Implementación de un sistema de imagenología infrarroja para la detección vascular del antebrazo y mano / Implementation of an infrared imaging system for vascular detection in the forearm and hand

RESUMEN: En el área clínica son procedimientos comunes la venopunción, la colocación de catéteres, inyecciones intravenosas, etc. La visualización de las venas en algunas personas es compleja. En este trabajo se presenta el desarrollo de un sistema capaz de realzar la distribución de las venas en el antebrazo de una persona para, en un trabajo futuro, ayudar de forma no invasiva a localizar las venas en los procedimientos de venopunción. Para llevar a cabo el desempeño de esta tarea se utilizó una cámara web, a la cual se le ha extraído el filtro que impide el paso de luz infrarroja y es sustituido por otro que lo permite. Para mejorar la detección de las venas se le agregó a la cámara un arreglo de LEDs emisores de luz infrarroja (830nm). Las imágenes obtenidas fueron procesadas mediante la ecualización del histograma adaptable y clasificadas por dos métodos, el primero basado en el algoritmo Fuzzy C-Means, el segundo basado en un modelo probabilístico de tipo Bayes, técnicas del área de inteligencia artificial, presentadas como alternativa en el procesamiento de imágenes. Para la obtención de las imágenes se consideraron las regiones anteriores y exteriores del antebrazo izquierdo y derecho de cada sujeto generando una base de datos. Este sistema también tiene aplicación en la detección de venas varicosas debido a que se puede dar un seguimiento a la dilatación de las venas.

ABSTRACT: The venipuncture, the catheterization and intravenous (IV) injections are some of the common procedures in the clinical practice. The location of the veins may be complex in some patients. In this paper a system able to enhance the vein distribution in a patient's forearm in order to help, in future works, to locate the veins in a non-invasive way and accomplish the IV procedures, is described. To carry out this work a web cam was used, the filter that blocks out the infrared light has been removed and replaced for one who does not. To increase the vein detection an array of infrared LEDs (830 nm) was attached. The resulting images were processed using the adaptive histogram equalization and then classified by two methods, the first one based on the Fuzzy C-Means Algorithm, and the second based in a Bayesian probabilistic model. For the image acquisition, the anterior-exterior regions of the left and right forearm of each subject were considered to generate a data base. This system also has relevance in the detection of varicose veins since is able to monitor the vein dilatation.