Dispositivo, sistema y método para la detección automática de actividad contráctil en una trama de imagen.

Un método para identificar tramas de imagen que representan actividad contráctil,

a partir de una corriente o flujo de imágenes de una cavidad interna intestinal, captadas por un dispositivo in vivo, de manera que dicho método comprende:

- recibir el flujo de imágenes; y, tras la captación de las imágenes,

- utilizar una extracción automática de características para determinar si las tramas de imagen representan actividad contráctil; caracterizado por que

- dicha extracción automática de características comprende:

- identificar una pauta o configuración de arrugamiento dentro de una de las tramas de imagen mediante la identificación de bordes de una pared intestinal plegada dentro de dicha una de las tramas de imagen;

- extraer un esqueleto de la configuración de arrugamiento;

- identificar un centro del esqueleto como el punto donde convergen los bordes;

- evaluar la orientación radial del esqueleto; y

- determinar si dicha una de las tramas de imagen representa actividad contráctil basándose en la extracción de características automática.

Tipo: Patente Internacional (Tratado de Cooperación de Patentes). Resumen de patente/invención. Número de Solicitud: PCT/IL2007/000322.

Solicitante: GIVEN IMAGING LTD..

Nacionalidad solicitante: Israel.

Dirección: 2 HACARMEL STREET NEW INDUSTRIAL PARK 20692 YOQNEAM ISRAEL.

Inventor/es: SPYRIDONOS,PANAGIOTA, VILARINO,FERNANDO, VITRIA,JORDI, RADEVA,PETIA, AZPIROZ,FERNANDO, MALAGELADA,JUAN.

Fecha de Publicación: .

Clasificación Internacional de Patentes:

  • G06T7/00 FISICA.G06 CALCULO; CONTEO.G06T TRATAMIENTO O GENERACIÓN DE DATOS DE IMAGEN, EN GENERAL.Análisis de imagen.
  • G06T7/40 G06T […] › G06T 7/00 Análisis de imagen. › Análisis de la textura (recuperación de la profundidad o forma de la textura G06T 7/529).

PDF original: ES-2405879_T3.pdf

 

Dispositivo, sistema y método para la detección automática de actividad contráctil en una trama de imagen.

Fragmento de la descripción:

Dispositivo, sistema y método para la detección automática de actividad contráctil en una trama de imagen.

Campo de la invención La presente invención se refiere, en general, a la formación de imágenes in vivo y, específicamente, a la extracción de características a partir de tramas de imagen captadas in vivo.

Antecedentes de la invención La peristalsis en el interior de un tracto gastrointestinal (GI) puede transportar los alimentos tragados y puede ayudar a su digestión y, finalmente, a su evacuación. La peristalsis puede tener como resultado ondas de presión o contracciones que se desplazan a lo largo del tracto GI, de lo que resulta la movilidad de un bolo alimenticio u otro objeto contenido dentro del trasto GI.

Ciertos estados patológicos pueden alterar la motilidad normal dentro del tracto GI. Puede ocasionarse una baja motilidad, por ejemplo, debido a una obstrucción, un bloqueo u otro estado patológico. Las afecciones de la motilidad pueden venir provocadas, por ejemplo, por afecciones nerviosas y pueden no ser, necesariamente, visibles.

Algunos sistemas de detección in vivo pueden incluir un dispositivo de formación de imágenes in vivo que es capaz de captar y transmitir imágenes de, por ejemplo, el tracto GI al tiempo que el dispositivo de formación de imágenes in vivo pasa a través de la cavidad interna GI.

Se conocen en la técnica otros dispositivos, sistemas y métodos para la detección in vivo de vías de paso o cavidades del interior del cuerpo, y para la detección y recopilación de información (por ejemplo, información sobre la imagen, información sobre el pH, información sobre la temperatura, información sobre la impedancia eléctrica, información sobre la presión, etc.) .

La publicación de PANAGIOTA SPYRIDONOS et al.: “Identification of Intestinal Motility Events of Capsule Endoscopy Video Analysis” (Identificación de sucesos de motilidad intestinal de análisis de vídeo de endoscopia capsular) , enero de 2005, ADVANCED CONCEPTS FOR INTELLIGENT VISION SYSTEMS LECTURE NOTES IN COMPUTER SCIENCE; LNCS, SPRINGER, BERLÍN, DE, página (s) 531-537, XP019019716, ISBN: 978-3-54029032-2, divulga un sistema para ayudar al análisis de datos de vídeo de endoscopia capsular mediante la identificación de secuencias de imágenes candidatas de contracciones y la estimación del área de cavidad interna en las imágenes.

La publicación de KRYSTIAN MIKOLAJCZYK et al.: “Scale & Affine Invariant Interest Point Detectors” (Detectores de puntos de interés invariantes en escala & afines) , INTERNAL JOURNAL OF COMPUTER VISION (REVISTAINTERNA DE VISIÓN COMPUTACIONAL) , KLUWER ACADEMIC PUBLISHERS, BO, vol. 60, nº 1, octubre de 2004, páginas 63-86, XP019216425, SIN: 1573-1405, divulga una solución para detectar puntos de interés invariantes en escala y transformaciones afines, y encontrar un centro para estructuras detectadas mediante la computación de una representación en múltiples escalas para el detector de puntos de interés de Harris, y, a continuación, seleccionar puntos en los cuales una medida local (la laplaciana) es máxima a través de las escalas.

La publicación FERNANDO VILARINO et al.: “Experiments with SVM and Stratified Sampling with an Imbalanced Problem: Detection of Intestinal Contractions” (Experimentos con SVM y muestreo estratificado con un problema desproporcionado: la detección de las contracciones intestinales) , 1 de enero de 2005, PATTERN RECOGNITION AND IMAGE ANALYSIS LECTURE NOTES IN COMPUTER SCIENCE (NOTAS DE CONFERENCIA SOBRERECONOCIMIENTO DE CONFIGURACIONES Y ANÁLISIS DE IMAGEN EN CIENCIA INFORMÁTICA) ; LNCS, SPRINGER, BERLÍN, DE, páginas 783 – 791, XP 019018600, ISBN: 978-3-540-28833, divulga la detección automática de contracciones intestinales en imágenes de vídeo endoscópicas mediante el adiestramiento de una Máquina Vectorial de Soporte.

La publicación de FERNANDO VILARINO et al.: “Self Organized Maps for Intestinal Contractions Categorization with Wireless Capsule Video Endoscopy” (Relaciones de correspondencia autoorganizadas para la categorización de contracciones intestinales con endoscopia de vídeo capsular inalámbrica) , IFMBE POCEEDINGS, INTERNATIONAL FEERATION FOR MEDICAL AND BIOLOGICAL ENGINEERING (PROCEDIMIENTOS DE LA IFMBE, FEDERACIÓN INTERNACIONAL DE INGENIERÍA MÉDICA Y BIOLÓGICA) , vol. 11, nº 1, 1 de enero de 2005, XP007919823, ISSN: 1727-1983, divulga una clasificación de diferentes pautas o configuraciones de pequeñas contracciones intestinales en endoscopia de vídeo para la exploración e la motilidad intestinal.

La publicación de SUHUAI LUO et al.: “Extraction of Brain Vessels from Magnetic Resonance Angiografic Images: Concise Literature Review, Challenges and Proposals” (Extracción de vasos cerebrales a partir de imágenes angiográficas por resonancia magnética: breve revisión de la bibliografía, desafíos y propuestas) , ENGINEERING INMEDICINE AND BIOLOGY SOCIETY (INGENIERÍA EN LA SOCIEDAD DE MEDICINA Y BIOLOGÍA) , 2005, IEEE-EMBS 2005. 27ª CONFERENCIA ANUAL INTERNACIONAL DE SHANGHAI, CHINA, 01-04 septiembre de 2005, PISICATAWAY, NJ [Nueva Jersey], USA, IEEE [Instituto de Ingeniería Eléctrica y Electrónica –“Institute of Electrical and Electronics Engineering”], 1 de septiembre de 2005, páginas 1422-1425, XP01 0908044, ISBN: 978-0-78038741-6, divulga propuestas en las formas de desarrollar un algoritmo de extracción de vasos robusto.

El documento de B. Cyganek: “Combined Detector of Locally-Oriented Structures and Corners in Images Based on a Scale-Space Tensor Representation of Local Neighborhoods of Pixels” (Detector combinado de estructuras y esquinas localmente orientadas en imágenes basadas en una representación tensorial a escala espacial de sectores locales de píxeles) , 1 de enero de 2003, páginas 721-730, XP002630548, recuperado de la Internet: URL: http://www.springerlink.com/conten/ydldhjvndgg 1r8vw/ [recuperado el ], divulga una solución para el problema de la detección de las esquinas y de la detección de áreas o zonas en imágenes que pueden ser caracterizadas por la misma orientación angular.

Breve descripción de los dibujos La materia objeto que se considera constitutiva de la invención se ha destacado particularmente y reivindicado de forma distintiva en las reivindicaciones independientes. La invención, sin embargo, tanto en lo que respecta a su organización como a su método de funcionamiento, junto con los objetivos, características y ventajas de la misma, puede comprenderse mejor en referencia a la siguiente descripción detallada que sigue, cuando se lee en combinación con los dibujos que se acompañan, en los cuales:

La Figura 1A muestra tramas de imagen proporcionadas a modo de ejemplo y que incluyen una contracción en arrugamiento, de acuerdo con realizaciones de la presente invención;

La Figura 1B muestra tramas de imagen proporcionadas a modo de ejemplo y que incluyen contracción en arrugamiento, de acuerdo con realizaciones de la invención;

La Figura 2 muestra un método para identificar tramas de imagen que incluyen contracciones, de acuerdo con una realización de la presente invención;

La Figura 3 muestra un método proporcionado a modo de ejemplo para extraer el esqueleto de la configuración o pauta de arrugamiento, de acuerdo con realizaciones de la presente invención;

Las Figuras 4A-4D muestran resultados proporcionados a modo de ejemplo de un método de extracción de configuraciones de arrugamiento, de acuerdo con realizaciones de la presente invención;

La Figura 5 muestra un método para determinar el centro de simetría de un esqueleto de arrugamiento, de acuerdo con realizaciones de la presente invención;

Las Figuras 6A a 6C muestran resultados de muestra que pueden obtenerse a partir de un método para determinar un centro de simetría para un esqueleto de arrugamiento, de acuerdo con realizaciones de la presente invención;

La Figura 7 muestra una configuración a modo de estrella proporcionada a modo de ejemplo, dividida en cuadrantes de acuerdo con una realización de la presente invención;

La Figura 8A muestra un esqueleto de arrugamiento detectado a partir de una trama de imagen contráctil de muestra, de acuerdo con una realización de la invención;

La Figura 8B muestra esqueletos de arrugamiento detectados a partir de una trama de imagen no contráctil de muestra, de acuerdo con una realización de la invención;

La Figura 9 muestra un diagrama de flujo simplificado para la detección de arrugamientos intestinales a través del análisis de valles y picos o crestas, de acuerdo con una realización de la presente... [Seguir leyendo]

 


Reivindicaciones:

1. Un método para identificar tramas de imagen que representan actividad contráctil, a partir de una corriente o flujo de imágenes de una cavidad interna intestinal, captadas por un dispositivo in vivo, de manera que dicho método comprende:

-recibir el flujo de imágenes; y, tras la captación de las imágenes,

- utilizar una extracción automática de características para determinar si las tramas de imagen representan actividad contráctil;

caracterizado por que

-dicha extracción automática de características comprende:

-identificar una pauta o configuración de arrugamiento dentro de una de las tramas de imagen mediante la identificación de bordes de una pared intestinal plegada dentro de dicha una de las tramas de imagen;

- extraer un esqueleto de la configuración de arrugamiento;

- identificar un centro del esqueleto como el punto donde convergen los bordes;

- evaluar la orientación radial del esqueleto; y

- determinar si dicha una de las tramas de imagen representa actividad contráctil basándose en la extracción de características automática.

2. El método de acuerdo con la reivindicación 1, en el cual dicha evaluación de la orientación radial comprende identificar si la configuración de arrugamiento está distribuida de una manera radial en torno al centro de la cavidad interna intestinal, mediante la estimación de un conjunto de rasgos descriptivos que tienen en cuenta la orientación radial del esqueleto.

3. El método de acuerdo con cualquiera de las reivindicaciones 1 y 2, en el cual identificar el centro del esqueleto comprende detectar automáticamente un centro de la cavidad interna en esa una de las tramas de imagen.

4. El método de acuerdo con cualquiera de las reivindicaciones 1 a 3, que comprende adicionalmente suavizar las tramas de imagen.

5. El método de acuerdo con la reivindicación 4, en el cual la suavización se lleva a cabo por un filtro gaussiano en 2D de sigma.

6. El método de acuerdo con cualquiera de las reivindicaciones 3 a 5, en el cual la identificación de la configuración de arrugamiento comprende:

- seleccionar un valor propio de un tensor estructural de la trama de imagen; e

- identificar bordes mediante el uso de un vector propio que corresponde al valor propio seleccionado.

7. El método de acuerdo con la reivindicación 6, en el cual el valor propio seleccionado es el valor propio más alto.

8. Un sistema para identificar automáticamente imágenes que representan actividad contráctil, que comprende:

- un dispositivo de formación de imágenes configurado para captar tramas de imagen in vivo de una cavidad interna intestinal;

- un detector de actividad contráctil para llevar a cabo una extracción de características automática con el fin de determinar actividad contráctil, caracterizado por que dicho detector de actividad contráctil está configurado para:

- identificar una pauta o configuración de arrugamiento dentro de una trama de imagen mediante la identificación de bordes de una pared intestinal plegada dentro la trama de imagen;

- extraer un esqueleto de la configuración de arrugamiento;

- identificar un centro del esqueleto como el punto donde convergen los bordes;

- evaluar la orientación radial del esqueleto; y

- determinar si la imagen representa actividad contráctil.

9. El sistema de acuerdo con la reivindicación 8, en el cual el dispositivo de formación de imágenes es una cápsula

ingerible.

10. El sistema de acuerdo con cualquiera de las reivindicaciones 8 y 9, que comprende adicionalmente un procesador configurado para determinar el centro de la configuración de arrugamiento.

11. El sistema de acuerdo con la reivindicación 10, en el cual el procesador está configurado para determinar el esqueleto de la configuración de arrugamiento.


 

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