Técnicas informáticas para el análisis de columna en la resonancia magnética

La capacidad de la resonancia magnética (IRM) para ofrecer análisis precisos de tejidos blandos, personalizar secuencias de imagen para satisfacer necesidades diagnósticas particulares, orientar los planos de imagen con estructuras anatómicas pertinentes y eliminar cualquier riesgo asociado a la exposición a la radiación la distingue como una técnica ventajosa para analizar la columna vertebral.

En los últimos 10-15 años, ha habido un aumento de publicaciones sobre técnicas informatizadas para analizar la columna vertebral en respuesta al creciente interés por la resonancia magnética.

La columna vertebral está compuesta por vértebras interconectadas que se apilan en forma de columna y están separadas por discos intervertebrales. El canal espinal, una estructura tubular que contiene la médula espinal, que también está rodeada por una capa de líquido cefalorraquídeo, se encuentra dentro de la columna vertebral. La columna vertebral y el canal/médula espinal se abordan conceptualmente de maneras distintas debido a sus características diferentes.

Variación de intensidad en la resonancia magnética

Una dificultad que se encuentra en la resonancia magnética es la ausencia de mediciones cuantitativas por imagen similares a las unidades de Hounsfield utilizadas en la tomografía por rayos X. Aunque es posible, obtener resonancias magnéticas cuantitativas es un reto, por lo que aún no se emplean con frecuencia en la práctica clínica.

Como resultado, la información relacionada con la apariencia, como los rangos de intensidad, no puede transferirse entre diversas secuencias o configuraciones de imagen. Las técnicas que dependen en gran medida de intensidades absolutas pueden requerir reparametrización si se usan en una configuración diferente o pueden no ser aplicables en absoluto.

Además, las intensidades de tejidos idénticos pueden variar espacialmente dentro de una misma imagen. Las imperfecciones durante la adquisición de imágenes pueden provocar una intensidad no uniforme o inhomogeneidad, especialmente en las regiones torácicas inferiores. Las técnicas destinadas a porciones más grandes de la columna deben abordar esta variación espacial en la relación entre intensidad y tejido.

Efecto de volumen parcial

El efecto del volumen parcial, un fenómeno bien conocido, ocurre en los límites entre tejidos. La intensidad observada en un vóxel es una combinación de las intensidades de los tejidos vecinos, ponderadas por su contribución volumétrica al vóxel imaginado.

Para lograr el objetivo de imagen deseado con un estrés mínimo para el sujeto o un rendimiento máximo para el dispositivo, el tamaño de los vóxeles debe equilibrarse cuidadosamente con otros factores influyentes, ya que es un factor importante en la velocidad de adquisición.

Para mejorar aún más la eficiencia, la adquisición suele realizarse anisotrópicamente aumentando el tamaño del vóxel en una dirección específica. La selección de una orientación particular de la sección suele estar determinada por el objetivo de imagen, como el corte transversal para la medición de áreas transversales de la médula espinal.

Influencia del ruido

Al abordar el ruido, se emplean técnicas explícitas de preprocesamiento como el suavizado gaussiano o la difusión anisotrópica. Un enfoque alternativo para abordar el ruido es utilizar características de apariencia que incorporen vecindarios espaciales, incluyendo histogramas de gradientes orientados, características similares a Haar de Viola-Jones y coeficientes de transformada de wavelet de Haar sobrecompletas para la localización de vértebras y discos, así como el marco FCM para la segmentación de disco y canal espinal. En cualquier caso, se asume que el ruido tiene una media de cero y posiblemente una varianza fija.

El ruido de la resonancia magnética sigue una distribución riciana, que es diferente de la suposición de distribución gaussiana hecha en muchas técnicas de procesamiento de imágenes. Cuando la relación señal-ruido es grande, el ruido de la resonancia magnética puede aproximarse con precisión mediante una distribución gaussiana con varianza fija y media cero.

Sin embargo, cuando la relación señal-ruido se acerca a cero, el ruido tiende a seguir una distribución de Rayleigh. Por tanto, métodos que dependen en gran medida de intensidades absolutas, como las características similares a Haar de Viola-Jones, los coeficientes de transformada de wavelet de Haar sobrecompletas y la FCM, pueden requerir reparametrización en el mejor de los casos cuando la estructura de interés parece hiperintensa en una secuencia e hipointensa en otra.

Artefactos de imagen

Los implantes metálicos compatibles con resonancia magnética, como los de titanio, son cada vez más comunes hoy en día, por lo que no es raro observar resonancias magnéticas de este tipo de implantes en la zona espinal. El grado de artefactos de imagen localizados, como las manchas negras, puede variar dependiendo del tamaño y la masa del implante. No es realista esperar un tratamiento totalmente automatizado de estos casos.

Un enfoque informatizado puede, en el mejor de los casos, identificar un caso problemático y utilizar una guía manual adicional, ya que el tratamiento totalmente automático de dichos casos no es factible. Cuando un sujeto está tumbado en una posición supina estable, es poco probable que ocurra movimiento accidental del cuerpo, y los efectos del movimiento respiratorio pueden prevenirse mediante técnicas adecuadas de adquisición de imagen, como exámenes de retención respiratoria o gimpasiones respiratorias.

Sin embargo, cuando la situación es menos estable, como en el caso de una intervención, estas afirmaciones pueden ser cuestionables. Es probable que la mayor complejidad del problema requiera la incorporación de información complementaria mediante intervención manual.

Aprendizaje e invariancia

Un aspecto crucial del análisis informatizado de la columna vertebral es la adquisición e integración de información mediante métodos de aprendizaje. La información que se aprende puede clasificarse en tres tipos:

• Postura (ubicación, orientación y tamaño): Las estadísticas suponen un desafío importante, ya que requieren referencia a un sistema de coordenadas, lo que hace necesario reaprenderlas para nuevos conjuntos de datos. No obstante, estas estadísticas son increíblemente útiles para simplificar tareas como la localización y segmentación, especialmente en el análisis de columna, donde los sujetos están en una posición supina estable.
• Geometría (relaciones entre formas y piezas): La relación con la información geométrica también es intrincada. La estadística de la geometría de las relaciones de forma y parte se formula para ser invariante a un determinado subconjunto de los aspectos de la pose. Para ser más precisos, las invariancias suelen diseñarse para capturar la ubicación y la orientación, pero no necesariamente tienen en cuenta las variaciones de tamaño. Esto podría suponer un reto al tratar temas de tamaños muy diferentes. Sin embargo, la información geométrica puede reutilizarse independientemente del conjunto de datos, dispositivo, secuencia de imagen o configuración.
• Apariencia (intensidad de la imagen): La capacidad de uno para lograr invariancia en la información de la apariencia depende en gran medida del tipo de características extraídas de las intensidades de la imagen. Puede lograr la independencia del cambio de rango de intensidad y el reescalado principalmente mediante medidas normalizadas por magnitud, mientras que el aprendizaje de intensidad simple no proporciona tal independencia.

Parte de esta información desafía directamente las invariancias que normalmente se desean en el análisis computarizado, como la independencia de la transformación del sistema de coordenadas o la escala de intensidad de la imagen, que puede variar con los cambios en secuencias de imagen, configuraciones, etc. Es necesario equilibrar constantemente entre la información aprendida y la invariancia prevista al realizar un análisis informatizado.

Alternativas al aprendizaje

Existen varias opciones para obtener información sobre formas y apariencia, incluyendo técnicas generales de aprendizaje y modelos paramétricos. El conocimiento experto puede emplearse para especificar rangos y límites admisibles para la información de la pose y las relaciones entre partes.

El aprendizaje proporciona información detallada pero conlleva un esfuerzo formativo significativo. Todavía no está claro si el nivel de detalle en la información aprendida tiene una ventaja significativa en comparación con la información especificada por expertos.

Aspectos de la evaluación

La evaluación de la precisión de la verdad sobre el terreno creada manualmente se facilitaría midiendo la variabilidad entre evaluadores e intra. Sin embargo, resulta difícil comparar enfoques informatizados y juzgar qué se puede esperar de ellos debido a la falta de informes literarios sobre este tema. La mayoría de la literatura informada no incluye experimentos de reproducibilidad para probar los efectos de alteraciones en los parámetros del método y la interacción manual.

Se recomiendan rutinas de evaluación automatizadas, ya sean sistemáticas o aleatorizadas, para probar la reproducibilidad, junto con experimentos de escaneo y reescaneo y comparar resultados en diferentes secuencias alineadas. Estos experimentos son esenciales para evaluar eficazmente los enfoques informatizados.

En los próximos años, prevemos que habrá una gama más amplia de configuraciones y secuencias de imagen utilizadas en el análisis de las columnas con resonancia magnética. Como resultado, es necesario desarrollar conceptos fiables que no dependan únicamente de intensidades absolutas o de información de apariencia aprendida.

Para lograrlo, es necesario aprovechar aún más las propiedades generales de apariencia de vértebras, discos, canal espinal y médula. Su método consiste en utilizar la apariencia recurrente a lo largo de la columna vertebral y diversas propiedades simétricas de vértebras, discos, el canal espinal y la médula. Una posible tendencia futura podría implicar el uso de resonancia magnética intervencionista, donde los sujetos podrían adoptar diferentes posiciones.

Los métodos informatizados diseñados para la resonancia magnética intervencionista deben incluir un componente principal de guía manual para cubrir una amplia gama de posibles posiciones de los sujetos y proporcionar medios eficaces de corrección en línea. Para ser más específicos, es necesario introducir información sobre la posición de las vértebras y discos, así como sobre el recorrido del conducto espinal o la médula, antes o durante la intervención.

Además, trabajos futuros podrían incorporar propiedades geométricas generales, como la compacidad y conexión de vértebras y discos, así como las relaciones de adyacencia entre vértebras, discos y el canal espinal, para complementar o posiblemente reemplazar otros tipos de información.

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