Creación de plantillas personalizadas para la implementación de morfometría basada en vóxeles / Custom Template Construction to Implement Voxel-Based Morphometry

Introducción: La morfometría basada en vóxeles es una técnica desarrollada para caracterizar diferencias cerebrales in vivo, usando imágenes estructurales por resonancia magnética de manera automática, sin necesidad de definir regiones de interés. Dentro del procesamiento de las imágenes se encuentran tareas que requieren el uso de plantillas de referencia. Sin embargo, el uso de plantillas que difieran demográficamente de la población de estudio puede llevar a interpretaciones erróneas de los resultados. Objetivo: Describir la construcción de plantillas que capturen la variabilidad y las características propias de la población en estudio, adaptando el uso de la morfometría basada en vóxeles. Metodología: De una población de 50 sujetos voluntarios sanos se construyeron plantillas de sustancia gris, sustancia blanca y líquido cefalorraquídeo, que luego fueron comparadas con la plantilla del Instituto Neurológico de Montreal, y posteriormente utilizadas como datos de referencias en los procesamientos de morfometría basada en vóxeles bajo una prueba de género. Los resultados fueron comparados con los obtenidos al utilizar las plantillas del instituto y validados según estudios similares presentados en la literatura. Resultados: El uso del conjunto de algoritmos DARTEL en la metodología propuesta permitió generar plantillas con mejor detalle morfológico, y la implementación de estas en morfometría basada en vóxeles aumentó la sensibilidad de la técnica. Conclusiones: Las plantillas generadas representan mejor la variabilidad local de la población y posibilitan la personalización de técnicas como la morfometría basada en vóxeles, al mejorar los resultados de la segmentación y otras tareas de procesamiento.

Introduction: Voxel-based morphometry (VBM) has been developed to characterize in vivo brain anatomic and functional differences using magnetic resonance imaging (MRI) automatically, without having to define regions of interest. Compared to other techniques, VBM does not require manual delineation of regions of interest. Image processing includes tasks which require the use of reference templates. However, the use of templates that differ demographically from the studied population could lead to incorrect interpretations of the results. Objective: To scribe the construction of templates which describe the variability and the specific morphological characteristics of the studied population. Methodology: Gray matter, white matter and cerebrospinal fluid templates were built from a population of 50 willing healthy persons. These templates were then compared with the template of the Montreal Neurological Institute and were subsequently used as reference data in the processing of voxel-based morphometry in a gender test. The results were compared with those obtained by using templates of the Montreal Neurological Institute and validated by similar studies reported in the literature. Results: We found that the use of DARTEL algorithms in the suggested methodology can generate better morphological detail templates, and the implementation of their algorithms in voxelbased morphometry increases the sensitivity of the technique. Conclusions: Our templates improve local variability of the population and enable personalization of techniques such as voxel-based morphometry, by improving segmentation results and other processing tasks.

Compresión de imágenes médicas / Medical image compression: a review

La medicina moderna es una actividad cada vez más compleja, basada en la información proveniente de múltiples fuentes: historias clínicas, dictáfonos e imágenes y vídeos provenientes de múltiples dispositivos. Las imágenes médicas constituyen una de las fuentes de mayor importancia, por cuanto ofrecen un apoyo integral del acto médico: el diagnóstico y el seguimiento. Sin embargo, la cantidad de información generada por los dispositivos de adquisición de imágenes sobrepasa rápidamente la disponibilidad de almacenamiento que tienen los servicios de radiología, lo cual genera costos adicionales en equipos de cómputo con mayor capacidad de almacenamiento. Además, la tendencia actual de desarrollo de aplicaciones en la "nube de cómputo", tiene limitaciones por cuanto, aunque el almacenamiento es virtual y está disponible desde cualquier sitio, la conexión se hace a través de internet. En estos dos casos, el uso óptimo de la información requiere necesariamente de algoritmos de compresión potentes y adaptados a las necesidades de la actividad médica. En este artículo se presenta una revisión de las técnicas de compresión más utilizadas para el almacenamiento de imágenes, así como un análisis crítico de éstas desde el punto de vista de su uso en ambientes clínicos.

Modern medicine is an increasingly complex activity , based on the evidence ; it consists of information from multiple sources : medical record text , sound recordings , images and videos generated by a large number of devices . Medical imaging is one of the most important sources of information since they offer comprehensive support of medical procedures for diagnosis and follow-up . However , the amount of information generated by image capturing gadgets quickly exceeds storage availability in radiology services , generating additional costs in devices with greater storage capacity . Besides , the current trend of developing applications in cloud computing has limitations, even though virtual storage is available from anywhere, connections are made through internet . In these scenarios the optimal use of information necessarily requires powerful compression algorithms adapted to medical activity needs . In this paper we present a review of compression techniques used for image storage , and a critical analysis of them from the point of view of their use in clinical settings.

Mensuração de área de úlceras por pressão por meio dos softwares Motic e do AutoCAD® / Evaluation of pressure ulcers area using the softwares Motic and AutoCAD® / Mensuradón de área de úlceras por presión por medio de los programas informáticos Motic y AutoCAD®

A úlcera por pressão é uma lesão parcial ou total das camadas da pele em determinadas regiões do corpo e seu processo de cicatrização pode ser acompanhado por meio de processamento de imagens. A análise da área da úlcera por pressão é relevante para avaliação da sua evolução e de sua resposta a procedimentos terapêuticos. Os softwares Motic e AutoCAD® permitem avaliar a área de regiões de uma imagem através da marcação do seu contorno. Valendo-se dessa técnica, 35 voluntários determinaram as áreas de duas úlceras por pressão grau III pelos dois tipos de software. Concluiu-se que eles apresentam resultados clinicamente concordantes e podem assim ser utilizados para acompanhamento da evolução da cicatrização de úlceras por pressão.

Pressure ulcer is a lesion that affects skin layers in some regions of the body and its healing can be followed up using image processing. The analysis of pressure ulcer area is relevant to evaluate its evolution and response to therapeutic procedures. Such areas can be evaluated through contour marking with the softwares Motic and AutoCAD®. In this study 35 volunteers computed areas from two grade III pressure ulcers using these instruments. It was possible to conclude that results are clinically equivalent and so can be considered to follow up healing evolution from pressure ulcers.

Úlcera por presión es una lesión parcial o total de las capas de la piel en determinadas regiones del cuerpo y su cicatrización puede ser acompañada por el procesamiento de imágenes. El análisis de área de la úlcera por presión es pertinente para evaluar su evolución y respuesta a procedimientos terapéuticos. Los programas informáticos Motic y AutoCAD® permiten evaluar la área de una imagen por medio de la delimitación de su circunferencia. Con esta técnica, 35 voluntarios determinaron las áreas de dos ulceras por presión de grado III en los dos programas informáticos. Se concluye que ellos presentan resultados clínicamente concordantes y pueden ser utilizados para el acompañamiento de la evolución de la cicatrización de las úlceras por presión.

Mejoramiento de la segmentación arterial coronaria a través del modelamiento del volumen parcial en imágenes de tomografía computarizada / Coronar y arter y segmentation improvement thro ugh partial volume modeling in CT images

En este artículo se propone un modelo estadístico de volumen parcial (VP) para mejorar la segmentación 3D de imágenes de tomografía computarizada (TC) cardiaca. Los efectos causados por el VP representan un reto en la separación arterial de las cavidades cardiacas, porque causan desbordamientos y segmentaciones erróneas. La propuesta incluye un campo aleatorio de Markov junto con un esquema de pesos modificado. Además, se utilizaron fantasmas sintéticos para evaluar la precisión del método, así como para determinar los parámetros de configuración ideales. Se usaron las imágenes de ocho pacientes, a fin de evaluar el método sobre datos reales, y se comparó el desempeño del esquema de pesos modificado con el esquema tradicional. También se demostró la capacidad del método para mejorar la segmentación cuando se usa en conjunto con un algoritmo de extracción de la línea central arterial.

In this article it is proposed a statistic model of Partial Volume (VP in spanish) to improve the 3D segmentation of Heart CT images. The effects caused by the VP represent a challenge in the arterial separation of the heart cavities because they cause overflowing and wrong segmentations. The proposal includes a random Markov field along to a modified weight scheme. Besides, synthetic ghosts where used to asses the precision of the method as well as to determine the parameters of ideal settings. The images of eight patients were used to evaluate the method based on real data and the performance of the modified weight scheme was compared with the traditional scheme. The ability of the method to improve the segmentation was proved when it was used along with a central arterial line extraction algorithm.

Laboratorio virtual en anestesiología

El desarrollo de la informática ha permitido la creación de laboratorios automatizados (virtuales) que apoyan el aprendizaje y la investigación de técnicos y profesionales en el campo de las ciencias médicas, como parte del proceso educativo-docente que se desarrolla en nuestras instituciones de salud. Se propone, como parte de la educación a distancia, la utilización de técnicas de digitalización y procesamiento de imágenes con herramientas confeccionadas por nuestro grupo de trabajo. Se desarrolló un trabajo sobre anestesiología aplicada a la especialidad de cirugía oral y maxilofacial que contribuye al conocimiento y aprendizaje de alumnos, técnicos y profesionales a través de un software que permite clasificar imágenes captadas y procesadas en diferentes equipos (scanner, cámara digital, etc.). En las imágenes clasificadas se describen aspectos de utilidad para el entrenamiento del personal en formación en las diferentes técnicas de anestesia locorregional. La utilización de este medio de enseñanza en soporte electrónico ofrece la posibilidad de actualizar, adecuar, describir, procesar, representar y modificar, gráficos, textos e imágenes de forma rápida y ahorrando cuantiosos recursos.

The development of the computer science has led to the creation of automated (virtual) labs that support the learning process and research work of technicians and professionals in the medical field as part of the teaching-educational process that is being developed in our health institutions. As part of the distance learning, we propose he use of image digitalization and processing techniques with tools designed by our working group. A research work on anesthesiology applied to oral and maxillofacial surgery was developed, which contributes to increase knowledge and encourage learning in students, technicians and professionals by means of a software enabling to classify images that have been taken and processed by different scanner equipment, digital camera, etc. Classified images describe helpful aspects for training personnel in the various locoregional anesthesia techniques. This teaching aid in electronic support provides the possibility of updating, adapting, describing, processing. Representing and changing graphs, texts and images in a quicker way, thus saving a lot of resource.