Biomodelo de arteria aorta.

Selección de imágenes médicas.

Selección de un set de imágenes provenientes de un estudio CT tórax de referencia

anónima. Se requiere, en lo posible, la utilización de contraste para diferenciar con

facilidad las regiones que pertenecen a la aorta. Para identificar la aorta, es necesario que

las cavidades cardiacas se muestren grises, mientras que la zona aortica totalmente en

blanco. Además, el programa también permite moverse entre las dimensiones del

volumen que conforman las imágenes para, de esta forma, visualizar mejor la aorta en

cada una de las vistas.

Anonimización de imágenes médicas.

Se recomienda que las imágenes se encuentren en formato DICOM y

anonimizadas, para evitar la visualización y probable divulgación de datos personales

sensibles. La mayoría de los sistemas PACS permiten la anonimización de los estudios

en formato DICOM al momento mismo de ser exportado. Resulta sumamente útil

realizar la anonimización de datos in-situ para evitar tener que acudir a herramientas

complementarias para llevar adelante la tarea.

Es importante recordar que el formato DICOM contiene, además del archivo de

imágenes propiamente dicho, un conjunto de protocolos que refieren a información,

protocolos de comunicación, esquema de organización en niveles (DICOMDIR), etc.

Para la tarea de anonimización se opera sobre el DICOM header, que engloba al

conjunto de información asociada a un set de imágenes bajo una misma fila. Mantiene

una codificación estándar que, al ser leída, muestra un conjunto de etiquetas que

representan la información asociada a ese set de imágenes.

El proceso de anonimización también se denomina “limpieza” —cleaning— del

dataset. En general se reconoce que “limpiar” las etiquetas asociadas a “Patient's

Name”, “Patient's ID” y “Accession Number” asegura una total anonimización del

dataset.

En cualquier caso, se recomiendan las siguientes opciones de anonimización:

1. Aplicaciones web: existe una variedad de herramientas gratuitas diseñadas

específicamente para cargar, modificar y exportar sets de archivos DICOM.

Estas herramientas modifican directamente la información ubicada en el

DICOM header y permiten, posteriormente, generar un nuevo conjunto de

archivos DICOM y un nuevo DICOMDIR para ser almacenado o traspasado a

algún medio digital —CD, por ejemplo—. Se recomienda

http://www.dclunie.com/pixelmed/software/webstart/DicomCleanerUsage.html

2. Mimics de Materialise: el software recomendado para la segmentación pulmonar

también incluye un módulo para anonimizar el set de imágenes cargado como un

nuevo proyecto. Seleccionando el acceso directo al módulo Anonymize, se

abrirá una pestaña que incluye tres tablas: Modify, Keep y All, donde se dispone

la información correspondiente al DICOM header. En Modify, se observan con

su correspondiente etiqueta y valor asociado la información que será modificada

(para completar la anonimización) y, en Keep, las etiquetas que no contienen

información sensible que serán conservadas. Mimics, al hacer un click sobre

Anonymize, realizará el proceso de manera automática.

Preprocesamiento.

En general, partiendo de un dataset de un estudio CT, no se requiere

preprocesamiento de las imágenes. Slicer3d ofrece varias opciones para la visualización

de contraste, dependiendo del problema que se esté trabajando, como análisis cerebral,

torácico, abdominal, óseo, entre otros (figura 91, configuración opción volumes).

Además, en las vistas en perspectiva de la reconstrucción 3D, es posible ajustar el

contraste observado con el clic izquierdo a través de la imagen, lo que permite obtener

una visualización que permita identificar las partes de la aorta en cada una de las vistas,

tal como se muestra en las figuras 93, 94 y 95.

Sin embargo, es crucial ser capaz de reconocer las siguientes estructuras y sus

dimensiones anatómicas: aorta ascendente, arco aórtico, aorta descendente, tronco

arterial braquiocefálico y arteria carótida común izquierda.

Figura 91. Opción Volumes. Fuente: elaboración propia.

Figura 92. Configuración opción Volumes. Fuente: elaboración propia.

Figura 93. Vista coronal. Fuente: elaboración propia.

Figura 94. Vista sagital. Fuente: elaboración propia.

Figura 95. Vista axial. Fuente: elaboración propia.

Segmentación utilizando Slicer3D 4.10.2.

Creación de un nuevo proyecto.

La creación del proyecto requiere de la simple selección del set de imágenes a

utilizar. Se recomienda, como se mencionó anteriormente, utilizar archivos DICOM:

1. Preparación de las imágenes. Como primer paso, se debe descargar los archivos

DICOM del examen proporcionado e importarlo mediante el módulo "Welcome

to slicer". Se puede utilizar, alternativamente, un procedimiento drag and drop de

los archivos DICOM (figura 96). En la porción derecha de la interfaz, se

visualizan los datos asociados a los archivos DICOM. En este punto, se observan:

la porción superior de la interfaz muestra la visualización en tres dimensiones,

mientras que la porción inferior de la interfaz muestra las distintas vistas.

Figura 96. Upload de archivos DICOM indicando un path/directorio. Fuente: elaboración propia.

2. Módulo Volume Rendering. Una vez cargadas las imágenes e identificadas las

regiones de las vistas que pertenecen a la aorta, el primer paso sugerido para la

segmentación es realizar el recorte por medio de la herramienta ROI (Region of

interest) para acotar el área a trabajar. La encontraremos bajo el módulo “Volume

Rendering” del menú desplegable en la barra de herramientas. Al dar clic en la

opción, se abre un cuadro delimitador, donde podremos seleccionar nuestro ROI

para el caso de estudio en las vistas bidimensionales. Posteriormente, es necesario

activar la opción “crop” para eliminar las partes externas al recuadro. Una vez que

se aplican los cambios, las vistas bidimensionales se acotan al área que fue

predefinida.

Figura 97. Volume Rendering. Fuente: elaboración propia.

Figura 98. Volume Rendering. Fuente: elaboración propia.

Figura 99. Crop volume. Fuente: elaboración propia.

Antes de comenzar.

En este punto, se propone un flujo de trabajo semiautomático llevado a cabo para

la segmentación de la aorta, a fin de alcanzar un modelado con suficiente fidelidad para

usos educativos.

Para realizar una segmentación de la arteria o porción de la misma, dicho proceso

se compone de una serie de pasos que busca delimitar el área de trabajo. Se probaron las

distintas opciones de segmentación manual y segmentación semiautomática,

proporcionadas por el software, para evaluar el desempeño y agilidad de los procesos. Se

provee un flujo de trabajo centrado en el módulo Fast Machine. El módulo se encuentra

disponible agregando la extensión “Segment Editor Extra Effects”, que incluye métodos

semiautomáticos que aumentan la segmentación de semillas/puntos definidos por el

usuario.

La utilidad de Fast Machine, aunque similar al módulo “Region Growing”, radica

en la implementación de un algoritmo sumamente eficaz en detectar los bordes de una

estructura anatómica a partir de una semilla. Su principal desventaja es que requiere

mayor poder de cómputo que otros módulos o herramientas como la umbralización. Sin

embargo, el tiempo invertido en aguardar la etapa de cómputo se ahorra sustancialmente

al obtener una segmentación que requiere menor trabajo de corrección manual, a

comparación de otras opciones provistas por 3d Slicer.

Modulo Fast Machine.

El primer paso para generar el biomodelo es crear un proceso de segmentación en

el botón “Add”, ubicado en “Segment Editor” (figura 100). Posteriormente, se deben

indicar las semillas iniciales mediante la herramienta Paint. Se recomiendan los siguientes

5 puntos:

1. Aorta ascendente.

2. Aorta descendente.

3. Tronco arterial braquiocefálico.

4. Arteria carótida común izquierda.

5. Arteria subclavia izquierda.

Se recomienda ubicar la semilla en un punto lo más caudal posible del tramo de

aorta, utilizando para tal fin la perspectiva sagital.

Una alternativa a la herramienta Paint es “Level Tracing”, la cual identifica

porciones zonales donde hay una similitud en el valor de los píxeles. La utilidad de esta

herramienta dependerá de si se ha utilizado material de contraste en el estudio

diagnóstico.

Figura 100. Segment Editor. Fuente: elaboración propia.

Fast Machine implementa una segmentación de contorno activa basada en el

método de marcha rápida, luego de la ubicación de las semillas de entrada dentro de la

región a segmentar. El flujo de trabajo para la utilización de este módulo es el siguiente:

1. Inicialización: se requiere, para inicializar el proceso, especificar el volumen

segmentado objetivo, con un número positivo estimativo del volumen esperado

de la estructura segmentada a la que se debe arribar.

2. Ajuste del resultado de la segmentación: la segmentación sigue un proceso de

evolución de contorno activo, que comienza desde los puntos de inicio

proporcionados en el paso de inicialización. Se puede retroceder en la evolución

del contorno de segmentación cambiando el valor actual del volumen para la

estructura segmentada.

Es recomendable sobreestimar el volumen final de segmentación. La

subestimación significa la obtención de un volumen no apto para continuar con el flujo

de trabajo propuesto en la presente guía. Además, el módulo permite retroceder en la

evolución del contorno, pero no puede exceder el límite del volumen predefinido. Si el

resultado de la operación no es satisfactorio, se debe intentar agregando más marcadores

fiduciales12.

Figura 101.Visualización. Fuente: elaboración propia.

Se debe seleccionar un color para representar el área segmentada. Siguiendo los

pasos indicados, se debe arribar a una aproximación de la geometría real de la aorta. A

continuación, se deben utilizar técnicas para la reducción de segmentos, filtrado y

suavizado para eliminar ciertas regiones que no son interés para el estudio, antes de

generar el sólido sobre la segmentación. Las acciones a realizar son manuales y se realizan

sobre la segmentación propiamente dicha o sobre las distintas perspectivas del set de

imágenes. A saber:

1. Correcciones de segmentación insuficiente: la herramienta Paint para rellenar los

espacios en blanco, Island para eliminar regiones separadas a la aorta y, con la

ayuda de las herramientas de corte y dibujado, se perfeccionan aún más las áreas

en rojo que se muestran en la figura. De esta manera, se evita tener partes sin

segmentar que no hayan sido identificadas automáticamente por el algoritmo.

2. Técnicas de suavizado: para obtener una mejor calidad de segmentación, el

software cuenta con técnicas de suavizado tales como “median”, “gaussian”,

“joint smoothing” etc. que, como su nombre lo indica, ayudan a suavizar los

bordes de la aorta y eliminar formaciones que no pertenecen al segmento deseado.

Módulo Hollow

De aplicación intuitiva, el último paso consiste en la utilización del Módulo

Hollow para generar una segmentación hueca (figura 102).

Figura 102. Módulo Hollow. Fuente: elaboración propia.

Figura 103. Biomodelo hueco. Fuente: elaboración propia.

Finalmente, se obtiene el biomodelo de la aorta (figura 104). Para pasar a

postprocesamiento, se recomienda exportar el biomodelo en formato STL; para ello, es

necesario utilizar las herramientas “Segmentation” y “Export to Files”. Luego,

seleccionar la carpeta destino y la escala (figura 105).

Figura 104. Biomodelo generado en Slicer3d. Vista lateral. Fuente: elaboración propia.

Figura 105. Exportación del biomodelo. Fuente: elaboración propia.

Postprocesamiento utilizando 3-Matic 13.0.

Una de las mejores opciones para realizar postprocesamiento (o, como mínimo,

una parte de él) de los sólidos generados mediante software de segmentación es a través

de 3-matic de Materialise.

Según sus desarrolladores, se trata de un “CAD anatómico” diseñado

específicamente para trabajar con biomodelos. Al ser parte del paquete de Materialise, se

encuentra optimizado para ser utilizado en conjunto con Mimics y presenta la opción de

corregir errores frecuentes en la segmentación del biomodelo y, también, realizar tareas

estándar de un CAD: análisis, mediciones, fixeo de problemas y trabajo sobre las

superficies (smoothing, remeshing, etc.).

Para 3-matic, los sólidos importados son “partes” y sobre ellos se pueden realizar

“operaciones” que modifican sus propiedades. En el panel de objetos —Object tree—,

encontraremos cada parte con su respectiva metadata y con los distintos objetos que

componen su superficie —por ejemplo, un sólido puede estar compuesto por varias

curvas y bordes—. Las operaciones se ubican en el panel con el mismo nombre, permite

modificar parámetros y, obviamente, requieren de la selección de una parte —el sólido

sobre el que se realizará la operación—. Esta terminología, seguramente, resultará

familiar para cualquier usuario de software CAD.

Por último, se muestran las opciones de visualización. En general, se recomienda

seleccionar la opción que permite visualizar los triángulos con sus nodos asociados

cuando se trabaje sobre el mallado.

Figura 106. Visualización. Fuente: elaboración propia.

Se presenta un workflow de postprocesamiento que incluye los siguientes

aspectos:

1. Módulo Fix

2. Módulo Finish

3. Módulo Measure y Analyze

4. Módulo Remesh

Módulo Fix.

Una de las mejores opciones para resolver problemas específicos del mallado,

que se genera al exportar un modelo a 3-Matic, es el módulo Fix. En general, es

recomendable comenzar por utilizar el Fix Wizard que, como su nombre lo indica, es

una herramienta automática que permite detectar errores en las normales de los

triángulos, superposiciones, contornos defectuosos, intersecciones y demás que suelen

ocurrir. Se debe realizar para cada sólido/volumen que hayamos importado. Para ello,

basta con seleccionar parte por parte y seleccionar la opción Update. Se mostrarán en

rojo los errores detectados y, seleccionando la opción “Follow Advice”, 3-Matic

procederá a corregirlos.

Figura 107. Módulo Fix. Fuente: elaboración propia.

Módulo Finish.

El módulo Finish cuenta con la herramienta Trim (figura 108), que se debe

utilizar para seccionar los extremos superior e inferior de la aorta. La selección es

manual (figura 109). Luego, se debe seleccionar el sólido y hacer clic en “aplicar” para

realizar el seccionamiento. Repetir para los extremos de cada ramificación aórtica.

Figura 108. Módulo Finish. Fuente: elaboración propia.

Figura 109. Trim. Fuente: elaboración propia.

Esto permite observar las estructuras internas de nuestro biomodelo:

Figura 110. Vista inferior. Fuente: elaboración propia.

Figura 111. Vista superior. Fuente: elaboración propia.

Figura 112. Vista frontal. Fuente: elaboración propia.

Analyze & Measure

El uso en conjunto de estos dos módulos permite realizar mediciones sobre

nuestro biomodelo. Las mediciones pueden expresarse mediante cotas. El flujo de

trabajo propuesto es el siguiente:

1. Analyze: generar líneas, arcos y demás representaciones geométricas sobre las

porciones de tejido a acotar.

2. Measure: acotar las representaciones generadas anteriormente.

Acotar nuestro biomodelo presenta múltiples beneficios y puede ser de mucha utilidad

al momento de determinar si nuestro paciente/sujeto de estudio presenta estructuras

anatómicas normales, para planificar una intervención o simplemente para sumar

información diagnóstica.

Ejemplo de aplicación.

● Analyze

○ Create Arc: genera un arco. Será utilizada para acotar el radio de la aorta

de prueba.

Para generar el arco, se aproxima mediante selección de tres puntos (para ello, elegir esta

configuración sobre las propiedades de la operación) y se recomienda utilizar la vista

inferior (figura arco para poder acotar).

Figura 113. Arco para poder acotar el arco de aorta de prueba. Fuente: elaboración propia.

● Measure

○ Distance

○ Radius

Para acotar las herramientas geométricas que hemos generado, bastará con seleccionarlas

como entidad a la hora de utilizar las operaciones mencionadas en el Módulo Measure.

Figura 114. Diámetro de nuestra aorta con sus cotas correspondientes. Vista Frontal. Fuente: elaboración

propia.

Remesh.

En general, los sólidos utilizan triángulos para representar estructuras. El

objetivo del uso de este módulo es mejorar y optimizar esa representación, modificando

las mallas que conforman a cada tejido.

El conjunto de operaciones que permite realizar 3-Matic sobre el mallado es

bastante amplio. Consisten en un grupo de herramientas, en su gran mayoría

automáticas, que buscan mejorar o modificar la calidad del mallado.

En este punto, no existe una recomendación general. La opción seleccionada

dependerá de los objetivos del usuario. Una opción que presenta buenos resultados es

seguir el siguiente esquema:

1. Probar una operación de Remesh.

2. Aplicar Smooth al sólido resultante.

3. Deshacer 1 y 2 y probar nuevamente con otra operación de Remesh.

En general, lo anterior permitirá, mediante observaciones, seleccionar la mejor

aproximación para los objetivos del usuario.

En nuestro caso, en particular, el objetivo es llegar a un tejido representativo, pero

idealizado. Por ello se aplicaron operaciones que reducen el número de triángulos en el

remesheado, pero manteniendo la estructura.

Figura 115. Uniform remesh. Se observan los cambios. Fuente: elaboración propia.

Conclusiones.

El flujo de trabajo propuesto no es el único y los pasos a seguir dependen, en

gran medida, de los sets de imágenes con los que se cuente. En general, siguiendo las

indicaciones anteriores y partiendo de un estudio de CT, sin necesidad de contraste y en

una persona con aorta dentro de límites anatómicos normales, se obtendrá un biomodelo

aceptable para ser usado como herramienta didáctica o con fines educativos en general.