Procedimiento, sistema y configuración de software para determinar el módulo de elasticidad.

Un sistema para determinar los datos asociados con al menos un módulo de elasticidad de un tejido,

que comprende:

una configuración de procesamiento, que cuando ejecuta una técnica predeterminada, está configurada para:

a) recibir datos de coherencia óptica que incluyen datos de imágenes estructurales de coherencia óptica, y registrar una carga de presión,

b) determinar un primer campo de velocidad de tejido a partir de los cambios en los datos de coherencia óptica en función del tiempo dentro de una muestra,

c) predecir un segundo campo de velocidad de tejido mediante un modelo de elementos finitos, basándose en los datos de imágenes estructurales de coherencia óptica, estimaciones del módulo de elasticidad de tejido y la carga de presión registrada,

d) determinar una diferencia entre dichos campos de velocidad de tejido primero y segundo,

e) optimizar iterativamente las estimaciones iniciales del módulo de elasticidad de tejido usando dicha diferencia, y

f) visualizar una distribución resultante del módulo de elasticidad basándose en la determinación iterativa.

Procedimiento, sistema y configuración de software para determinar el módulo de elasticidad CAMPO DE LA INVENCIÓN

La presente invención se refiere en general a la medida de la deformación mecánica y las propiedades elásticas de una muestra, y más en particular, a un procedimiento, sistema y configuración de software para la medida y determinación no invasivas de una distribución espacial de la deformación mecánica y las propiedades elásticas de muestras biológicas.

ANTECEDENTES DE LA INVENCIÓN

El infarto de miocardio es una causa importante de muerte en los países industrializados. La rotura de placas ateroscleróticas vulnerables se ha reconocido como un mecanismo importante de infarto de miocardio agudo, que a menudo puede producir muerte súbita. Los recientes avances de la investigación cardiovascular han identificado características estructurales y de composición de las placas ateroscleróticas que las predisponen a la rotura. En la mayoría de las placas vulnerables, entre estas características se incluye: a) la presencia de macrófagos activados en el hombro o el borde de la placa, b) una cubierta fibrosa fina e inestable y c) una reserva de lípidos distensible. La combinación de debilitamiento iniciado bioquímicamente, representado por estas tres características y una tensión mecánica elevada, puede representar un escenario especialmente de alto riesgo.

Una técnica que es capaz de detectar placas vulnerables a la rotura puede convertirse en una herramienta valiosa para guiar el procesamiento de pacientes en riesgo, y puede ayudar a la prevención última de episodios agudos. Diversas técnicas diferentes han sido objeto de investigación para la detección de placas vulnerables. Entre estos procedimientos se incluyen ecografía intravascular ("IVUS") , tomografía de coherencia óptica ("OCT") , espectroscopia de fluorescencia, resonancia magnética ("RM") , tomografía computarizada ("TC") , tomografía por emisión de positrones ("PET") y espectroscopia de infrarrojo.

La OCT es una técnica de estudios de imagen que puede medir una interferencia entre un haz luminoso de referencia y un haz detectado reflejado desde una muestra. Se ha proporcionado una descripción detallada de un sistema de OCT de dominio temporal convencional en Huang y col. "Optical coherence tomography", Science 254 (5035) , 1178-81 (1991) . La variante de dominio espectral de OCT, denominada tomografía de coherencia óptica de dominio espectral ("SD-OCT") , es una técnica que resulta adecuada para estudios de imagen oftálmicos de resolución ultraalta. Esta técnica ha sido descrita en Cense, B. y col., "Ultrahigh-resolution high-speed retinal imaging using spectral-domain optical coherence tomography", Optics Express, 2004 y en la publicación de patente internacional nº WO-03/062.802. Además, la solicitud de patente de EE.UU. nº serie 10/272.171 registrada el 16 de octubre de 2002, Wojtkowski y col., "In Vivo Human Retinal Imaging by Fourier Domain Optical Coherence Tomography", Journal of Biomedical Optics, 2002, 7 (3) , pág. 457-463, Nassif, N. y col., "In Vivo Human Retinal Imaging by Ultrahigh Speed Spectral Domain Optical Coherence Tomography", Optics Letters, 2004, 29 (5) , pág. 480-482 también se refiere a esta materia. Además, la configuración de interferometría de dominio de frecuencias ópticas ("OFDI") (según se describe en Yun, S.H. y col., "High-Speed Optical Frequency-Domain Imaging", Optics Express, 2003, 11 (22) , pág. 2953-2963) , publicación internacional nº WO 03/062.802 y la solicitud de patente de EE.UU. nº serie 60/514.769 registrada el 27 de octubre de 2004 se refieren además a la materia de la presente invención. La elastografía de OCT es conocida a partir de Joseph M. Schmitt, Optics Express, Vol. 3, nº 6, páginas 199-211, 1998.

Las técnicas SD-OCT y OFDI son similares a la técnica OCT en que proporcionan imágenes de tejido en sección transversal de alta resolución. Estas técnicas ilustrativas permiten también una caracterización precisa de la composición del tejido, y proporcionan tasas de adquisición de imágenes enormemente mejoradas. Estas variantes de ejemplo se referirán conjuntamente en la presente memoria descriptiva como OCT. De las técnicas propuestas descritas anteriormente, la técnica OCT ha demostrado ser capaz de resolver espacialmente las características estructurales y de composición que se creen directamente responsables de la rotura de placas. Sin embargo, el conocimiento de las características estructurales y de composición en solitario puede ser insuficiente para una comprensión detallada y una predicción precisa de la rotura de placas. Sería preferible una técnica que combinara información estructural/de composición con las medidas de deformación y módulo de elasticidad.

Se han usado algunas técnicas numéricas (por ejemplo, un análisis de elementos finitos) para comprender la tensión y la deformación mecánicas, y su función en la rotura de placas. Varios análisis actuales se han sustentado en modelos de secciones transversales de los vasos basadas aproximadamente en la histología e IVUS, y han obtenido valores supuestos o medidos indirectamente de las propiedades elásticas del tejido. Aunque estas técnicas numéricas han proporcionado un cierto conocimiento de la rotura de placas, son desventajosas porque, por ejemplo, a) su precisión está limitada por el conocimiento impreciso de las propiedades elásticas y su distribución; y b) se basan en datos retrospectivos, y no pueden aplicarse directamente a la valoración de la estructura vascular en pacientes vivos.

La elastografía IVUS se ha desarrollado como un procedimiento para medir la deformación en estructuras vasculares in vivo. Esta técnica de ejemplo puede realizarse mediante adquisición de múltiples imágenes en sección transversal durante un cambio en la presión intravascular. Correlacionando estas imágenes, puede determinarse la respuesta mecánica del vaso al cambio de presión que da como resultado un mapa en sección transversal de la deformación, el desplazamiento local, la alteración o la velocidad de resolución espacial. Aunque esta técnica puede realizarse in vivo, proporciona una baja resolución espacial y un bajo contraste entre componentes de tejido típicos en las placas ateroscleróticas. Además, dicha técnica no proporciona la capacidad para determinar la tensión independientemente de la deformación, y por tanto puede no ser capaz de determinar las distribuciones del módulo de elasticidad. La técnica de la elastografía de OCT se basa en técnicas relacionadas con las usadas en elastografía IVUS. La técnica de elastografía de OCT puede, en principio, proporcionar mayor resolución y distribuciones relativas de módulo de elasticidad que la elastografía IVUS. Cuando se acopla con el conocimiento de la carga de presión en la luz arterial, son posibles también estimaciones de alta resolución de los módulos de elasticidad absolutos.

Se han usado técnicas de estudios de imagen Doppler en conjunción con IVUS y OCT para determinar la velocidad con resolución de profundidad de muestras hacia o desde una sonda de estudio de imagen. Aunque se conocen varias variantes de estas tecnologías, una base común es la medida de la desviación de frecuencia Doppler impartida en un haz de sonda, de ultrasonidos en IVUS y de luz en OCT, moviendo los elementos de dispersión dentro de la muestra.

Sin embargo, la técnica para determinar simultáneamente la estructura, la composición y las propiedades biomecánicas de una muestra no está disponible. Esta capacidad tendría una aplicación extensa en biomedicina, pero en particular sería eficaz para detectar la placa vulnerable y comprender su relación con el infarto de miocardio agudo.

Además, las técnicas de elastografía y estudio de imagen de módulos usan generalmente estimaciones de parámetros de deformación o módulo desconocidos en una serie de elementos finitos o píxeles de imagen independientes distribuidos espacialmente en una región de interés. Al aumentar la resolución espacial usada para el estudio de imagen de módulo o deformación aumenta el número de incógnitas independientes que deberían estimarse. Al aumentar el espacio de parámetros, la búsqueda de estimaciones de parámetros que satisfagan la función objetivo deseada se convierte en un difícil problema infradeterminado. Normalmente, el número de incógnitas supera ampliamente al número de las que pueden determinarse unívocamente a partir de los datos subyacentes del estudio de imagen, lo que da como resultado muchas soluciones posibles que cumplen la función... [Seguir leyendo]

1. Un sistema para determinar los datos asociados con al menos un módulo de elasticidad de un tejido, que comprende:

una configuración de procesamiento, que cuando ejecuta una técnica predeterminada, está configurada para: a) recibir datos de coherencia óptica que incluyen datos de imágenes estructurales de coherencia óptica, y registrar una carga de presión, b) determinar un primer campo de velocidad de tejido a partir de los cambios en los datos de coherencia óptica en función del tiempo dentro de una muestra, c) predecir un segundo campo de velocidad de tejido mediante un modelo de elementos finitos, basándose en los datos de imágenes estructurales de coherencia óptica, estimaciones del módulo de elasticidad de tejido y la carga de presión registrada, d) determinar una diferencia entre dichos campos de velocidad de tejido primero y segundo, e) optimizar iterativamente las estimaciones iniciales del módulo de elasticidad de tejido usando dicha diferencia, y f) visualizar una distribución resultante del módulo de elasticidad basándose en la determinación iterativa.

2. El sistema según la reivindicación 1, en el que la configuración de procesamiento está configurada además para determinar información de deformación del tejido basándose en el modelo numérico.

3. Un procedimiento para determinar los datos asociados con al menos un módulo de elasticidad de un

tejido, que comprende las etapas de: a) recepción de los datos de coherencia óptica que incluyen datos de imágenes estructurales de coherencia óptica, y registro de una carga de presión, b) determinación de un primer campo de velocidad de tejido a partir de los cambios en los datos de coherencia óptica en función del tiempo dentro de una muestra, c) predicción de un segundo campo de velocidad de tejido mediante un modelo de elementos finitos, basándose en los datos de imágenes estructurales de coherencia óptica, las estimaciones del módulo de elasticidad de tejido y la carga de presión registrada, d) determinación de una diferencia entre dichos campos de velocidad de tejido primero y segundo, e) optimización iterativa de las estimaciones iniciales del módulo de elasticidad de tejido usando dicha diferencia, y f) visualización de una distribución resultante del módulo de elasticidad basándose en la determinación iterativa.

4. El procedimiento según la reivindicación 3, que comprende además la etapa de determinación de la información de deformación del tejido basándose en el modelo numérico.

5. Una configuración de software para determinar los datos asociados con al menos un módulo de elasticidad de un tejido, que comprende:

un primer conjunto de instrucciones, que, cuando son ejecutadas por una configuración de procesamiento, configuran la configuración de procesamiento para recibir datos de coherencia óptica que incluyen datos de imágenes estructurales de coherencia óptica, y para registrar una carga de presión, un segundo conjunto de instrucciones, que, cuando son ejecutadas por la configuración de procesamiento, configuran la configuración de procesamiento para determinar un primer campo de velocidad de tejido a partir de los cambios en los datos de coherencia óptica OCT en función del tiempo dentro de una muestra, un tercer conjunto de instrucciones, que, cuando son ejecutadas por la configuración de procesamiento, configuran la configuración de procesamiento para predecir un segundo campo de velocidad de tejido mediante un modelo de elementos finitos, basándose en los datos de imágenes estructurales de coherencia óptica, las estimaciones de módulo de elasticidad de tejido y la carga de presión registrada, un cuarto conjunto de instrucciones, que, cuando son ejecutadas por la configuración de procesamiento, configuran la configuración de procesamiento para determinar una diferencia entre dichos campos de velocidad de tejido primero y segundo, un quinto conjunto de instrucciones, que, cuando son ejecutadas por la configuración de procesamiento, configuran la configuración de procesamiento para optimizar iterativamente las estimaciones iniciales del módulo de elasticidad de tejido usando dicha diferencia, y un sexto conjunto de instrucciones, que, cuando son ejecutadas por la configuración de procesamiento, configuran la configuración de procesamiento para visualizar una distribución resultante del módulo de elasticidad basándose en la determinación iterativa.