Fuente: Bryce Vickmark/ MIT
La impresión 3D y sus extraordinarias posibilidades se abre paso cada vez en más frentes, desde la industria a los hogares pasando por campos como la medicina. Prótesis mucho más naturales e intuitivas o copias exactas de tumores a escala real para que los cirujanos puedan practicar antes de intervenir, son algunos de los ejemplos que este avance tecnológico ha permitido.
Ahora, un equipo de investigación del Instituto Tecnológico de Massachusetts (MIT) se ha unido al Boston Children's Hospital, ambos en Estados Unidos, para desarrollar un sistema que permite tomar imágenes por resonancia magnética del corazón de un paciente y, en cuestión de horas, convertirlas en un modelo físico tangible que los cirujanos pueden usar para planificar la intervención.
De esta forma, como detalla el MIT en un comunicado, se ofrece una herramienta muy intuitiva que permite a los especialistas evaluar y prepararse para las peculiaridades anatómicas de cada paciente previamente. “Los cirujanos podrán ver con sus manos", resalta Polina Golland, profesora de Ingeniería Eléctrica e Informática del MIT que dirigió el proyecto.
El software ya está listo para la prueba de fuego, un estudio en el que participarán siete cirujanos cardíacos del Hospital de Boston para evaluar la utilidad de los modelos. Para llegar hasta este punto Golland ha contado con un equipo multidisciplinar formado por Danielle Pace, estudiante del MIT que lideró el desarrollo del software que analiza las imágenes por resonancia magnética; Mehdi Moghari, físico del hospital a quien corresponden nuevos métodos que aumentan la precisión de la resonancia magnética por diez; y Andrew Powell, cardiólogo que coordina el trabajo clínico del proyecto.
Ahora, un equipo de investigación del Instituto Tecnológico de Massachusetts (MIT) se ha unido al Boston Children's Hospital, ambos en Estados Unidos, para desarrollar un sistema que permite tomar imágenes por resonancia magnética del corazón de un paciente y, en cuestión de horas, convertirlas en un modelo físico tangible que los cirujanos pueden usar para planificar la intervención.
De esta forma, como detalla el MIT en un comunicado, se ofrece una herramienta muy intuitiva que permite a los especialistas evaluar y prepararse para las peculiaridades anatómicas de cada paciente previamente. “Los cirujanos podrán ver con sus manos", resalta Polina Golland, profesora de Ingeniería Eléctrica e Informática del MIT que dirigió el proyecto.
El software ya está listo para la prueba de fuego, un estudio en el que participarán siete cirujanos cardíacos del Hospital de Boston para evaluar la utilidad de los modelos. Para llegar hasta este punto Golland ha contado con un equipo multidisciplinar formado por Danielle Pace, estudiante del MIT que lideró el desarrollo del software que analiza las imágenes por resonancia magnética; Mehdi Moghari, físico del hospital a quien corresponden nuevos métodos que aumentan la precisión de la resonancia magnética por diez; y Andrew Powell, cardiólogo que coordina el trabajo clínico del proyecto.
Segmentación de imagen
La resonancia magnética ofrece una imagen con una serie de secciones transversales de un objeto tridimensional. Al igual que una fotografía en blanco y negro, cada sección tiene zonas claras y oscuras, y los límites entre esas zonas pueden corresponder a los bordes de las estructuras anatómicas. Aunque no siempre es así. Determinar los límites entre diferentes objetos dentro de una imagen es uno de los mayores escollos que presenta la visión artificial, lo que se conoce como segmentación de imagen.
Los algoritmos existentes no son lo suficientemente fiables para crear modelos tan precisos como los que la planificación quirúrgica requiere. Hasta ahora, para mejorar la precisión de estos algoritmos se recurre a un modelo genérico aumentado del objeto en cuestión. En el caso de los corazones humanos, por lo general tienen las cámaras y vasos sanguíneos aproximadamente en los mismos sitios, lo que permitiría al algoritmo reducir dudas sobre los bordes de cada elemento. El problema en el que se centra este estudio es que muchos de los pacientes cardíacos del hospital infantil de Boston requieren cirugía precisamente porque la anatomía de su corazón es irregular, de ahí que se descarte el modelo genérico.
Otra experiencia anterior también permitió crear modelos imprimibles del corazón marcando manualmente los límites siguiendo las imágenes de la resonancia magnética. Sin embargo, tampoco resulta del todo manejable, teniendo en cuenta las aproximadamente 200 secciones transversales de las exploraciones de alta precisión que se pueden conseguir con el nuevo método de Moghari, lo que podría alargar el proceso de ocho a diez horas.
"La idea es explorar a los niños un día y utilizar otro día o dos para hacer la planificación de cómo se va a operar exactamente", señala Golland. "Si a eso hay que añadir otro día sólo para procesar las imágenes, se hace más difícil", añade.
La solución pasó entonces por pedir a un experto humano que identificara los límites en algunas de las secciones transversales y, a partir de ahí, pasar el control al algoritmo. Los mejores resultados se alcanzaron cuando se recurrió al experto para segmentar un pequeño parche -una novena parte de la superficie total- de cada sección transversal.
De esta forma, con sólo 14 parches segmentados y dejando que el algoritmo infiriera el resto, se produjo un 90 por ciento de aciertos de acuerdo con la segmentación completa realizada por expertos de 200 secciones transversales. Por contra, la segmentación humana de sólo tres parches bajó el porcentaje al 80 por ciento. "Si alguien me hubiera dicho que podría segmentar todo el corazón a partir de ocho muestras de cada 200, no lo habría creído", confiesa Golland, quien asegura que fue toda una sorpresa.
Por si fuera poco, el proceso al completo, incluyendo la segmentación humana de los parches de muestra y la generación algorítmica del modelo de corazón en 3D no toma mucho más de una hora, a lo que hay que sumar después un par de horas para la impresión. Tres horas, en definitiva, para que los cirujanos dispongan de un modelo personalizado.
La resonancia magnética ofrece una imagen con una serie de secciones transversales de un objeto tridimensional. Al igual que una fotografía en blanco y negro, cada sección tiene zonas claras y oscuras, y los límites entre esas zonas pueden corresponder a los bordes de las estructuras anatómicas. Aunque no siempre es así. Determinar los límites entre diferentes objetos dentro de una imagen es uno de los mayores escollos que presenta la visión artificial, lo que se conoce como segmentación de imagen.
Los algoritmos existentes no son lo suficientemente fiables para crear modelos tan precisos como los que la planificación quirúrgica requiere. Hasta ahora, para mejorar la precisión de estos algoritmos se recurre a un modelo genérico aumentado del objeto en cuestión. En el caso de los corazones humanos, por lo general tienen las cámaras y vasos sanguíneos aproximadamente en los mismos sitios, lo que permitiría al algoritmo reducir dudas sobre los bordes de cada elemento. El problema en el que se centra este estudio es que muchos de los pacientes cardíacos del hospital infantil de Boston requieren cirugía precisamente porque la anatomía de su corazón es irregular, de ahí que se descarte el modelo genérico.
Otra experiencia anterior también permitió crear modelos imprimibles del corazón marcando manualmente los límites siguiendo las imágenes de la resonancia magnética. Sin embargo, tampoco resulta del todo manejable, teniendo en cuenta las aproximadamente 200 secciones transversales de las exploraciones de alta precisión que se pueden conseguir con el nuevo método de Moghari, lo que podría alargar el proceso de ocho a diez horas.
"La idea es explorar a los niños un día y utilizar otro día o dos para hacer la planificación de cómo se va a operar exactamente", señala Golland. "Si a eso hay que añadir otro día sólo para procesar las imágenes, se hace más difícil", añade.
La solución pasó entonces por pedir a un experto humano que identificara los límites en algunas de las secciones transversales y, a partir de ahí, pasar el control al algoritmo. Los mejores resultados se alcanzaron cuando se recurrió al experto para segmentar un pequeño parche -una novena parte de la superficie total- de cada sección transversal.
De esta forma, con sólo 14 parches segmentados y dejando que el algoritmo infiriera el resto, se produjo un 90 por ciento de aciertos de acuerdo con la segmentación completa realizada por expertos de 200 secciones transversales. Por contra, la segmentación humana de sólo tres parches bajó el porcentaje al 80 por ciento. "Si alguien me hubiera dicho que podría segmentar todo el corazón a partir de ocho muestras de cada 200, no lo habría creído", confiesa Golland, quien asegura que fue toda una sorpresa.
Por si fuera poco, el proceso al completo, incluyendo la segmentación humana de los parches de muestra y la generación algorítmica del modelo de corazón en 3D no toma mucho más de una hora, a lo que hay que sumar después un par de horas para la impresión. Tres horas, en definitiva, para que los cirujanos dispongan de un modelo personalizado.
Próximos pasos
De momento, el algoritmo permite examinar parches de secciones transversales no segmentadas y buscar características similares en las secciones transversales segmentadas más cercanas. Sin embargo, los investigadores estudian cómo incluir parches que atraviesen transversalmente varias secciones para mejorar su rendimiento.
Mientras en el MIT continúa la investigación en esa línea, en el hospital de Boston se llevará a cabo el estudio clínico, que implicará la realización de resonancias magnéticas a diez pacientes que ya hayan recibido tratamiento anterior. Cada uno de los siete cirujanos recibirá información sobre esos pacientes -de algunos, probablemente, más de una vez-, incluyendo la imagen en bruto de la resonancia y, de forma aleatoria, el modelo semi-manual o el 3D basado, de nuevo al azar, en segmentaciones humanas o algorítmicas.
Con los datos obtenidos, los cirujanos elaborarán planes quirúrgicos para comparar con la documentación de las intervenciones previas a cada uno de los pacientes. La esperanza es que el estudio demuestre si los modelos físicos impresos en 3D pueden mejorar los resultados quirúrgicos. Y no sólo por la reducción del tiempo empleado, sino también por bajar la incidencia de lesiones residuales o, en última instancia, utilizar los parches 3D impresos para adaptar prótesis al paciente. Sin contar lo que simplificaría la explicación a los padres sobre la anatomía cardíaca de sus hijos.
De momento, el algoritmo permite examinar parches de secciones transversales no segmentadas y buscar características similares en las secciones transversales segmentadas más cercanas. Sin embargo, los investigadores estudian cómo incluir parches que atraviesen transversalmente varias secciones para mejorar su rendimiento.
Mientras en el MIT continúa la investigación en esa línea, en el hospital de Boston se llevará a cabo el estudio clínico, que implicará la realización de resonancias magnéticas a diez pacientes que ya hayan recibido tratamiento anterior. Cada uno de los siete cirujanos recibirá información sobre esos pacientes -de algunos, probablemente, más de una vez-, incluyendo la imagen en bruto de la resonancia y, de forma aleatoria, el modelo semi-manual o el 3D basado, de nuevo al azar, en segmentaciones humanas o algorítmicas.
Con los datos obtenidos, los cirujanos elaborarán planes quirúrgicos para comparar con la documentación de las intervenciones previas a cada uno de los pacientes. La esperanza es que el estudio demuestre si los modelos físicos impresos en 3D pueden mejorar los resultados quirúrgicos. Y no sólo por la reducción del tiempo empleado, sino también por bajar la incidencia de lesiones residuales o, en última instancia, utilizar los parches 3D impresos para adaptar prótesis al paciente. Sin contar lo que simplificaría la explicación a los padres sobre la anatomía cardíaca de sus hijos.