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I+D en Imagen Médica en TomografíaMagdalena Rafecas, IFIC, Valencia
I. Introducción pag. 1
II. Unidad de Imagen Médica en la Gran Instalación pag. 5
III.Anexo: Descripción detallada de las líneas de investigación pag. 9
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I. Introducción
La finalidad última de los aparatos de diagnóstico por la imagen es ofrecer, en forma deimagen digital, la distribución espacial de un determinado parámetro en el organismo, elcual no se puede visualizar directamente. En medicina nuclear, la imagen buscadacorresponde a la distribución de la concentración de un determinado radioisótopo en elinterior del cuerpo; en radiología, la imagen indica el grado de „transparencia“ de la partedel cuerpo bajo estudio (la “transparencia” se corresponde con la atenuación que sufrenlos rayos X en el organismo). En ambos campos, las imágenes proporcionan informaciónmuy valiosa que el médico nuclear o el radiólogo emplearán para emitir un diagnóstico, opara observar la evolución de cierta enfermedad o los efectos de las terapias. Encualquier caso, es obvio que la imagen obtenida es la base del diagnóstico y, por tanto,debe reflejar con precisión y calidad los fenómenos biológicos que se quieren estudiar.
Tanto en medicina nuclear como en radiología, la imagen se obtiene procesando lasmedidas de la radiación que realiza una cámara especialmente concebida para ese fin. Enel caso de los aparatos de diagnóstico en medicina nuclear, se trata de radiación gamma;en radiología, de rayos X. Pero no todas las técnicas tomográficas se basan en ladetección de fotones. Por ejemplo, a partir de la detección de ultrasonidos o de medidasde impedancia eléctrica también se pueden reconstruir volúmenes que representenespacialmente determinadas propiedades en ciertas regiones del cuerpo.
Si nos centramos en la detección de rayos X o rayos gamma, según la técnica
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empleada la imagen a obtener puede ser de dos tipos:
● Imagen plana o “proyección” : Se obtiene directamente al medir los rayos X o rayosgamma que inciden bajo un mismo ángulo sobre el detector.
● Imagen tomográfica : Los datos medidos, que suelen corresponden a un conjunto deproyecciones bajo diferentes ángulos, se procesan mediante complejos algoritmosmatemáticos para obtener “rodajas“ transversales o incluso volúmenes con lasdistribuciones espaciales del sujeto u objeto de estudio. Al proceso de sintetizar laimagen a partir de los datos medidos se le llama “reconstrucción“.
Según el método de detección y el posterior procesado, podemos distinguir entre:
• Tomografía 2D : A partir de la adquisición de las proyecciones bajo numerososángulos, se reconstruyen imágenes planas de las secciones (“rodajas“) del sujetobajo estudio. Con una serie de secciones contiguas se puede obtener una imagenvolumétrica.
• Tomografía 3D : Los datos originales se reconstruyen en forma de volumentridimensional sin que previamente se hayan reconstruido las seccionestransversales. La manipulación de los datos volumétricos permite obtenersecciones o vistas del objeto reconstruido en cualquier dirección del espacio. Siademás incluimos el factor tiempo y describimos la evolución de la imagen de deacuerdo a éste, podemos hablar de tomografía 4D.
I.1.Reconstrucción de la imagen en PET, SPECT y TAC
En la mayoría de técnicas tomográficas, el proceso de obtención de la imagen a partirde los datos es muy complejo. Los llamados métodos de reconstrucción de la imagentienen como objetivo crear imágenes partiendo de datos que no son imágenes. Se tratade sintetizar digitalmente, utilizando algoritmos matemáticos y métodos por ordenador,una imagen que no existe con anterioridad. Por tanto, las operaciones de reconstruccióncrean imágenes que no se pueden adquirir directamente a través de una medida, adiferencia de una radiografía o una fotografía.
La imagen reconstruida es, en realidad, una estimación de la “imagen verdadera”, yaque no hay forma exacta de reproducir la distribución espacial verdadera del parámetro
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bajo estudio. En teoría, existen algoritmos analíticos que conducen a una solución exacta,pero esta solución sólo se puede obtener bajo condiciones ideales que, en la práctica, sonimposibles de alcanzar debido a las limitaciones de los aparatos de medida.
La fidelidad de la imagen depende, en primer orden, del escáner empleado, perotambién del tipo de algoritmo de reconstrucción y de la compensación de aquellosfenómenos físicos, intrínsecos al proceso de medida, que conducen a la degradación dela imagen. Por ello, los avances realizados en física de detectores y en electrónica debenir acompañados por el correspondiente desarrollo del software, el cual incluye tanto losalgoritmos de reconstrucción de la imagen como aquellos destinados a compensar losefectos de degradación.
Actualmente la mayoría de los métodos de reconstrucción se pueden clasificar en dosgrandes familias, según sea el enfoque matemático del problema:
a) Métodos analíticos :
El problema se modela según la transformada de Radon; en PET o SPECT, seconsidera que la radiación detectada a lo largo de una dirección del espacio correspondea la integral de línea sobre la concentración del radioisótopo a lo largo de los puntos dedicha línea. Gracias a las propiedades de la transformada de Fourier y suponiendo que secumplen una serie de hipótesis, como la completitud de los datos, es posible invertir latransformada de Radon y obtener una estimación de la distribución del radioisótopo.
Dada la naturaleza estadística de los datos medidos, éstos vienen afectados por ruido.Además, los escáneres existentes sólo proporcionan un conjunto de datos incompletos,ya que es imposible capturar la radiación emitida por la zona de estudio en todas lasdirecciones del espacio. En PET y SPECT, las mencionadas hipótesis difícilmente sepueden cumplir, lo cual se traduce en que a menudo estos métodos proporcionanimágenes muy ruidosas o con artefactos. Por el contrario, en TAC, gracias a la altaresolución de los detectores y al gran número de fotones detectados, los métodosanalíticos proporcionan buenas imágenes.
b) Métodos estadísticos :
Se basan en un enfoque distinto del problema, el cual tiene en cuenta la naturalezaestadística del proceso de emisión y de detección de la radiación. El problema de la
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reconstrucción se puede entonces expresar de forma algebraica como una ecuaciónlineal: y=Ax + n. La incógnita, representada por el vector x, es el objeto de estudiodiscretizado; los datos medidos, discretos por naturaleza, se representan mediante elvector y, mientras que n es el vector que da cuenta del ruido estadístico. A es la llamadamatriz de probabilidad o matriz de respuesta del sistema de detección. A es una piezaclave en la reconstrucción estadística, ya que contiene la información relativa a larespuesta del escáner a la radiación. Una de las desventajas que presentan estosmétodos es la de tener que estimar A, que depende del sistema de detección empleado.
La ecuación y=Ax + n no es invertible en la mayoría de los casos; además, por tratarsede un problema inverso mal condicionado, aún siendo invertible, la solución estaríafuertemente corrompida por el ruido. Por lo tanto, en condiciones reales, el problema de lareconstrucción no puede ser resuelto de forma exacta, y el camino más habitual pararesolver este problema es empleando métodos iterativos estadísticos que maximizan undeterminado funcional.
I.2. Efectos de degradación de la imagen
La técnicas de diagnóstico están limitadas por los propios fenómenos físicosinvolucrados. Por ejemplo, en el caso de la PET, la resolución espacial de la imagen estánlimitados, en último lugar, por el rango del positrón y la desviación de los fotones emitidosrespecto a la trayectoria lineal esperada. Otros efectos físicos que conducen a degradar lacalidad de la imagen tanto medicina nuclear como en radiología, son aquellosrelacionados con la interacción de los fotones en la materia, tanto en el sujeto de estudio(atenuación y dispersión Compton), como en los detectores (dispersión Compton).
Además, las características de los aparatos de medida imponen ciertas limitaciones enla imagen. Por ejemplo, el tamaño de los cristales centelleadores empleados en ladetección de la radiación limita la resolución espacial de la imagen. El tipo y número decristales y su disposición en torno al sujeto tendrán también un impacto en la calidad de laimagen, al igual que la eficiencia de la electrónica empleada. En el caso de la PET,además, la resolución temporal finita de los detectores condiciona la imagen, que serámás o menos ruidosa.
Otro efecto de degradación de la imagen a tener en cuenta es el movimiento delpaciente, o de los órganos bajo estudio (respiración, latido cardíaco, etc.).
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II. Unidad de Imagen Médica en la Gran Instalación
La Gran Instalación de Física Medica contará con una unidad de investigacióndedicada fundamentalmente a la reconstrucción y procesado de imágenes médicas, y a laalgorítmica relacionada con la corrección de aquellos fenómenos físicos de degradaciónde la imagen.
La finalidad de esta unidad será:♦ Apoyar los avances realizados en la instrumentación (hardware) por los grupos de la
Gran Instalación mediante el desarrollo de técnicas software adecuadas a losprototipos a desarrollar. En concreto, se trata de dotar a los escáneres de métodospara el procesado y reconstrucción de los datos obtenidos que permitan explotar almáximo las características de cada uno, de lo contrario, se corre el peligro de no saberadaptar toda la experiencia acumulada por el IFIC en el hardware a la realidad médica.
♦ Investigar nuevas técnicas de reconstrucción y de procesado de datos en el campo dela tomografía.
♦ Estudiar la creación de nuevos prototipos y contribuir al diseño y optimización de losmismos mediante la utilización de técnicas de simulación MonteCarlo.
♦ Apoyar a la Unidad de Terapia en la planificación y generación de imágenes. ♦ Colaborar en el proyecto de creación de un prototipo inbeam PET.
II.1. Líneas de investigación
Los campos de investigación principales de esta Unidad son:
a) Reconstrucción de imágenes.
(i) Desarrollo e implementación de algoritmos.
(ii) Adaptación de los métodos a los escáneres del IFIMED o de los gruposcolaboradores.
b) Fenómenos físicos de degradación la imagen.
(i) Desarrollo de modelos físicos.
(ii) Desarrollo de métodos para la corrección de la degradación.
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c) Simulaciones MonteCarlo.
d) Inbeam PET.
Una descripción detallada de las líneas se adjunta en el Anexo I.
A medida que se consolide la Gran Instalación y se establezcan vínculos decolaboración con Universidades y hospitales, se ampliarán las líneas de investigación alos campos siguientes:
a) Métodos de visualización 3D de la imagen.
b) Cuantificación de parámetros biológicos a partir de la imagen.
c) Modelos cinéticos.
d) Terapia guiada por la imagen.
e) Diagnóstico por ordenador.
f) Resonancia magnética.
g) Fusión de imágenes.
II.2.Experiencia previa
Actualmente, el IFIC cuenta con varios grupos de investigación dedicados a lossiguientes campos:
a) Imagen médica: Existe en el IFIC una línea de investigación dedicadaíntegramente a temas de reconstrucción de imágenes y corrección de efectos dedegradación en PET. Pese a su reciente creación, el grupo ha presentado sustrabajos con regularidad en congresos y revistas internacionales de prestigio. Estegrupo ha establecido vínculos de colaboración con centros como la TechnischeUniversität München, en Alemania, y la Université de Sherbrooke, en Canadá,ambos pioneros en el campo del desarrollo de prototipos PET para animalespequeños.
b) Simulaciones MonteCarlo: Uno de los campos tradicionales de aplicación de lassimulaciones MonteCarlo es la física de detectores y de altas energías. Por ello,
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el IFIC cuenta con profesionales especializados en el uso de paquetes desimulación y en el desarrollo de código de simulación propio. Las simulaciones seemplean no sólo para el estudio y análisis de los sucesos que se producen en losgrandes aceleradores de partículas; también las usan los miembros del grupo deImagen Médica para mejorar la reconstrucción de la imagen, y aquellos dedicadosal desarrollo de prototipos de diagnóstico.
c) Grid: Debido al papel fundamental que tienen las simulaciones MonteCarlo en lafísica de altas energías, el IFIC cuenta con una granja de procesadores dedicadosal cálculo distribuido de trabajos de simulación. EL grupo de Grid participa en elproyecto internacional Enabling Grids for EsciencE (EEGE), que incluye mas de90 instituciones en 32 países, y cuya meta es proporcionar a los cientificos losrecursos de la infraestructura Grid mundial, esto es, mas de 20,000 CPUs 24horas al día. Los campos de aplicación del proyecto EEGE son múltiples, entre losque cabe destacar la física de altas energías, las ciencias de la vida y la imagenmedica. Actualmente, los grupos de Grid y de Imagen Mŕdica del IFIC colaboranpara que este ultimo pueda beneficiarse de la infraestructura Grid.
II.3. Infraestructura
a) Espacio :
(i) Cuatro despachos (70 m2)
(ii) Una sala de ordenadores (50 m2).
b) Equipamiento y presupuesto para la puesta en marcha: 70 k€
• 6 ordenadores de sobremesa: 11 k€
• Una workstation: 5 k€
• Servidor para almacenamiento y bases de datos: 5 k€
• Librerías, licencias y paquetes científicos: 5 k€
• Cluster con 8 procesadores dual core: 45 k€
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II.4. Personal
La puesta en marcha de la Unidad de Imagen Médica requiere contar con la plantillasiguiente: a) Personal investigador
Jefe de unidad (plantilla fija).
Un investigador senior (plantilla fija)
Dos investigadores posdoctorales (contratados).
Tres investigadores predoctorales (contratados)
b) Personal técnico: Un técnico informático ( plantilla fija / dedicación compartida ) Un técnico superior informático (plantilla fija o contratado / dedicación
compartida)
Esta plantilla deberá aumentar conforme se consolida la Gran Instalación.
Las tareas fundamentales del personal técnico serán:• Administración y gestión del cluster• Instalación de paquetes• Paralelización y optimización de algoritmos.
Parte del personal técnico podrá compartir su dedicación a la Unidad de ImagenMédica con la unidad de Sistemas Informáticos.
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III. Anexo: Descripción detallada de las líneas de investigación
(a) Reconstrucción de imágenes:
Se ampliarán las actividades ya existentes en el IFIC para que abarquen otras técnicastomográficas de diagnóstico como por ejemplo SPECT. En concreto:
(i) Desarrollo e implementación de algoritmos de reconstrucción:
Se investigarán nuevas estrategias matemáticas para resolver el problema inversosubyacente a la reconstrucción de la imagen y se estudiará la forma óptima deimplementar los algoritmos para poder acelerar el tiempo de reconstrucción.
(ii) Adaptación de los métodos de reconstrucción a los escáneres del IFIMED y de los grupos colaboradores:
Una parte fundamental de los algoritmos iterativos de reconstrucción es la matriz derespuesta del sistema. Esta matriz depende del escáner empleado y por lo tantorequiere un cálculo dedicado para cada cámara. El nivel de detalle en la descripciónde la respuesta física del sistema condiciona la calidad de la imagen, pero también lavelocidad del proceso de reconstrucción. La Unidad de Imagen Médica se encargaráde modelar la respuesta del sistema de aquellos prototipos desarrollados en elIFIMED, así como la de las cámaras de aquellos grupos vinculados al IFIMED através de convenios de colaboración. El grupo de Imagen Médica estudiará, en cadacaso, la mejor forma de implementar la respuesta del sistema para optimizar lacalidad de imagen y el tiempo de reconstrucción según las necesidades y el campode aplicación de cada escáner.
(b) Fenómenos físicos de degradación la imagen:
Muchos fenómenos físicos que son intrínsecos a la tomografía impiden que sereconstruya con exactitud la información buscada. En algunos casos, existen técnicashardware que permiten disminuir el grado de degradación que conllevan dichosfenómenos, aunque es imposible suprimirlos por completo. Para obtener imágenesfidedignas es necesario, por tanto, corregir o compensar dichos efectos, lo cualrequiere, en la mayoría de los casos, conocer a fondo la física subyacente y podercuantificarla en forma de modelos.
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(i) Desarrollo de modelos :
Los efectos de degradación dependen de la técnica tomográfica, del escáner y delobjeto a estudiar. Sería deseable, sin embargo, contar con modelos de caráctergeneral que, mediante el ajuste de ciertos parámetros, puedan aplicarse a losdiferentes sistemas considerados.
(ii) Desarrollo de métodos de compensación .
Una vez conocido el modelo que describe el fenómeno de degradación a corregir,existen diferentes formas para evitar sus efectos negativos en la imagen.Estudiaremos el modo mas eficaz de incorporar los modelos para corregir losfenómenos de degradación.
(c) Simulaciones MonteCarlo:
Las simulaciones basadas en el método de MonteCarlo son, hoy en día, unaherramienta indispensable para el desarrollo de nuevos detectores en imagen medica.En las ultimas décadas, se han desarrollado numerosos paquetes de simulación parasu empleo en Física de Partículas, como GEANT o EGS4. En el campo el diagnosticopor la imagen, estos mismos paquetes se pueden usan para describir los escáneres yla Física involucrada en la detección de la radiación. También se ha desarrolladopaquetes de uso exclusivo en Física Medica, entre los que cabe destacar SimSET,Penelope, GATE, (basado en GEANT4), etc.
En la Unidad de Imagen Médica emplearemos las simulaciones MonteCarlo en lassiguientes tareas:
(i) Diseño y evaluación de prototipos :
Antes de la construcción de un nuevo escáner, es conveniente realizarsimulaciones que nos permitan encontrar la geometría y los materiales másadecuados para la aplicación para la que se han concebido, dentro de laslimitaciones impuestas por los presupuestos. Mediante la descripción de lasdiversas configuraciones posibles, podemos simular cual serán las propiedadesde los escáneres así construidos (eficiencia, resolución espacial, etc.) y el efectode los fenómenos de degradación dada esa configuración. Las simulacionesMontecarlo, por tanto, permiten optimizar el diseño antes de su construcción. Del
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mismo modo, una vez construidos, ayudan a entender los resultados obtenidos ya mejorar su rendimiento.
(ii) Apoyo a la creación de modelos de los fenómenos físicos :
Gracias a las simulaciones MonteCarlo podemos obtener una descripcióndetallada de la física subyacente a la emisión y detección de la radiación paracada escáner. Mientras que en las medidas reales muchos fenómenos físicos nose pueden identificar por separado, las simulaciones MonteCarlo sí permitendiferenciar las contribuciones de cada efecto, lo cual facilita la comprensión delos mismos, y de la creación de modelos para corregir aquellos efectos quedegradan la imagen.
(iii) Apoyo a la reconstrucción de imágenes :
Durante la fase de desarrollo y de prueba de nuevos algoritmos dereconstrucción, es conveniente disponer de datos sobre objetos conocidos paraestudiar los efectos de la reconstrucción y su eficiencia. Las simulaciones MonteCarlo permiten crear objetos con la geometría y características deseadas, ysuprimir o identificar por separado determinados efectos de degradación,ofreciendo así diversos niveles de datos con los que cuantificar los algoritmosdesarrollados. Ademas, las simulaciones MonteCarlo son, hoy en día, unaherramienta esencial para poder describir la respuesta del sistema e incluso larespuesta de los objetos bajo estudio.
(d) Inbeam PET: La Unidad de Imagen Médica participará activamente en el proyecto conjunto delIFIMED de desarrollo de un prototipo PET inbeam, esto es, un prototipo PETdiseñado para detectar la radiación procedente del paciente que está siendo irradiado,radiación que se origina como resultado de la activación de la materia a lo largo de latrayectoria del haz. La finalidad de un prototipo para PET inbeam es la de controlar entiempo real la localización y la dosis de irradiación que recibe el paciente, las cualesdeben corresponderse con lo establecido en el protocolo de planificación de la terapia.Este prototipo ha de ser diseñado a medida del sistema de terapia de protones autilizar, ya que no debe obstaculizar los movimientos del gantry ni la trayectoria delhaz. Esta circunstancia condiciona la geometría del sistema PET, lo cual, a su vez,
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impondrá severas limitaciones que hay que compensar con materiales y sistemas dedetección adecuados, y métodos de reconstrucción adhoc. Estos últimos deben estarconcebidos para sacar el máximo partido a una geometría incompleta y a unos datoscaracterizados por un alto nivel de ruido estadístico.Una vez reconstruida, la imagen de PET, que corresponde a un mapa de activaciónbeta+, se compara con el mapa procedente de las simulaciones MonteCarlorealizadas sobre la base de la planificación de la terapia. Las desviaciones entreambos mapas permiten corregir los posibles errores en la dosis o en la localizaciónespacial del haz. Por ello, una reconstrucción en tiempo real es de vital importancia.Del mismo modo, es fundamental para el éxito de esta técnica contar con modelos ymedidas nucleares de precisión que puedan ser incluidas en las simulaciones MonteCarlo. Estos aspectos se trabajarán conjuntamente con otras Unidades del IFIMED:
Otras líneas a desarrollar:
Métodos de visualización 3D de la imagen .
Cuantificación de parámetros biológicos a partir de la imagen .
Modelado cinético .
Terapia guiada por la imagen .
Diagnóstico por ordenador .
R esonancia magnética .
Fusión de imágenes .
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