MÉTODO Y SISTEMA DE RECOPILACIÓN DE DATOS PARA SU USO EN LA DETECCIÓN Y/O DIAGNÓSTICO DE LAS LESIONES ÓSEAS.

Método y sistema de recopilación de datos para su uso en la detección y/o diagnóstico de las lesiones óseas.



La invención se refiere a un sistema y método de recopilación de datos para la detección y/o el diagnóstico de lesiones óseas que comprende: obtener una imagen radiológica digital de escala de grises y en formato mapa de bits; obtener al menos un área de interés de la lesión (AIL), entendiéndose por AIL una porción de la imagen donde se sospecha una lesión ósea; obtener, para cada AIL un área de interés del contorno (AIC), entendiéndose por AIC la zona que incluye porciones de la imagen contigua al AIL; calcular uno o más parámetros relativos a los niveles de gris de los píxeles en dicho AIL; y calcular uno o más parámetros relativos a los niveles de gris de los píxeles en el AIC.

Tipo: Patente de Invención. Resumen de patente/invención. Número de Solicitud: P201030750.

Solicitante: UNIVERSITAT DE BARCELONA.

Nacionalidad solicitante: España.

Inventor/es: GONZÁLEZ SISTAL,Ángel, BALTASAR SÁNCHEZ,Alicia.

Fecha de Publicación: .

Clasificación Internacional de Patentes:

  • A61B5/00 NECESIDADES CORRIENTES DE LA VIDA.A61 CIENCIAS MEDICAS O VETERINARIAS; HIGIENE.A61B DIAGNOSTICO; CIRUGIA; IDENTIFICACION (análisis de material biológico G01N, p.ej. G01N 33/48). › Medidas encaminadas a establecer un diagnóstico (diagnóstico por medio de radiaciones A61B 6/00; diagnóstico por ondas ultrasónicas, sónicas o infrasónicas A61B 8/00 ); Identificación de individuos.
  • A61B6/00 A61B […] › Aparatos de diagnóstico por radiación, p. ej. combinados con el equipo de radioterapia (instrumentos para la medida de la intensidad de la radiación de aplicación en el campo de la medicina nuclear, p. ej. en vivo cómputo, G01T 1/161; aparatos para la toma de fotografías de rayos X G03B 42/02).
  • G06F19/00
  • G06T5/00 FISICA.G06 CALCULO; CONTEO.G06T TRATAMIENTO O GENERACIÓN DE DATOS DE IMAGEN, EN GENERAL.Perfeccionamiento o restauración de imagen.

PDF original: ES-2396772_A1.pdf

 


Fragmento de la descripción:

Método y sistema de recopilación de datos para su uso en la detección y/o diagnóstico de las lesiones óseas La presente invención se relaciona con un método y sistema de recopilación de datos para la detección y/o el diagnóstico de lesiones óseas.

ESTADO DE LA TÉCNICA

Una lesión ósea es un término genérico para una anormalidad en los huesos. Son varias las causas que dan lugar a lesiones óseas (variaciones de crecimiento, infecciones, tumores, etc.) . El cáncer metastásico es el tumor óseo maligno más común. Las metástasis óseas se clasifican según su apariencia radiológica como osteolíticas (pérdida de hueso) , mixtas u osteoblásticas (formación de hueso nuevo) . Esta afectación ósea se produce en un 30-70% de los pacientes con cáncer de mama o de próstata (la incidencia de cáncer de mama es de 108, 2 por cada 100.000 mujeres/año, la incidencia de cáncer de próstata es de 92, 2 por cada 1 00.000 hombres/año) . El diagnóstico diferencial es esencial para planificar un tratamiento correcto o intervención. Para el médico puede ser difícil diferenciar entre las metástasis óseas y otras lesiones óseas como la enfermedad ósea de Paget, los tumores óseos malignos primarios, el mieloma múltiple y otras patologías óseas. La técnica de diagnóstico por la imagen desempeña un papel primordial en este proceso. La identificación precoz de estas lesiones puede potencialmente llevar a cambios en la gestión del paciente.

La metástasis tiene lugar cuando las células cancerosas se propagan desde un "tumor primario", entran en los vasos linfáticos y/o los vasos sanguíneos, y se depositan en los tejidos sanos del cuerpo. El nuevo tumor causado por este depósito de células del cáncer recibe el nombre de "tumor secundario" o tumor metastásico. Cuando el tumor secundario se forma en un hueso, se denomina cáncer óseo metastásico o metástasis ósea. Más del 90% de todas las metástasis óseas se originan a partir de los siguientes cánceres primarios: mama, pulmón, próstata, tiroides y riñón.

La afectación del hueso circundante a la metástasis ósea es diferente en función de si una metástasis ósea es de tipo osteoblástica, osteolítica o mixta. Los tumores osteoblásticos dan lugar a una formación anormal de hueso nuevo debido a la secreción directa de proteínas de la matriz ósea extracelular y a la estimulación indirecta de los osteoblastos. Los tumores osteolíticos causan una resorción ósea anormal por las enzimas proteolíticas y mediante la acción sobre los osteoclastos. Los tumores óseos metastásicos

mixtos manifiestan ambos efectos, aunque uno de los efectos suele predominar.

La enfermedad ósea de Paget típicamente da lugar a huesos alargados y

deformados. En la evolución de la enfermedad de Paget, pueden tener lugar

o procesos que implican actividad osteoclástica y actividad mixta osteoclástica y osteoblástica. La enfermedad ósea denominada mieloma múltiple es un cáncer hematológico que también con frecuencia tiene uno o más tumores óseos. Causa lesiones óseas de resorción (osteolíticas) . Los tumores óseos malignos primarios (un crecimiento neoplásico del tejido óseo) incluyen distintos tipos. Los más comunes en adultos son el osteosarcoma, el condrosarcoma y el fibrosarcoma. Por lo general aparecen como lesiones óseas osteolíticas.

Diversos métodos se emplean para la detección y el diagnóstico de las 2 o lesiones óseas. En primer lugar, se pueden usar los síntomas que presenta el paciente. La evaluación clínica demanda un diagnóstico por la imagen multimodal debido a las limitaciones que presentan las técnicas de diagnóstico. Actualmente se usan cuatro técnicas principales: la radiografía (RX) , la gammagrafía (GG) , la tomografía axial computarizada (TAC) y la 2 5 resonancia magnética nuclear (RMN) . La tomografía por emisión de positrones ("positron emission tomography", PET) y la tomografía computarizada de emisión de fotón único ("single photon emission computed tomography", SPECT) también tienen un valor potencial en la evaluación clínica. Cada una de estas técnicas tiene sus ventajas y sus inconvenientes.

o Todas ellas difieren en la extensión de visualización (local, regional o de todo el cuerpo) , la sensibilidad de diagnóstico (proporción de positivos reales que se identifican como tales) , la especificidad de diagnóstico (proporción de negativos reales que son identificados como tales) y el coste.

Generalmente se combinan varias técnicas para poder llegar a una conclusión definitiva en cuanto a la patología y/o enfermedad de un paciente. Sin embargo, combinar varias técnicas diagnósticas tiene un elevado coste.

También, la realización de varias pruebas de diagnóstico retrasa inevitablemente el proceso hasta obtener un diagnóstico correcto. Incluso, cuando se combinan varias técnicas de diagnóstico, aún existe la posibilidad de realizar un diagnóstico erróneo: falsos negativos o falsos positivos.

Además, una patología puede ser detectada pero puede ser atribuida a una enfermedad errónea. Desafortunadamente, las complejidades de este proceso ha llevado a menudo a la práctica de considerar a las lesiones óseas como una "enfermedad no medible" (i.e. una enfermedad en la que difícilmente se puede realizar un seguimiento de manera objetiva) . Por lo 1 o tanto, existe la necesidad de obtener un método de recopilación de datos de precio aceptable, que pueda utilizarse en la detección de las metástasis óseas y otras lesiones óseas, y que preferentemente también pueda ser utilizado para la monitorización posterior de la enfermedad que provoca lesiones óseas.

En el diagnóstico de cualquier patología, es de suma importancia que el método de diagnóstico que se utiliza permita detectar e identificar la patología en una fase muy temprana. Especialmente en el caso del cáncer metastásico, la detección temprana es vital para aumentar las posibilidades de 2 o supervivencia de un paciente. Por tanto existe una necesidad de un método de recopilación de datos que puedan ser utilizados en la detección y/o el diagnóstico de una enfermedad que provoca lesiones óseas, cuando la enfermedad está en una fase temprana.

5 Además es importante que, una vez se ha iniciado el tratamiento de una lesión ósea, se pueda monitorizar la patología. Hoy en día, para valorar la respuesta al tratamiento típicamente se utiliza la combinación de técnicas de diagnóstico por la imagen. Técnicas de imagen, tales como RX, GG, TAC, RMN y PET, se pueden utilizar para evaluar la respuesta de las lesiones 3 o óseas al tratamiento. Sin embargo, falta una estrategia global para evaluar la respuesta de la lesión ósea con estas técnicas, en parte debido a las complejas interacciones entre las células tumorales y las células huésped ("host cells") durante el recambio o remodelación ósea. Así, la valoración exacta de la respuesta de las metástasis óseas al tratamiento médico 3 5 requiere no tan sólo valorar la carga tumoral (tamaño del tumor o el número de células cancerígenas en un tumor) , sino también los cambios estructurales en el hueso. Con RX, actualmente la manera más conveniente y económica para evaluar la respuesta al tratamiento, las lesiones óseas se deben monitorizar mediante el tipo de respuesta como: 1) respuesta completa (desaparición de la lesión o pruebas radiológicas de calcificación en las lesiones osteolíticas) ; 2) respuesta parcial (disminución de al menos el 50%

del tamaño de la lesión medible, ausencia de lesiones nuevas o ausencia de lesiones progresivas) ; 3) enfermedad estable (sin cambios) , y 4) enfermedad progresiva (aparecen nuevas lesiones, algunas o todas las lesiones progresan) . Es preferible que la monitorización o seguimiento sea relativamente barato y no invasivo. También es preferible que este tipo de 1 o control se pueda realizar con la menor participación de especialistas médicos. Por tanto existe una necesidad de un método de recopilación de datos a fin de poder realizar una monitorización objetiva y medible de las lesiones óseas objetivo durante el tratamiento. Debe utilizarse repetidamente y debe permitir la comparación con imágenes previas.

En las áreas de detección, pronóstico y monitorización, el papel de los intérpretes humanos (por ejemplo, médicos especialistas como radiólogos, oncólogos, cirujanos o médicos de atención primaria) varía. La presencia de un intérprete humano introduce inevitablemente un juicio subjetivo (dependiendo p.ej. de la experiencia y habilidad personal del médico especialista) en el proceso de toma de decisiones. La presente invención se relaciona con la mejora del papel humano en el diagnóstico... [Seguir leyendo]

 


Reivindicaciones:

5 10 15 1. Método de recopilación de datos para detectar y/o diagnosticar lesiones óseas, que comprende: -obtener una imagen radiológica digital de escala de grises y en formato mapa de bits; -obtener al menos un área de interés de la lesión ósea (AIL) , siendo este área una porción de la imagen donde se sospecha una lesión ósea; -obtener para cada AIL un área de interés del contorno (AIC) , comprendiendo este AIC porciones de la imagen colindante al AIL; -calcular uno o más parámetros relativos a los niveles de gris de los píxeles en el AIL; y -calcular uno o más parámetros relativos a los niveles de gris de los píxeles en el AIC. 2. Método según la reivindicación 1, donde la obtención de una imagen radiológica digital de escala de grises y en formato mapa de bits comprende escanear una imagen radiológica analógica.

2 O 3. Método según la reivindicación 1, donde la obtención de una imagen radiológica digital de escala de grises y en formato mapa de bits comprende la obtención de dicha imagen de una tomografía axial computerizada (TAC) .

25 4. Método según cualquiera de las reivindicaciones 1-3, donde la obtención de una imagen radiológica digital de escala de grises y en formato mapa de bits comprende la conversión de una imagen radiológica digital en formato DICOM a una imagen radiológica digital en formato mapa de bits.

3 O 5. Método según cualquiera de las reivindicaciones 1 a 4, donde la obtención de una imagen radiológica digital de escala de grises y en formato mapa de bits comprende la conversión de una imagen radiológica en un primer formato de mapa de bits a una imagen de escala de grises y en un segundo formato de mapa de bits.

35 6. Método según cualquier de las reivindicaciones anteriores, que comprende además la conversión de una primera imagen radiológica digital de escala de grises y en formato mapa de bits a una segunda imagen radiológica digital

contrastada de escala de grises y en formato de mapa de bits, donde el contraste entre los píxeles se ha incrementado.

5 7. Método según la reivindicación 6, donde dicha primera imagen radiológica digital de escala de grises y en formato mapa de bits se convierte a dicha segunda imagen radiológica digital contrastada de escala de grises y en formato mapa de bits, utilizando la ecualización del histograma.

10 8. Método según cualquiera de las reivindicaciones 5 ó 6, que comprende además la conversión de dicha segunda imagen radiológica digital contrastada de escala de grises y en formato mapa de bits a una tercera imagen radiológica digital realzada y en formato mapa de bits.

15 9. Método según la reivindicación 8, donde dicha segunda imagen radiológica digital contrastada en escala de gris y en formato de mapa de bits se convierte a dicha tercera imagen radiológica digital realzada en formato de mapa de bits utilizando un filtro de convolución.

2 O 10. Método según la reivindicación 8 ó 9, donde el cálculo de uno o más parámetros relativos a los niveles de gris de los píxeles en dicho AIL, yel cálculo de uno o más parámetros relativos a los niveles de gris de los píxeles en el Ale, comprende el cálculo de dichos parámetros a partir de dicha tercera imagen radiológica digital realzada en formato mapa de bits.

25 11. Método según cualquiera de las reivindicaciones anteriores, que comprende además convertir dicha imagen radiológica digital en formato mapa de bits en una imagen en pseudo-color, y proporcionar dicha imagen en pseudo-color a un usuario.

3 O 12. Método según cualquiera de las reivindicaciones 1-5, donde dicha al menos un AIL y dicha al menos un Ale se obtienen por intervención de un usuario.

35 13. Método según cualquiera de las reivindicaciones 6-11, donde dicha al menos un AIL y dicha al menos un Ale se obtienen por intervención de un usuario, el usuario seleccionando al menos un AIL y al menos un Ale utilizando la imagen en pseudo-color y/o la segunda imagen radiológica digital

contrastada de escala de grises y/o la tercera imagen radiológica digital realzada de escala de grises.

5 14. Método según cualquiera de las reivindicaciones 1-11, donde dicha al menos un AIL se obtiene mediante una selección automática basada en los niveles de gris de los píxeles en toda la imagen.

10 15. Método según cualquiera de las reivindicaciones anteriores, donde dicho AIC comprende un área con una anchura de aproximadamente 1 a 3 mm directamente circundante al AIL.

16. Método según la reivindicación 15, donde dicho AIC comprende un área con una anchura de aproximadamente 2 mm directamente circundante al AIL.

15 2 O 17. Método según cualquiera de las reivindicaciones anteriores, donde dichos uno o más parámetros derivados de los niveles de gris de los píxeles en un AIL comprende uno o más de los siguientes parámetros: el valor medio del nivel de gris ("mean grey level", MGL) , la desviación estándar del nivel de gris ("standard deviation of the grey level", SDGL) , el coeficiente de variación del nivel de gris ("coefficient of variation of the green level", CVGL) , la densidad integrada del nivel de gris ("integrated density of grey level", IDGL) , el momento de tercer orden del valor medio del nivel de gris ("third order moment about MGL", M3MGL) Y el contraste.

25 18. Método según cualquiera de las reivindicaciones anteriores, donde el cálculo de uno o más parámetros relativos a los niveles de gris de los píxeles en el AIC comprende el cálculo de dichos parámetros para dos áreas seleccionadas del AIC en lados opuestos del AIL.

3 O 19. Producto de programa de ordenador que comprende instrucciones de programa informático para hacer que un sistema informático realice un método de recopilación de datos tal como se define en cualquiera de las reivindicaciones 1 a 18.

35 20. Producto de programa de ordenador según la reivindicación 19, dispuesto en un dispositivo de almacenamiento.

21. Producto de programa de ordenador según la reivindicación 19, transportado en un portador de señal.

22. Método para la detección de lesiones óseas que comprende:

-obtener una imagen radiológica digital de escala de grises y en formato mapa de bits; -obtener al menos un AIL, siendo dicho AIL una porción de dicha imagen donde se sospecha una lesión ósea; -calcular uno o más parámetros relativos a los niveles de gris de los píxeles lOen dicho AIL; y -comparar dichos uno o más parámetros relativos a los niveles de gris de los píxeles en dicho AIL, con los mismos parámetros para hueso sano o hueso patológico, obteniéndose dichos mismos parámetros para hueso sano o hueso patológico a partir de una o más imágenes radiológicas en formato mapa de bits.

23. Método según la reivindicación 22, donde dichos parámetros para hueso sano o patológico son los valores medios de dichos parámetros de una gran colección de imágenes radiológicas de hueso sano o hueso patológico.

24. Método según la reivindicación 23, donde dichos valores medios de dichos parámetros para hueso sano o patológico se basan en el tipo de tejido óseo del AIL.

25. Método según la reivindicación 23, donde dichos valores medios de dichos parámetros para hueso sano o patológico se basan en la localización anatómica del AIL.

26. Método según la reivindicación 22, donde dichos parámetros para hueso 3 O sano se obtienen a partir de la misma imagen radiológica de escala de grises en formato de mapa de bits, mediante las etapas de: -obtener al menos un AIL que es una porción de dicha imagen donde no se sospecha la presencia de lesión ósea; y -calcular uno o más parámetros relativos a los nivles de gris de los píxeles en dicho AIL.

27. Método según la reivindicación 26, donde dicho AIL de hueso sano se selecciona en el mismo tipo de tejido óseo que el AIL.

5 28. Método según cualquiera de las reivindicacione.

2. 26, donde la obtención de una imagen radiológica digital de escala de grises en formato de mapa de bits comprende escanear una imagen analógica de rayos X.

10 29. Método según cualquiera de las reivindicacione.

2. 26, donde la obtención de una imagen radiológica digital de escala de grises en formato mapa de bits comprende la obtención de dicha imagen de una tomografía axial computerizada.

15 30. Método según cualquiera de las reivindicacione.

2. 29, que además comprende la conversión de una primera imagen radiológica digital de escala de grises en formato de mapa de bits a una segunda imagen radiológica digital contrastada de escala de grises en formato mapa de bits, donde el contraste entre los píxeles se ha incrementado.

2 O 31. Método según la reivindicación 30, donde la primera imagen radiológica digital de escala de grises en formato de mapa de bits se convierte a una segunda imagen radiológica con contraste de escala de grises en formato mapa de bits, utilizando la ecualización del histograma.

25 32. Método según las reivindicaciones 30 ó 31, donde el cálculo de uno o más parámetros relativos a los niveles de gris de los píxeles en dicho AIL comprende el cálculo de dichos parámetros en la segunda imagen radiológica digital en escala de gris y formato mapa de bits.

3 O 33. Método según las reivindicaciones 30 ó 31, que además comprende la conversión de dicha segunda imagen imagen radiológica con contraste en escala de gris en formato mapa de bits en una tercera imagen radiológica digital realzada en formato mapa de bits.

35 34. Método según la reivindicación 33, donde la conversión de dicha segunda imagen imagen radiológica con contraste en escala de gris en formato mapa

de bits en una tercera imagen radiológica digital realzada en formato de bits se realiza utilizando un filtro de convolución. mapa

5 35. Método según las reivindicaciones 33 ó 34, donde el cálculo de uno o más parámetros relativos a los niveles de gris de los píxeles en dicho AIL comprende el cálculo de dichos parámetros de la tercera imagen radiológica digital realzada en formato mapa de bits.

10 36. Método según cualquiera de las reivindicacione.

2. 35, que además comprende la conversión de dicha imagen radiológica digital en formato mapa de bits en una imagen en pseudo-color y proporcionando dicho pseudo-color a un usuario.

15 37. Método según cualquiera de las reivindicacione.

2. 36, donde dicha al menos un AIL se obtiene por intervención de un usuario.

2 O 38. Método según cualquiera de las reivindicacione.

2. 37, que además comprende: obtener un Ale para cada AIL, dicho AIL comprendiendo porciones de la imagen contigua al AIL; cálcular uno o más parámetros relativos a los niveles de gris de los píxeles en dicho Ale; y comparar dichos uno o más parámetros relativos a los niveles de gris de los píxeles en dicho Ale, con los mismos parámetros para hueso sano o hueso patológico.

25 30 39. Método para el diagnóstico diferencial de lesiones óseas, que comprende un método de recopilación de datos tal como se define en cualquiera de las reivindicaciones 1-18, donde los parámetros relativos a los niveles de gris de los píxeles en dicho AIL comprenden al menos el MGL, y donde un valor elevado de MGL se atribuye a la enfermedad de Paget o bien a metástasis osteoblásticas. 40. Método según la reivindicación 39, donde un M3MGL positivo para el Ale se atribuye a las metástasis osteoblásticas, mientras que un valor de M3MGL negativo se atribuye a la enfermedad ósea de Paget.

35 41. Método para el diagnóstico diferencial de lesiones óseas, que comprende un método de recopilación de datos según cualquiera de las reivindicaciones 1-18, donde los parámetros relativos a los niveles de gris de los píxeles en

dicho AIL comprenden al menos el MGL, y donde un valor bajo de MGL se atribuye a las metástasis osteolíticas o al mieloma múltiple.

42. Método para supervisar la evolución de lesiones óseas que comprende la aplicación repetitiva del método de recopilación de datos tal como se define en cualquiera de las reivindicaciones 1-18 en un período de tiempo, y la monitorización de la evolución de dichos parámetros relativos a los niveles de gris de los píxeles en dicho AIL.


 

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