que presenten un valor igual o menor a -950 UH (UHaire ≤ -950 UH) se consideran como aire (y, por lo tanto, enfisema o quistes aéreos) . En cualquier caso, sea o no -950 UH el umbral utilizado, siempre se selecciona un valor fijo de UH como referencia para el aire.

En la práctica, el valor de UH correspondiente al aire varía en función del equipo de adquisición, la técnica de adquisición y reconstrucción de las imágenes de TC y la cantidad y tipo de tejidos que los haces de rayos X atraviesan en cada corte axial. Por ejemplo, en un mismo estudio se pueden obtener diferentes valores de UH para el aire en función de la localización del corte axial reconstruido, ya que cada corte o imagen se reconstruye de forma independiente en el equipo de TC. Esto implica que utilizar un umbral de UH fijo puede tanto sobreestimar como subestimar la cantidad de aire presente en la imagen y, por tanto, la proporción y volumen de enfisema o atrapamiento aéreo en un pulmón, provocando errores en las medidas que se utilizan para el diagnóstico.

En este contexto, se propone un método de segmentación por umbral adaptativo variable (SUAVE) que obtiene de forma automática el valor de UH correspondiente al aire para cada imagen de un estudio de TC. Con este umbral adaptativo se mejora la caracterización del aire en imágenes de TC y las medidas derivadas de esta caracterización, minimizando los errores en la clasificación.

La presente invención toma como punto de partida el estado actual de la técnica, así como los siguientes estudios científicos:

1. Hounsfield GN. Computed medical imaging. Med Phys 1980 ; 7: 283 ~ 290.

2. Hersh CP et al. Interobserver variability in the determination of upper lobe-predominant emphysema. Chest 2007; 131: 424-431.

3. Litmanovich O et al. CT of pulmonar y emphysema -current status, challenges and future directions. Eur Radio12009; 19:537-551.

4. Xie X et al. Morphological measurements in computed tomography correlate with airflow obstruction in chronic obstructive pulmonar y disease: systematic review and meta-analysis. Eur Radiol 2012; 22 : 2085-2093.

5. Madani A et al. Quantitative computed tomography assessment of lung structure and function in pulmonar y emphysema. Eur Respir J 2001; 18 : 720-730 .

6. Gr y deland TB et al. Quantitative computed tomography: emphysema and airway wall thiclkness by sex, age and smoking. Eur Respir J 2009;34:858-865.

7. Gierada OS et al. Comparison of standard and low-radiation-dose CT for quantification of emphysema. AJR 2007;188 : 42-47.

8. Mets OM et al. Quantitative computed tomography in COPD: possibilities and limitations. Lung 2012; 190 : 133-145.

9. Matsuoka S et al. Quantitative CTassessment of chronic obstructive pulmonar y disease. RadioGraphics 2010; 30 : 55-66.

10. Bankier AA et al. Pulmonar y emphysema: subjective visual grading versus objective quantification with macroscopic morphometr y and thin-section CT densitometr y . Radiology 1999; 211 : 851-858.

11. Madani A et al. Pulmonar y emphysema: objective quantification at multi-detector row CT: Comparison with macroscopic and microscopic morphometr y . Radiology 2006;238 : 10361043.

12. Hochhegger B et al. Reconstruction algorithms influence the follow-up variability in the longitudinal CT emphysema index measurements. Korean J Radiol2011; 12 : 169-175.

13. Newell JO. Quantitative computed tomography of lung parenchyma in chronic obstructive pulmonar y disease. Proc Am Thorac Soc 2008; 5 : 915-918.

Por tanto, esta invención viene a solucionar problemas que no estaban resueltos en el

estado actual de la técnica, teniendo en cuenta los siguientes aspectos:

1. Permite disponer de valores de referencia para el aire adaptados a cada imagen de un estudio de TC, asegurando que los umbrales definidos se obtienen a partir de muestras representativas de aire.

2. Su aplicación permite obtener medidas más exactas y fiables que los habituales métodos para detectar con precisión el aire intrapulmonar.

DESCRIPCIÓN DE LA INVENCIÓN

La invención se refiere a un método de segmentación por umbral adaptativo variable para la obtención de valores de referencia del aire corte a corte en estudios de imagen por tomografía computarizada que comprende las siguientes etapas:

i) adquirir imágenes de tomografía computarizada mediante un equipo de tomografía computarizada de uso clínico, donde cada imagen representa un corte distinto,

ii) gestionar las imágenes adquiridas, iii) posprocesar las imágenes adquiridas,

donde la etapa iii) comprende las siguientes fases:

-obtener una imagen filtrada de las imágenes de tomografía computarizada obtenidas en la etapa i) para reducir el ruido mediante la aplicación de un filtro de mediana,

-obtener una imagen segmentada mediante la aplicación de un algoritmo de segmentación convencional,

-obtener un valor...

 


Reivindicaciones:

1. Método de segmentación por umbral adaptativo variable para la obtención de valores de referencia del aire corte a corte en estudios de imagen por tomografía computarizada que comprende las siguientes etapas:

i) adquirir imágenes (D.101) de tomografía computarizada mediante un equipo de tomografía computarizada de uso clínico, donde cada imagen representa un corte distinto,

ii) gestionar las imágenes (D.102) adquiridas, iii) posprocesar (D.103) las imágenes adquiridas,

caracterizado por que la etapa iii) comprende las siguientes fases:

- obtener una imagen filtrada (D.30) de las imágenes de tomografía computarizada obtenidas en la etapa i) para reducir el ruido mediante la aplicación de un filtro de mediana, -obtener una imagen segmentada (D.31) mediante la aplicación de un algoritmo de segmentación convencional, -obtener un valor de umbral de referencia del aire (D.32) de una imagen final para cada corte, donde la imagen final es resultado de multiplicar píxel a píxel la imagen segmentada (9) por la imagen filtrada (8) , donde el valor del umbral de referencia del aire (7) se calcula mediante la ecuación Umbralaire=μ+2σ, donde

corresponde a la media y

a la desviación típica de los pixeles de la imagen final.

2. Método de segmentación por umbral adaptativo variable para la obtención de valores de referencia del aire corte a corte en estudios de imagen por tomografía computarizada, según la reivindicación 1, caracterizado por que en la fase de obtener una imagen segmentada (D.31) mediante la aplicación de un algoritmo de segmentación convencional se obtiene una imagen segmentada (9) representada por una máscara binaria que presenta valores de 1 para los pixeles ocupados por aire externo al paciente (3) y valores de 0 para el resto de pixeles que no están ocupados por aire en la imagen segmentada (9) .

3. Método de segmentación por umbral adaptativo variable para la obtención de valores de referencia del aire corte a corte en estudios de imagen por tomografía computarizada, según la reivindicación 2, caracterizado por que el algoritmo de segmentación convencional aplicado es el algoritmo de crecimiento de regiones.

4. Método de segmentación por umbral adaptativo variable para la obtención de valores de referencia del aire corte a corte en estudios de imagen por tomografía computarizada, según la reivindicación 3, caracterizado por que en la fase de obtener un valor del umbral de referencia del aire (D.32) se multiplica píxel a píxel la imagen segmentada (9) por la imagen filtrada (8) obteniéndose la imagen final que comprende valores 0 en aquellos píxeles que tienen como valor 0 la máscara binaria de la imagen segmentada (9) , mientras que el resto de píxeles de la imagen final mantienen el valor del pixel de la imagen filtrada (8) al ser multiplicados por el valor 1 de la máscara binaria de la imagen segmentada (9) .

5. Método de segmentación por umbral adaptativo variable para la obtención de valores de referencia del aire corte a corte en estudios de imagen por tomografía computarizada, según la reivindicación 4, caracterizado por que se calcula el valor del umbral de referencia del aire (D.32) de la imagen final para cada corte a partir de la siguiente expresión:

donde μ corresponde a la media y σ a la desviación típica de la distribución de pixeles con valores distintos de 0 de la imagen final.

6. Método de segmentación por umbral adaptativo variable para la obtención de valores de referencia del aire corte a corte en estudios de imagen por tomografía computarizada, según la reivindicación 1, caracterizado por que la fase de gestionar (D. 102) las imágenes (1) adquiridas comprende:

-archivar las imágenes en un dispositivo (41) ; y,

-enviar las imágenes desde el dispositivo de obtención de imágenes por

tomografía computarizada (40) a una estación de trabajo (42) donde se organizan todas las imágenes (1) en directorios en base a la información DICOM de cada secuencia de imágenes (1) de tomografía computarizada.

7. Método de segmentación por umbral adaptativo variable para la obtención de valores de referencia del aire corte a corte en estudios de imagen por tomografía computarizada, según la reivindicación 1, caracterizado por que las imágenes de tomografía computarizada se aplican en estudios de tomografía computarizada de tórax.

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FIG. 1

D. 101

D. 102

D. 30

D.103 D.31

D. 32

D. 104

D. 201

D. 202

D. 203

D. 204

D. 205

D. 206

D. 207

FIG. 2

FIG. 3

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FIG. 4

SI NO

FIG. 5

FIG. 6