Método, aparato y programa informático para analizar datos de imágenes médicas.

Un método de análisis de datos de imágenes médicas, que comprende:

seleccionar un ancho de banda de un filtro;

iltrar los datos de imágenes médicas con el filtro empleando el ancho de banda seleccionado;

determinar un parámetro de textura basado en la técnica de producción de histogramas de imágenes de los datos de imágenes médicas filtrados por el filtro empleando el ancho de banda seleccionado;

repetir la selección y el filtrado con un ancho de banda diferente y determinar otro parámetro de textura basándose en la técnica de producción de histogramas de imágenes de los datos de imágenes médicas filtrados por el filtro empleando el ancho de banda diferente; y

determinar una relación de los dos parámetros de textura, en el que los parámetros de textura comprenden cada uno un indicador de al menos uno de: intensidad media de niveles de gris, entropía, uniformidad, caracterizado porque el filtro es un filtro paso banda laplaciano de gaussiano o diferencia de gaussianas;

y emplear la relación como indicador de diagnóstico o indicador de pronóstico.

CAMPO DE LA INVENCIÓN

La invención se refiere al análisis de imágenes para ayudar en el diagnóstico o pronóstico médico, y en particular al análisis de datos texturales.

ANTECEDENTES A LA INVENCIÓN

Las imágenes de partes del cuerpo se usan comúnmente para ayudar al diagnóstico y pronóstico médico. Las imágenes incluyen imágenes de rayos X, en particular imágenes de tomografía computerizada (TC) y mamográficas, e imágenes de resonancia magnética (IRM) . La inspección visual de tales imágenes puede ser muy eficaz. Sin embargo, cada vez más están siendo empleadas técnicas de procesamiento de imágenes para potenciar la utilidad de estas imágenes y la exactitud del diagnóstico y pronóstico.

Por ejemplo, los pacientes con cáncer colorrectal que entran en programas de vigilancia no representan una población uniforme de riesgo de reaparición igual. Se desea identificar factores pronósticos que están ligados a desenlaces con el fin de permitir la modificación de las estrategias de vigilancia para subgrupos de pacientes. Es de particular interés el uso de técnicas de obtención de imágenes para este fin.

Algunos estudios previos en el uso de imágenes de TC han usado análisis de textura y se han basado en la segmentación y clasificación de lesiones focales visibles en benignas y malignas, y en el reconocimiento de diferentes órganos usando técnicas de ondículas y algoritmos de decisión basados en redes neurales artificiales. Véase, por ejemplo, “Automatic segmentation and classification of diffused liver diseases using wavelet based texture analysis and neural network”, Mala K, Sadasivam V., INDICON, 2005 Annual IEEE 2005; 216-219.

Sin embargo, es más complejo y exigente distinguir grupos de pacientes de diagnóstico de áreas visualmente normales del hígado de pacientes tras la resección de cáncer colorrectal. Estudios previos han mostrado posibilidades de textura por TC hepática para diferenciar entre hígados normales y áreas aparentemente normales de tejido dentro de hígados que llevan tumores y pueden reflejar vascularidad hepática. Véase, por ejemplo, “Texture analysis of CT-images for early detection of liver malignancy”, Mir A.H., Hanmandlu M., Tandon S.N., Biomed Sci Instrum. 1995; 31:213-7.

Como otro ejemplo, el cribado de mama mamográfico ha producido un espectacular aumento en el diagnóstico de carcinoma ductal in situ (CDIS) entre todos los cánceres mamográficamente detectados. La detección de CDIS en biopsia con aguja gruesa va bastante frecuentemente seguida de evidencia de invasión dentro del espécimen de escisión final y produce la necesidad de un segundo procedimiento operatorio que incluye linfadenectomía axilar. Por tanto, una forma eficaz de estimar la probabilidad de un foco invasivo preoperatoriamente en pacientes diagnosticados con CDIS ayudaría en la mejor planificación del tratamiento y uso óptimo de biopsia de ganglio centinela o linfadenectomía axilar.

En la mamografía, el diagnóstico asistido por ordenador (CAD) se emplea para la detección automatizada de agrupaciones de microcalcificaciones y la clasificación de masas como benignas o malignas. El análisis de la textura de imágenes mamográficas basadas en ordenador incluye variaciones de densidad dentro de las masas, esquema de dos etapas de la detección a nivel de píxeles, clasificación a nivel de región, extracción automatizada de microcalcificaciones basadas en rasgos, análisis de textura basado en gradiente y en flujo. Véase, por ejemplo, “An automatic method to discriminate malignant masses from normal tissue in digital mammograms”, Brake G.M., Karssemeijer N., Hendriks J.H., Phys. Med. Biol. 2000; 45, 2843-2857. El uso de análisis informático para caracterizar en vez de detectar anomalías mamográficas es más exigente y está menos bien desarrollado.

“Texture Analysis Methods -A Review”, Materka A. y Strzelecki M, presenta técnicas para calcular características a múltiples escalas. En una técnica, se usa un algoritmo piramidal para realizar la descomposición en ondículas en la que se utiliza un par de filtros de ondículas que incluyen filtros de paso bajo y un filtro de paso alto para calcular coeficientes de ondículas. En el caso de imágenes bidimensionales, la descomposición en ondículas se obtiene con filtración separable a lo largo de filas y a lo largo de columnas de una imagen.

La invención busca mejorar tales técnicas.

RESUMEN DE LA INVENCIÓN

Según un primer aspecto de la invención se proporciona un método de análisis de datos de imágenes médicas, que comprende: las etapas de la reivindicación 1.

Según un segundo aspecto de la invención se proporciona un aparato para analizar datos de imágenes médicas, que comprende: los componentes de la reivindicación 6.

La invención proporciona un biomarcador mejorado. En el contexto de la invención, el biomarcador es una característica de una imagen médica que puede relacionarse con una afección médica y podría, por tanto, denominarse un biomarcador de obtención de imágenes. El biomarcador se emplea como indicador de diagnóstico o un indicador de pronóstico, por ejemplo, comparando el biomarcador con un umbral predeterminado. El biomarcador puede usarse como indicador de diagnóstico para diagnosticar una afección de un paciente o como indicador de pronóstico para una evaluación predictiva de una afección de un paciente. De hecho, según un tercer aspecto de la invención, se proporciona un método de diagnóstico o predicción de una afección de un paciente, que comprende comparar un biomarcador con un umbral, en el que el biomarcador comprende una relación de parámetros de textura determinados a partir de una imagen médica. Según un cuarto aspecto de la invención, se proporciona un aparato para diagnosticar o predecir una afección de un paciente, que comprende medios para comparar un biomarcador con un umbral, en el que el biomarcador comprende una relación de parámetros de textura determinados a partir de una imagen médica.

El biomarcador tiene aplicación en, particularmente pero no exclusivamente, la evaluación de imágenes de cáncer, y en particular puede usarse para evaluación predictiva. Un biomarcador tal obtenido del análisis de imágenes de un órgano puede ser indicativo de enfermedad avanzada y predictivo de poca supervivencia en pacientes. Por ejemplo, cuando se obtiene de una imagen de TC visualmente normal (aparentemente libre de enfermedad) de un hígado, el biomarcador puede ser predictivo de la patofisiología, grado de enfermedad (o metástasis) y poca supervivencia de un paciente tras la resección del cáncer colorrectal. Por consiguiente, puede adoptarse una estrategia de vigilancia modificada para tales pacientes. Como otro ejemplo, cuando se obtiene de una imagen mamográfica (por ejemplo, películas de mamografía digitalizadas) , el biomarcador puede ser indicativo de invasión del cáncer y estado del receptor dentro de anomalías mamográficas. Como otro ejemplo, cuando se obtiene de una imagen de TC de los pulmones, el biomarcador puede ser indicativo de la clasificación o estadificación de los nódulos del pulmón y predictivo del metabolismo tumoral en carcinoma de pulmón. Como otro ejemplo, cuando se obtiene de una imagen de TC de un esófago, el biomarcador puede ser indicativo del grado, diseminación, clasificación o estadificación del carcinoma esofágico y predictivo del metabolismo tumoral. Como otro ejemplo, cuando se obtiene de una imagen de TC de la boca (por ejemplo, una imagen de TC dental) o una imagen radiográfica dental (por ejemplo, una imagen radiográfica dental digitalizada) , el biomarcador puede ser indicativo del grado, diseminación, clasificación o estadificación del carcinoma dental.

El biomarcador también tiene aplicación en la evaluación de imágenes para una variedad de otras afecciones médicas no relacionadas con el cáncer. Por ejemplo, cuando se obtiene de una imagen IRM del cerebro, el biomarcador puede ser indicativo de esquizofrenia y/u otros trastornos cerebrales. Como otro ejemplo, cuando se obtiene de una imagen de TC de los pulmones, el biomarcador puede ser indicativo de trastornos pulmonares.

El biomarcador puede obtenerse analizando imágenes convencionales y, por tanto, la invención puede implementarse fácilmente como una adición a sistemas de imágenes existentes. Opcionalmente, los datos de imágenes pueden representar una de una imagen de rayos X, en particular una imagen de tomografía (por ejemplo, una imagen de tomografía hepática, de pulmón, esófago o dental) o una imagen de mamografía, una imagen de resonancia magnética (por ejemplo, una imagen del cerebro) y una imagen... [Seguir leyendo]

1. Un método de análisis de datos de imágenes médicas, que comprende:

seleccionar un ancho de banda de un filtro; filtrar los datos de imágenes médicas con el filtro empleando el ancho de banda seleccionado; determinar un parámetro de textura basado en la técnica de producción de histogramas de imágenes de los datos de imágenes médicas filtrados por el filtro empleando el ancho de banda seleccionado; repetir la selección y el filtrado con un ancho de banda diferente y determinar otro parámetro de textura basándose en la técnica de producción de histogramas de imágenes de los datos de imágenes médicas filtrados por el filtro empleando el ancho de banda diferente; y determinar una relación de los dos parámetros de textura, en el que los parámetros de textura comprenden cada uno un indicador de al menos uno de: intensidad media de niveles de gris, entropía, uniformidad,

caracterizado porque el filtro es un filtro paso banda laplaciano de gaussiano o diferencia de gaussianas; y emplear la relación como indicador de diagnóstico o indicador de pronóstico.

2. Un método según la reivindicación 1, en el que se elige una desviación estándar diferente para proporcionar el

ancho de banda diferente para el filtro. 20

3. Un método según cualquier reivindicación precedente, en el que los datos de imágenes médicas representan uno de: una imagen de rayos X; una imagen de resonancia magnética; una imagen de ultrasonidos; una imagen de tomografía; una imagen de tomografía hepática; una imagen de tomografía de emisión de positrones; una imagen de tomografía computarizada por emisión de fotón único; una imagen mamográfica.

4. Un método según la reivindicación 1, en el que el emplear la al menos una relación como indicador de diagnóstico o indicador de pronóstico comprende comparar la al menos una relación con un umbral.

5. El método según una cualquiera de las reivindicaciones precedentes, en el que los datos de imágenes médicas 30 representa tanto una imagen bidimensional como tridimensional.

6. Aparato para analizar datos de imágenes médicas, que comprende:

un controlador de ancho de banda (24) para seleccionar un ancho de banda;

un filtro (22) para filtrar los datos de imágenes médicas, empleando el filtro (22) el ancho de banda seleccionado; y una etapa de determinación (26) para determinar un parámetro de textura basado en la técnica de producción de histogramas de imágenes de los datos de imágenes médicas filtrados por el filtro (22) empleando el ancho de banda seleccionado,

en el que el controlador de ancho de banda (24) selecciona un ancho de banda diferente, el filtro (22) filtra los datos de imágenes médicas empleando el ancho de banda diferente y la etapa de determinación determina otro parámetro de textura basándose en la técnica de producción de histogramas de imágenes de los datos de imágenes médicas filtrados por el filtro empleando el ancho de banda diferente; comprendiendo el aparato además una calculadora de relaciones (30) para determinar una relación de los dos 45 parámetros de textura, en el que los parámetros de textura comprenden cada uno un indicador de al menos uno de: intensidad media de niveles de gris, entropía, uniformidad, caracterizado porque el filtro es un filtro paso banda laplaciano de gaussiano o diferencia de gaussianas; y por un salida (32) para la salida de la relación como un indicador de diagnóstico o un indicador de pronóstico.

7. Aparato según la reivindicación 6, en el que el controlador de ancho de banda (24) elige una desviación estándar diferente para el filtro para dar los diferentes anchos de banda.

8. Aparato según la reivindicación 6 o la reivindicación 7, que comprende medios (34) para comparar la al menos 55 una relación con un umbral.

9. Un producto de programa informático adaptado para llevar a cabo el método de una cualquiera de las reivindicaciones 1 a 5 cuando se procesa por un medio de procesamiento.

10. Un medio legible por ordenador que comprende un programa informático adaptado para realizar el método de una cualquiera de las reivindicaciones 1 a 5.