Automatic generation of models for abdominal aortic aneurysms and intraluminal thrombus based on hexahedral meshes

To propose an automated patient-specific algorithm for the creation of accurate and smooth meshes of the aortic anatomy, to be used for evaluating rupture risk factors of abdominal aortic aneurysms (AAA). Finite element (FE) analyses and simulations require meshes to be smooth and anatomically accurate, capturing both the artery wall and the intraluminal thrombus (ILT). The two main difficulties are the modeling of the arterial bifurcations, and of the ILT, which has an arbitrary shape that is conforming to the aortic wall.

A method for incorporating residual stresses into patient-specific finite element simulations of arteries with an example on AAAs

Through progress in medical imaging, image analysis and finite element (FE) meshing tools it is now possible to extract patient-specific geometries from medical images of abdominal aortic aneurysms(AAAs), and thus to study clinically-relevant problems via FE simulations. Such simulations allow additional insight into human physiology in both healthy and diseased states. Medical imaging is most often performed in vivo, and hence the reconstructed model geometry in the problem of interest will represent the in vivo state, e.g., the AAA at physiological blood pressure. However, classical continuum mechanics and FE methods assume that constitutive models and the corresponding simulations begin from an unloaded, stress-free reference condition.

Extracción Automática de la Línea Central de Estructuras Tubulares: Implementación Matricial

Se propone una nueva implementación matricial de un algoritmo para la extracción automática de la línea central de estructuras tubulares. El algoritmo seleccionado calcula la línea central de estructuras complejas sin la necesidad de interacción con el usuario. En el trabajo se explica detalladamente cómo llevar a cabo la implementación matricial utilizando el lenguaje de computación de Matlab. La implementación matricial permite el cálculo de la línea central en pocos segundos, mejorando en varios grados de magnitud la implementación disponible en ITK.

Validación de dos algoritmos para la localización 3D del instrumental laparoscópico a partir de la imagen de vídeo endoscópico

Uno de los aspectos fundamentales en un sistema de cirugía guiada por imagen (CGI) es la localización del instrumental quirúrgico con respecto a la anatomía del paciente. Los sistemas basados en sensores ofrecen buenos niveles de precisión, pero son sensibles a distintas fuentes de ruido en el quirófano y contribuyen a la sobrecarga tecnológica del mismo. Una alternativa novedosa es analizar la imagen del vídeo endoscópico para llevar a cabo la detección y localización espacial del instrumental. Se presenta en este trabajo la validación de dos métodos, basados en el diámetro aparente y en la sección transversal del instrumental, para la localización espacial del instrumental a partir de los bordes y la posición 2D de la punta en la imagen. La validación, llevada a cabo en un simulador físico, se realiza comparando los resultados con el sistema Kinescan/IBV. Los resultados muestran para cada método un error medio de 12,7 y 12,8 mm respectivamente. La incorporación de estos algoritmos dentro del paradigma de navegación propuesto en el proyecto THEMIS permitirá al cirujano conocer la posición del instrumental de forma no intrusiva y transparente, sin necesidad de equipamiento adicional en el quirófano.

Integración de tecnologías eye-tracking con vídeos interactivos para neurorrehabilitación cognitiva

La integración de las nuevas tecnologías en el proceso de rehabilitación permite la generación de terapias personalizadas, ubicuas y basadas en la evidencia. Tecnologías como el vídeo interactivo son propicias para el desarrollo de entornos virtuales en los que el paciente se ve inmerso dentro de actividades de la vida diaria en los que tiene que lograr un objetivo ecológico en un contexto seguro, controlado y adaptado a su perfil disfuncional. Dentro de este marco de rehabilitación la interacción visual paciente-entorno virtual se entiende como el mecanismo de comunicación principal, siendo además la atención visual un reflejo del estado cognitivo del paciente. El trabajo presentado en este artículo permite la integración de un sistema de eye-tracking con un entorno de neurorrehabilitación basado en vídeo interactivo. El objetivo último del sistema es la monitorización en tiempo real de la atención visual del usuario durante el proceso de neurorrehabilitación. Esta monitorización permite no sólo reproducir la ejecución de la actividad junto con el foco de la mirada, sino también detectar faltas de atención por parte del usuario, que permiten al vídeo interactivo reaccionar y adaptar la presentación de estímulos para ayudar a centrar su atención y así completar el objetivo de la actividad.

Herramienta de modelado disfuncional tridimensional basado en estudios de neuroimagen

El modelado disfuncional basado en estudios de neuroimagen mejora la comprensión de los cambios estructurales provocados ante la presencia de lesiones cerebrales. Actualmente, existen numerosas herramientas para el análisis y procesado de estudios de neuroimagen. Algunas de ellas, como el 3D Slicer, BrainVoyager y el FreeSurfer permiten la creación y navegación sobre modelos tridimensionales cerebrales sin alteraciones estructurales. Sin embargo, no se han detectado herramientas que permitan modelar tridimensionalmente lesiones a partir de estudios de neuroimagen, concretamente de estudios de resonancia magnética. El objetivo de este trabajo es el diseño de una metodología que permite la creación de este tipo de modelos y su visualización y navegación.

Identificación de Oportunidades de Mejora en Procesos de Neurorrehabilitación

El modelado de procesos es una técnica de gestión empresarial destinada a la mejora continua de los procesos de una organización, como base operativa y estructural de la misma. En el ámbito de la Neurorrehabilitación, crece el interés por los mapas de procesos como herramienta de comprensión, representación y análisis de los procesos clínicos. El presente trabajo se centra en la identificación de oportunidades de mejora de las actividades de rehabilitación, con el objetivo de definir nuevas estrategias de monitorización y automatización que permitan su evolución hacia el nuevo modelo de rehabilitación ubicua, personalizada y basada en la evidencia.

Segmentación automática de aneurismas aórticos abdominales a partir de imágenes de resonancia magnética basada en modelos activos de forma y modelos de textura

Se presenta un algoritmo semiautomático de segmentación de aneurismas aórticos abdominales (AAA) basado en modelos activos de forma (ASM) y modelos de textura. La información de textura viene dada por un conjunto de cuatro imágenes 3D de resonancia magnética (RM) compuestas por cortes axiales de la zona abdominal. En estas imágenes son visibles la luz aórtica, la pared aórtica y el trombo intraluminal (ILT). Dado el tamaño limitado del conjunto de imágenes de RM, se han implementado un ASM que capture las características específicas del conjunto de entrenamiento compuesto por 35 imágenes de tomografía axial computarizada (CTA), de modo que la variación de forma pueda ser adecuadamente caracterizada. La textura se caracteriza a partir de las imágenes de RM. Para la evaluación del algoritmo se ha llevado a cabo una validación cruzada dejando uno fuera sobre el conjunto de imágenes de RM.

Using a causal smoothing to improve the performance of an on-line neural network glucose prediction algorithm

This work evaluates a spline-based smoothing method applied to the output of a glucose predictor. Methods:Our on-line prediction algorithm is based on a neural network model (NNM). We trained/validated the NNM with a prediction horizon of 30 minutes using 39/54 profiles of patients monitored with the Guardian® Real-Time continuous glucose monitoring system The NNM output is smoothed by fitting a causal cubic spline. The assessment parameters are the error (RMSE), mean delay (MD) and the high-frequency noise (HFCrms). The HFCrms is the root-mean-square values of the high-frequency components isolated with a zero-delay non-causal filter. HFCrms is 2.90±1.37 (mg/dl) for the original profiles.

Automatic generation of real-time deformable parametric model of the aorta for a VR-based catheterism guidance system

The purpose of this work is twofold: first, to develop a process to automatically create parametric models of the aorta that can adapt to any possible intraoperative deformation of the vessel. Second, it intends to provide the tools needed to perform this deformation in real time, by means of a non-rigid registration method. This dynamically deformable model will later be used in a VR-based surgery guidance system for aortic catheterism procedures, showing the vessel changes in real time.

E-MIS validity applied to TELMA enhanced learning environment

Enhanced learning environments are arising with great success within the field of cognitive skills training in minimally invasive surgery (MIS) because they provides multiple benefits since they avoid time, spatial and cost constraints. TELMA [1,2] is a new technology enhanced learning platform that promotes collaborative and ubiquitous training of surgeons. This platform is based on four main modules: an authoring tool, a learning content and knowledge management system, an evaluation module and a professional network. TELMA has been designed and developed focused on the user; therefore it is necessary to carry out a user validation as final stage of the development. For this purpose, e-MIS validity [3] has been defined. This validation includes usability, contents and functionality validities both for the development and production stages of any e-Learning web platform. Using e-MIS validity, the e-Learning is fully validated since it includes subjective and objective metrics. The purpose of this study is to specify and apply a set of objective and subjective metrics using e-MIS validity to test usability, contents and functionality of TELMA environment within the development stage.

Technical evaluation of a third generation optical pose tracker for motion analysis and image-guided surgery

Laparoscopic instrument tracking systems are an essential component in image-guided interventions and offer new possibilities to improve and automate objective assessment methods of surgical skills. In this study we present our system design to apply a third generation optical pose tracker (Micron- Tracker®) to laparoscopic practice. A technical evaluation of this design is performed in order to analyze its accuracy in computing the laparoscopic instrument tip position. Results show a stable fluctuation error over the entire analyzed workspace. The relative position errors are 1.776±1.675 mm, 1.817±1.762 mm, 1.854±1.740 mm, 2.455±2.164 mm, 2.545±2.496 mm, 2.764±2.342 mm, 2.512±2.493 mm for distances of 50, 100, 150, 200, 250, 300, and 350 mm, respectively. The accumulated distance error increases with the measured distance. The instrument inclination covered by the system is high, from 90 to 7.5 degrees. The system reports a low positional accuracy for the instrument tip.

Integración de dispositivos de salud personal en la plataforma de telecuidado para diabetes PERSONA

La plataforma de telecuidado PERSONA se ha desarrollado en el marco del CIBER-BBN y tiene por objetivo soportar el autocuidado diario de pacientes con diabetes tipo 1. La plataforma proporciona acceso a herramientas de soporte a la decisión, de procesado automático de la información, de monitorización de las variables que afectan a la enfermedad y facilita la comunicación entre los agentes involucrados en el cuidado del paciente. La integración de dispositivos médicos interoperables es un requisito principal de la plataforma PERSONA. En este trabajo presentamos las soluciones adoptadas en cuanto a la integración de dispositivos médicos y analizamos las características de los protocolos de comunicación inalámbrica de los dispositivos considerados y los recursos necesarios para la comunicación con dispositivos móviles de telefonía.

Clasificación de sujetos según el control motor de la extremidad superior en Neurorrehabilitación Funcional

El presente trabajo propone la aplicación de las redes neuronales artificiales (RNA) en la comparación del movimiento de la extremidad superior entre sujetos con Daño Cerebral Adquirido y sujetos sanos. La finalidad de esta comparación es clasificar a los sujetos según su control motor para posteriormente emitir una valoración funcional del movimiento como parte de un método de evaluación objetiva en neurorrehabiliatación funcional de extremidad superior. Para realizar esta comparación se propone un método en el que se aplica un pre-procesado a los datos usando análisis de componentes principales (ACP) para reducir la dimensión de los mismos y entrenar la red. Fueron evaluadas diferentes estructuras de redes. El resultado obtenido con el método propuesto fue de un 95.65% de exactitud en la clasificación. Este resultado permite certificar el uso de las RNAs como una opción viable para la evaluación disfuncional del movimiento de sujetos sanos y con DCA. Esta investigación puede ser considerada como un estudio piloto para investigaciones en mayor profundidad que corroboren estos resultados.

Utilidad del vídeo quirúrgico en las cirugías de mínima invasión

El vídeo quirúrgico es la principal fuente de información intraoperatoria para el seguimiento de la intervención quirúrgica. Actualmente, su uso como medio de análisis no se halla implantado. Este trabajo presenta su utilidad con casos de uso reales que explotan la información presente en los vídeos a través del procesamiento de los vídeos. Los algoritmos desarrollados permiten la segmentación y seguimiento de los elementos de la escena, la reconstrucción y la localización espacial de los trócares. Se presenta a modo de ejemplos un entorno de formación y un sistema de navegación quirúrgica que explotan la información presente en los vídeos captados por el endoscopio.