Desarrollo de un sistema de imagen para la planificación de operaciones de aorta

Abstract

El desarrollo de tecnologías de imagen y más específicamente aquellas relacionadas con la imagen 3D han llevado al desarrollo de nuevos enfoques para las intervenciones en general y en el campo de la cirugía vascular en particular. La posibilidad de obtener modelos de imágenes 3D sobre los cuales simular la intervención, abre la puerta al desarrollo de técnicas de planificación que, desarrolladas sobre modelos 3D virtuales, posibilitan el análisis de riesgos ante diferentes posibilidades de abordar el problema. La presente tesis ha abordado el desarrollo de un sistema de imagen dedicado a la planificación en cirugía endovascular. Tras una breve introducción, en el Capítulo 2 se realizará un breve resumen de las plataformas de visualización actuales, y se describirá en profundidad la plataforma de visualización y procesado de imagen sobre la cual ha sido desarrollado el trabajo de investigación realizado, explicando las características y funcionalidades que dispone, así como la arquitectura utilizada en el desarrollo de la misma. En el Capítulo 3 se explica el proceso de segmentación de la aorta torácica, el cual, consta de varias etapas. La primera de ellas es la etapa de detección de la aorta, la cual es utilizada como punto de inicialización para la segmentación. Este proceso de segmentación de la aorta consistió en el desarrollo de un método híbrido de segmentación que utiliza un crecimiento regional volumétrico y un algoritmo basado en level set, los cuales son aplicados en distintas secciones de la aorta. El Capítulo 4 está basado en la descripción del método desarrollado para la caracterización de la aorta. Esta caracterización se basa en el cálculo de los diámetros máximos de la aorta torácica a partir de la segmentación realizada previamente. El algoritmo de caracterización está formado por varias etapas de cálculo y se caracteriza por el uso de componentes principales para calcular dichos diámetros en el plano normal del vaso y muestra las ventajas frente a los métodos tradicionales de medida. En este capítulo también se realiza un experimento para comprobar la invarianza rotacional del método desarrollado mediante la utilización de un phantom diseñado expresamente para este fin. La validación del proceso de segmentación se describe en el Capítulo 5. Esta validación ha sido realizada gracias a la colaboración de dos radiólogos que han realizado cada uno una segmentación manual que ha sido utilizada como gold standard para comparar los resultados obtenidos con el método propuesto. Esta validación ha sido llevada a cabo sobre una serie de casos clínicos obtenidos en el Servicio de Radio-diagnóstico del Hospital Clínico Universitario de Santiago de Compostela (CHUS). En el Capítulo 6 se lleva a cabo la validación del método de caracterización propuesto. La comparación de los resultados obtenidos con el método propuesto ha sido llevada a cabo con un método comercial utilizado actualmente en el CHUS. Finalmente son presentadas las conclusiones finales de tesis en el Capítulo 7.