ES3055391T3 - A computer-implemented method, computer program product and imaging system - Google Patents

Abstract

Un método implementado por computadora que comprende la recepción (100) de una imagen volumétrica específica del paciente, que incluye información estructural sobre los vasos sanguíneos del paciente representada en vóxeles, incluyendo una línea central de uso para extraer y/o presentar datos específicos del paciente, según la invención, incluye una etapa de corrección (150), que comprende un proceso iterativo que incluye al menos la operación de centrado (552) de los puntos que definen la línea central, al ubicarlos más lejos de la superficie más cercana definida en la geometría, y la operación de ecualización (553) de los puntos que definen la línea central, al acercar cada punto a la posición media de los puntos adyacentes. La invención también se refiere a un programa informático y un sistema de imágenes. (Traducción automática con Google Translate, sin valor legal)

Description

[0001] DESCRIPCIÓN

[0003] Procedimiento implementado por ordenador, producto de programa informático y sistema de procesamiento de imágenes

[0005] Campo de la invención

[0006] La invención se refiere a un procedimiento implementado por ordenador, un producto de programa informático y un sistema de procesamiento de imágenes para el cálculo de líneas centrales a partir de un<modelo tridimensional de una estructura tubular. Es útil, en particular, para la simulación del flujo sanguíneo>con dinámica de fluidos computacional en geometrías de vasos sanguíneos extraídas de volúmenes tridimensionales de imágenes médicas de arterias con contraste, así como para mejorar la visualización de vasos sanguíneos en volúmenes tridimensionales de imágenes médicas.

[0008] Técnica anterior

[0009] La enfermedad cardiovascular constituye una de las principales causas de mortalidad en el mundo. Con los avances en la tomografía computarizada (CT: Computer Tomography), han sido posibles procedimientos no invasivos para el diagnóstico preciso en pacientes con sospecha de cardiopatía isquémica.

[0011] <Las exploraciones mediante tomografía computarizada suelen representarse como una imagen de volumen>tridimensional. Dicha imagen de volumen tridimensional representa una magnitud física en función de tres coordenadas espaciales. En una imagen volumétrica digital, cada muestra (vóxel) representa dicha magnitud medida en una ubicación específica. La imagen se compone de una secuencia espacial de cortes bidimensionales que incluyen el objeto de interés. Normalmente, cada corte se representa como una matriz<de imagen de píxeles (coordenadas X e Y). El número de corte indica la coordenada Z.>

[0013] La interpretación de las imágenes de tomografía computarizada y el diagnóstico de enfermedades cardiovasculares constituyen una tarea compleja que requiere médicos altamente cualificados. Un problema común es que la interpretación de las proyecciones visibles en las imágenes de tomografía computarizada<exige un radiólogo de alta especialización y el diagnóstico de una enfermedad cardiovascular requiere un>cardiólogo experto. Las personas que poseen competencias en ambos ámbitos son escasas. Por lo tanto, se necesitan técnicas asistidas por ordenador.

[0015] Una de las formas de diagnosticar patologías cardíacas con ayuda de un ordenador consiste en generar un<modelo tridimensional de los vasos sanguíneos que asista en el diagnóstico. En particular, en el ámbito de>las patologías cardíacas se requiere un modelo tridimensional detallado de las arterias coronarias. Un modelo detallado permite estimar con precisión las características anatómicas y funcionales específicas de cada paciente, tales como los parámetros hemodinámicos. En el estado de la técnica existen numerosas técnicas que utilizan dinámica de fluidos computacional (CFD: computational fluid dynamics) para la<simulación del flujo sanguíneo. La geometría de un vaso presentada en la imagen volumétrica tridimensional>se puede representar como un subconjunto de vóxeles de la imagen tridimensional, como una malla superficial, una malla volumétrica o como una nube de puntos. Un ejemplo de técnica CFD utilizada para el cálculo de la reserva fraccional de flujo (FFR: fractional flow reserve) a partir de un modelo tridimensional de arterias coronarias obtenido mediante angiografía coronaria por tomografía computarizada (CCTA:<coronary computed tomography angiography) se divulga en la patente europea EP3820357.>

[0017] La línea central se define como una cadena poligonal de puntos y se calcula con resolución sub-vóxel. Representa la posición geométrica del centro de la sección transversal de un vaso sanguíneo a lo largo de su longitud. Se utiliza en la simulación y en la generación de representaciones de imagen de los vasos<sanguíneos. Los procedimientos para la determinación de líneas centrales están ampliamente desarrollados>y son conocidos en la técnica, por ejemplo, de los documentos US20170018116A1, US9129417B2, CN108133478B y US11069078B2.

[0019] Los objetos que presentan formas curvas en tres dimensiones, cuando se representan en imágenes de<tomografía computarizada de resolución limitada, son propensos a diversos artefactos que distorsionan la>forma de la línea central. Uno de los artefactos típicos que afectan negativamente a los algoritmos conocidos para la determinación de líneas centrales es el denominado artefacto de blooming, causado por una alta densidad de placas ateroscleróticas calcificadas y por la densidad del agente de contraste aplicado al paciente para la obtención de imágenes. Este fenómeno es más acusado cuando el contraste se concentra<en una zona determinada. Otro artefacto habitual es el denominado artefacto de movimiento, que aparece>con frecuencia en imágenes que incluyen el corazón. El artefacto de movimiento se produce por los movimientos del paciente durante el proceso de adquisición de la imagen. Los artefactos de desalineación (misregistration) se manifiestan como desenfoques, rayas o sombras. El desenfoque también se produce con el movimiento del paciente durante los exámenes radiográficos y causa una distorsión que recuerda a<ondulaciones en el vaso sanguíneo.>

[0021] La clave para una simulación precisa que permita el diagnóstico de enfermedades cardiovasculares es disponer de un modelo tridimensional exacto de las arterias coronarias. Para posibilitar tanto la creación de un modelo tridimensional preciso como una simulación exacta, se requiere un procedimiento para la extracción de la línea central a partir de una geometría. La línea central de un objeto tubular se define como una cadena poligonal, es decir, una curva especificada por una secuencia de puntos (o vértices) conectados<mediante aristas. Dado que se consideran únicamente modelos tridimensionales, dichos puntos se>encuentran siempre en el espacio tridimensional. Tanto la geometría como la línea central se representan con precisión sub-vóxel. El primer y el último punto de la línea central deben encontrarse, respectivamente, en el inicio y en el final de la geometría. Todos los puntos y las aristas correspondientes deben situarse en el interior y en el centro de la sección transversal de la geometría. Puesto que la arteria coronaria está<formada por varias ramas, lo mismo ocurre con su modelo tridimensional. Por lo tanto, para cada arteria>coronaria deben extraerse varias líneas centrales, una por cada rama.

[0023] La extracción de la línea central constituye una parte fundamental del proceso de creación del modelo tridimensional. Las líneas centrales de los modelos tridimensionales de vasos sanguíneos se utilizan para<generar vistas adecuadas de los vasos, denominadas reformateos planos curvados (CPR: curved planar>reformation), que son utilizadas por los facultativos durante tareas de segmentación, análisis topológico y diagnóstico. Por lo tanto, la construcción de líneas centrales adecuadas para las arterias coronarias es esencial para el diagnóstico de enfermedades vasculares, la estimación del tamaño de las estenosis coronarias y la simulación del flujo sanguíneo.

[0025] Uno de los procedimientos más comunes para calcular líneas centrales a partir de una geometría utiliza un diagrama de Voronoi del modelo tridimensional de la geometría, tal como se ha divulgado en Antiga, Luca, “Patient-specific modeling of geometry and blood flow in large arteries”, Politecnico di Milano (2002), y que se ofrece como una biblioteca de programa informático funcional documentada y disponible en línea en:<http://www.vmtk.org/tutorials/Centerlines.html. La principal ventaja de este enfoque es que el procedimiento>proporciona líneas centrales bien definidas desde el punto de vista matemático y de alta calidad, a costa de requerir un modelo geométrico del vaso sanguíneo. Sin embargo, es habitual que el procedimiento falle cuando el vaso es delgado y presenta curvaturas.

[0027] <Otro enfoque consiste en la extracción de líneas centrales directamente a partir de la imagen proporcionada.>Esto permite omitir la extracción de geometría en el proceso, aunque a costa de la calidad de la línea central. Un ejemplo es un procedimiento que alimenta con un fragmento local de una imagen a una red neuronal y, mediante un proceso iterativo, intenta determinar la ubicación del siguiente punto de la línea central, puntos de bifurcación y posible extremo del vaso, tal como se divulga en Zhang, Pengyue; Fusheng Wang y Yefeng<Zheng, “Deep Reinforcement Learning for Vessel Centerline Tracing in Multi-modality 3D Volumes”, MICCAI>(2018). Otro procedimiento de ejemplo, divulgado en el documento US9129417B2, extrae líneas centrales completas aplicando un filtro a la imagen para determinar la localización del vaso y aplicando un procedimiento de adelgazamiento (skeletonization) para encontrar líneas centrales. Otros procedimientos aplicables se han divulgado, por ejemplo, en Xiong G., Sun P., Zhou H., Ha S., Hartaigh B.O., Truong Q.A.,<Min J.K., “Comprehensive Modeling and Visualization of Cardiac Anatomy and Physiology from CT Imaging>and Computer Simulations”, IEEE Trans Vis Comput Graph, febrero de 2017, 23(2): 1014-1028, doi: 10.1109/TVCG.2016.2520946. Epub 2016 Feb 5. PMID: 26863663; PMCID: PMC4975682. Las principales desventajas de estos procedimientos son su elevada sensibilidad a diferencias anatómicas entre pacientes y adquisición de imágenes. Yin Wang et al., “3-D Quantitative Vascular Shape Analysis for Arterial<Bifurcations via Dynamic Tube Fitting”, IEEE TRANSACTIONS ON BIOMEDICAL ENGINEERING, IEEE,>USA, vol. 59, no.7, Julio de 2012 (2012-07), páginas 1850-1860, XP011447498, ISSN: 0018-9294, DOI: 10.1 109/TBME.2011 .2179654 divulga un procedimiento implementado por ordenador para determinar líneas centrales basado en un modelo de cubos, comprendiendo el procedimiento las etapas de recibir una imagen volumétrica específica de paciente que comprende información estructural sobre vasos del paciente<representados en vóxeles, recuperar una geometría tridimensional de al menos un vaso sanguíneo y extraer>un grafo de esqueleto a partir de la geometría para determinar líneas centrales. El procedimiento opera directamente en el dominio de malla y supuestamente elimina la necesidad de sobremuestreo de imagen. Oscar Kin-Chung Au et al., “Skeleton Extraction by Mesh Contraction”, ACM TRANSACTIONS ON GRAPHICS, ACM, NY, US, vol.27, no.3, Agosto de 2008 (2008-08), páginas 1-10, XP058355353, ISSN:<0730-0301, DOI: 10.1145/1360612.1360643 divulga un marco basado en la geometría para extraer>esqueletos en forma de curva a partir de superficies de malla. La extracción se aplica directamente en el dominio de la malla y no requiere voxelización. Este enfoque funciona bien siempre que los vasos se ajusten correctamente al modelo elíptico. Si no es así, la inadecuación del modelo puede dar lugar a errores significativos en la trayectoria de la línea central.

[0029] Otros procedimientos relacionados incluyen una especificación de patente europea EP2074585B1, que divulga un sistema para registrar un modelo de vaso con un conjunto de datos de imagen basándose en un modelo combinado que comprende un modelo de objeto de referencia y el modelo de vaso con una línea central descrita mediante una pluralidad de puntos de control.

[0031] La especificación de patente europea EP3245632B1 divulga un sistema de procesamiento de imágenes que incluye un detector de estrechamiento luminal por debajo del límite de resolución, el cual detecta un estrechamiento por debajo del límite de resolución del lumen de un vaso en un volumen de imagen mediante un análisis de perfil de línea central y calcula un diámetro determinado por debajo del límite de resolución modificando un diámetro luminal visible aproximado con el estrechamiento por debajo del límite de resolución detectado.

[0033] La publicación EP3723041 de la solicitud de patente europea divulga un sistema de procesamiento de imágenes configurado para generar un modelo de un objeto tubular a partir de una imagen volumétrica, comprendiendo el sistema una unidad de adquisición de imágenes volumétricas, una unidad de extracción de geometría y un generador de línea central.

[0035] El documento US20130064435 divulga sistemas y procedimientos para determinar la línea central de una estructura tubular a partir de datos volumétricos de los vasos en los que se ha inyectado un agente de contraste en el torrente sanguíneo, con el fin de mejorar la visualización de la línea central.

[0037] <Se divulga asimismo un modelo de contorno activo aplicable para determinar los contornos del vaso>definidos dentro de los datos de imagen, mediante la normalización de dichos datos de imagen en torno a un punto de partida.

[0039] Problema que se pretende resolver

[0040] <Procedimientos conocidos de generación y corrección de líneas centrales tienden a fallar en la proximidad>de curvaturas, estrechamientos u otros cambios de dimensiones.

[0042] Es un objeto de la invención mejorar los procedimientos conocidos y perfeccionar el mecanismo de generación de la línea central, con el fin de reducir la necesidad de corrección manual y permitir un<funcionamiento automático o semiautomático.>

[0044] Resumen de la invención

[0045] De acuerdo con la invención, un procedimiento implementado por ordenador comprende las etapas de recibir una imagen volumétrica específica de paciente que comprende información estructural sobre vasos<del paciente representados en vóxeles, recuperar una geometría tridimensional de al menos un vaso>sanguíneo, extraer un grafo de esqueleto a partir de la geometría, determinar puntos extremos del al menos un vaso sanguíneo para determinar una entrada y al menos una salida, calcular al menos una línea central inicial de al menos un vaso sanguíneo, siendo definida dicha línea central inicial por puntos y calculada con resolución sub-vóxel, corregir dicha al menos una línea central inicial con precisión sub-vóxel para obtener<una línea central corregida, y generar y utilizar la línea central corregida para extraer y/o presentar datos>específicos de paciente. De acuerdo con la invención, la etapa de corrección de la al menos una línea central inicial comprende un proceso iterativo que incluye al menos operaciones de centrado y ecualización de puntos que definen la línea central. El centrado de puntos que definen la línea central implica situarlos a una mayor distancia de la superficie más próxima definida en la geometría. La ecualización de puntos que<definen la línea central implica aproximar cada punto a la posición media de puntos adyacentes. Las>operaciones de centrado y ecualización se ejecutan de forma secuencial hasta que se cumple una condición de parada predefinida. El centrado mantiene los puntos de línea central equidistantes de las paredes del vaso, es decir, en el centro del vaso. La ecualización da como resultado una mejor correspondencia de la línea central con la dirección del flujo sanguíneo y evita que adopte formas que puedan producir una<simulación errónea. La ejecución secuencial e iterativa de las operaciones de centrado y ecualización>permite obtener una línea central que es útil para la simulación de manera totalmente automática o, al menos, mayoritariamente automática. La determinación de puntos extremos incluye una búsqueda automática en anchura (breadth-first search) de los nodos de la geometría y la determinación de entradas y salidas de vasos utilizando como criterio un gradiente de grosor. Este enfoque permite una asignación<fiable, automática o semiautomática de puntos extremos y orientación del grafo de esqueleto.>

[0047] De forma ventajosa, el proceso iterativo de la etapa de corrección incluye someter puntos de la línea central a fuerzas de imagen. El centrado comprende someter los puntos de la línea central a fuerzas de retracción de imagen, que empujan los puntos alejándolos de la superficie más próxima de la geometría. La<ecualización consiste en someter los puntos de la línea central a fuerzas de tensión de imagen dirigidas>hacia puntos vecinos, de modo que cada punto se empuja hacia una posición media entre dos puntos adyacentes.

[0049] La condición de parada consiste, de forma ventajosa, en alcanzar el número predefinido de iteraciones.<Este tipo de condición de parada requiere una baja capacidad de cálculo para su verificación. De manera>alternativa, la condición de parada puede basarse en el análisis de la convergencia de los puntos a una posición estable.

[0051] De forma ventajosa, la etapa de recuperación de la geometría tridimensional incluye la generación de una<representación en forma de malla superficial de un vaso sanguíneo a partir de una imagen volumétrica. Esto>facilita los cálculos necesarios para el centrado y, además, permite presentarla más fácilmente al médico cuando se requiere una mejora manual. Una representación volumétrica alternativa presenta una ventaja de poder utilizarse en la simulación del flujo sanguíneo.

[0053] De forma ventajosa, la etapa de extracción del grafo de esqueleto a partir de la geometría incluye las etapas de someter la geometría a un proceso de voxelización, para obtener una representación volumétrica de<vasos de interés, esqueletizar el volumen para obtener una representación esquelética volumétrica de un>vaso sanguíneo, y crear el grafo de esqueleto a partir de dicha representación esquelética volumétrica. Este enfoque ha demostrado, en las pruebas realizadas, ser más rápido y más estable que el método de Voronoi utilizado convencionalmente en la técnica. Es especialmente aplicable en curvaturas de vasos y zonas de estenosis vascular.

[0055] De forma ventajosa, se solicita a un usuario una localización aproximada de la entrada, y la determinación de puntos extremos que incluye la selección de la entrada, asistida mediante un filtrado de candidatos a puntos extremos con un filtro basado en una localización aproximada proporcionada por el usuario. De este modo, la operación puede acelerarse con un esfuerzo mínimo por parte del usuario.

[0057] De forma ventajosa, la etapa de cálculo de al menos una línea central inicial incluye las etapas de verificación de continuidad del grafo de esqueleto y, si es necesario, de corrección del grafo de esqueleto mediante la conexión de componentes disjuntos, de determinar las líneas centrales iniciales a partir del grafo de esqueleto como el camino más corto entre la entrada y la salida. Esta secuencia de etapas permite<eliminar ciertos tipos de errores derivados de una adquisición de imagen inadecuada.>

[0059] De forma ventajosa, los puntos de la línea central corregida se someten a un posprocesamiento que incluye al menos una operación seleccionada de entre el grupo compuesto por remuestreo de la línea central, suavizado de la posición de los puntos de la línea central en el espacio, cálculo de metadatos de los puntos<de la línea central y poda (pruning). La poda reduce el consumo de memoria necesario para la ejecución>del procedimiento, mientras que los metadatos resultan útiles para la visualización de la geometría tridimensional.

[0061] Un producto de programa informático de acuerdo con la invención comprende un conjunto de instrucciones<que, al cargarse en la memoria de un ordenador, hacen que dicho ordenador ejecute el procedimiento de>acuerdo con la invención.

[0063] Un sistema de procesamiento de imágenes configurado para generar un modelo de un objeto tubular a partir de una imagen volumétrica, teniendo el sistema una unidad de adquisición de imágenes volumétricas,<una unidad de extracción de geometría, un generador de línea central y un módulo de asistencia al>diagnóstico de acuerdo con la invención, está adaptado para realizar el procedimiento de acuerdo con la invención.

[0065] De forma ventajosa, la unidad de adquisición de imágenes volumétricas es un módulo informático adaptado<para recibir la imagen a través de una red de telecomunicaciones.>

[0067] De forma ventajosa, la unidad de adquisición de imágenes volumétricas es un dispositivo de obtención de imágenes. El dispositivo de obtención de imágenes, de forma ventajosa, es seleccionado de entre un grupo que incluye tomógrafo computarizado, tomógrafo computarizado de conteo de fotones, escáner de<resonancia magnética, tomógrafo por emisión de positrones, tomógrafo computarizado por emisión de fotón>único, dispositivo de obtención de imágenes por ultrasonido.

[0069] Descripción breve de los dibujos

[0070] La invención se describe a continuación en detalle, con referencia a las figuras siguientes:

[0072] La Figura 1 muestra un diagrama de flujo de un procedimiento de generación de líneas centrales.

[0073] La Figura 2 muestra un diagrama de flujo de la etapa 120 de extracción de un grafo de esqueleto a partir de una geometría.

[0074] La Figura 3 muestra un diagrama de flujo de la etapa 130 de determinación de puntos extremos de entrada<y salida.>

[0075] La Figura 4 muestra un diagrama de flujo de la etapa 140 de cálculo de líneas centrales iniciales.

[0076] La Figura 5 muestra un diagrama de flujo de la etapa 150 de corrección de líneas centrales iniciales. La Figura 6 muestra un diagrama de flujo de la etapa 160 de posprocesamiento de líneas centrales. Las Figuras 7 a-d muestran (a) una malla superficial de la arteria coronaria y una etiqueta voxelizada con<tres valores diferentes de espaciado de imagen: (b) d = 1,0 mm, (c) d = 0,5 mm y (d) d = 0,15 mm,>respectivamente.

[0077] La Figura 8 muestra el esqueleto obtenido a partir de la malla voxelizada que se muestra en la Figura 7b. Las Figuras 9 a, b muestran los efectos de la corrección (a) la línea central inicial y (b) la línea central corregida de acuerdo con la invención.

[0078] <Las Figuras 10 a, b muestran (a) la línea central corregida antes del posprocesamiento y (b) la misma línea>central después del suavizado en la etapa de posprocesamiento.

[0079] Las Figuras 11 a-d muestran ejemplos de la malla superficial de la arteria coronaria con las correspondientes líneas centrales (en blanco) determinadas de acuerdo con la invención.

[0080] La Figura 12 muestra la media y la desviación estándar del tiempo de voxelización Tv [s] frente a un valor de espaciado de imagen en tamaño de vóxel d [mm], calculadas en un conjunto de 160 volúmenes de datos de ejemplo.

[0081] <La Figura 13 muestra la media y la desviación estándar del tiempo de esqueletización Ts [s] frente al valor>del espaciado de imagen en tamaño de vóxel d [mm], calculadas en un conjunto de 160 volúmenes de datos de ejemplo.

[0082] La Figura 14 muestra la media y la desviación estándar del tiempo de corrección Tc [s] frente al número de etapas de corrección N [1/1], en un conjunto de 160 volúmenes de datos de ejemplo.

[0083] <Las Figuras 15 a-d muestran el efecto de la corrección después de (a) 5, (b) 20, (c) 50 y (d) 100 etapas de>iteración.

[0084] Las Figuras 16 a, b muestran el efecto de la corrección sin (a) la fuerza de tensión y (b) la fuerza de retracción.

[0086] Descripción detallada de las realizaciones de la invención

[0087] Un diagrama de flujo de alto nivel del procedimiento de acuerdo con la invención se muestra en la Figura 1. La flecha continua indica el flujo del procedimiento y las flechas dobles muestran información procedente de otras etapas. El procedimiento, de acuerdo con la invención, comienza con la recepción 100 de una imagen volumétrica específica de paciente, que comprende información estructural sobre vasos sanguíneos<del paciente. La imagen volumétrica puede ser el resultado de cualquier técnica conocida de obtención de>imágenes utilizada para obtener imágenes de vasos sanguíneos. Esto incluye un escaneo de tomografía computarizada (CT: computed tomography), un escaneo de tomografía computarizada de conteo de fotones (PCCT: photon-counting computed tomography), un escaneo de angiografía por tomografía computarizada (CTA: computed tomography angiography), un escaneo de angiografía por tomografía computarizada<coronaria (CCTA: coronary computed tomography angiography), un escaneo de resonancia magnética>(MRI: magnetic resonance imaging), un escaneo de tomografía por emisión de positrones (PET: positron emission tomography), un escaneo por ultrasonidos (ultrasound scan) u otra modalidad de imagen médica que contenga al menos un vaso sanguíneo. Se ha comprobado que el procedimiento funciona muy bien con series de imágenes CCTA.

[0089] Una vez recibida la imagen volumétrica, se recupera 110 una geometría tridimensional (3D) de al menos un vaso sanguíneo a partir de dicha imagen. La geometría tridimensional es una representación de al menos un vaso. Dicha geometría 3D se representa normalmente en forma de grafo, tal como una malla superficial, aunque también se puede representar como una malla volumétrica o una nube de puntos. Se requiere una<representación tridimensional para un modelado adecuado y una simulación precisa del flujo sanguíneo.>

[0090] La geometría tridimensional puede ser recuperada manualmente por un experto, tal como un radiólogo o un ingeniero especializado, mediante el uso de herramientas de software de segmentación asistida por ordenador. En la presente forma de realización, las herramientas de software que facilitan la creación de la<geometría tridimensional incluyen, sin limitarse a, contornos activos, malla activa y aprendizaje automático.>Los contornos activos o la malla activa permiten crear y corregir la geometría tridimensional desplazando sus bordes hacia contrastes visibles en la imagen. Los procedimientos de aprendizaje automático se aplican para generar una geometría tridimensional inicial que puede ser mejorada o validada por un experto. El uso de dichas herramientas de software acelera la etapa de recuperación de la geometría 110. De forma<alternativa, se aplica una herramienta totalmente automática que usa aprendizaje automático, o un modelo>de inteligencia artificial entrenado con geometrías creadas por radiólogos, para predecir la presencia de vasos sanguíneos en el volumen 3D y realizar su conversión en una malla.

[0092] La geometría tridimensional obtenida en la etapa 110 se representa en forma de una malla superficial. La<resolución de la malla superficial es un hiperparámetro del procedimiento. En general, establecer una>resolución más baja favorece la velocidad de ejecución a costa de la calidad de la línea central. La geometría tridimensional se utiliza para extraer un grafo de esqueleto no dirigido en la etapa 120. En la presente forma de realización, el grafo de esqueleto no dirigido se crea en tres etapas, tal como se muestra en la Figura 2: - Voxelización 221, que consiste en convertir la geometría del vaso sanguíneo en vóxeles,

[0093] <- Esqueletización 222, que consiste en aplicar un adelgazamiento para crear un esqueleto a partir de los>vóxeles,

[0094] - Creación 223 de un grafo de esqueleto no dirigido a partir del esqueleto.

[0096] La voxelización 221 incluye la repartición del espacio tridimensional. Puede dar lugar a una cuadrícula de<vóxeles igualmente dividida u octrees de vóxeles. Un octree es una estructura de datos de tipo árbol en la>que cada nodo interno tiene exactamente ocho nodos hijos. Los octrees se utilizan con mayor frecuencia para dividir un espacio tridimensional subdividiéndolo recursivamente en ocho octantes. Un ejemplo de algoritmo eficiente de voxelización utilizado con este fin es el método TriangleMeshToBinaryImageFilter implementado en la biblioteca ITK. Dicho método convierte una malla triangular en una representación<volumétrica predefinida, verificando para cada vóxel si se encuentra dentro de una malla de la geometría.>No obstante, una persona experta en la materia podría fácilmente encontrar un algoritmo alternativo para la voxelización que proporciona resultados casi tan buenos.

[0097] La etapa de esqueletización 222, en la presente forma de realización, se realiza mediante una transformación de eje medial (MAT, medial axis transform). La MAT determina los puntos de contorno más cercanos para cada punto del vaso sanguíneo. Un punto interior pertenece al esqueleto si tiene al menos<dos puntos de contorno más cercanos. Una definición formal del esqueleto es el lugar geométrico de los>centros de todas las esferas máximas inscritas. Ejemplos de algoritmos de adelgazamiento que se pueden utilizar en esta etapa son los de Zhang y Lee.

[0099] Un grafo de esqueleto no dirigido se crea en la etapa 223 a partir del volumen del esqueleto, convirtiendo<los vóxeles en nodos de grafo y añadiendo aristas entre los vóxeles conectados. Para cada nodo, se>almacena su ubicación original en la imagen. A continuación, posibles componentes del grafo que se encuentren desconectados se enlazan en función de la proximidad. La determinación de puntos extremos 130 de un vaso sanguíneo permite localizar una entrada y una o varias salidas. Este procedimiento se repite para cada vaso sanguíneo de la geometría tridimensional. En la presente forma de realización se aplica el<enfoque que se describe a continuación, con referencia a la Figura 3.>

[0101] Los vértices de la geometría se recorren mediante el algoritmo de búsqueda en anchura (BFS, breadth-first search) para crear un grafo BFS en la etapa 331. El algoritmo se inicia a partir de un vértice arbitrario. Dado que los vasos tienden a ser estructuras cuasi tubulares, los vértices conectados que se encuentran a la<misma distancia del vértice inicial deben formar anillos seccionales transversales. Dichos anillos avanzan a>lo largo de los vasos en iteraciones sucesivas del algoritmo BFS.

[0103] Se calcula el centroide de los vértices contenidos en cada anillo. Se construye un grafo no dirigido con los centroides como nodos, unidos mediante aristas en función de la conectividad de los vértices de los<respectivos anillos.>

[0105] Se espera que los nodos hoja del grafo estén situados en lugares en los que el algoritmo de búsqueda en anchura (BFS) no puede avanzar más a lo largo de los vasos, es decir, en los posibles puntos extremos de la geometría del vaso. Estos nodos hoja se utilizan además para determinar los puntos extremos de la línea<central 332.>

[0107] El algoritmo es particularmente adecuado para estructuras cuasi tubulares y tiende a desorientar los anillos en estructuras de otras formas.

[0109] <Los puntos extremos de la línea central 332 se determinan utilizando los nodos hoja del grafo BFS, el grafo>de esqueleto y la geometría. El nodo del grafo de esqueleto más cercano a un nodo hoja del grafo BFS se selecciona como extremo y se proyecta sobre la superficie de la geometría.

[0111] La entrada se selecciona en la etapa 333, partiendo de la suposición de que el vaso es más grueso en la<entrada y que cada rama sucesiva es más delgada.>

[0113] Se calcula el diámetro de la malla arterial en cada nodo del grafo de esqueleto. A continuación, a partir de cada extremo, se recorre completamente el grafo de esqueleto y se calculan diferencias entre los diámetros en nodos adyacentes. Los cálculos se asignan con signo positivo si el nodo adyacente corresponde a un<diámetro menor y con signo negativo en caso contrario. A continuación, las diferencias se suman. La suma>resultante máxima corresponde al extremo inicial para el cual el descenso (gradiente) del diámetro es mayor. Este es el mejor candidato para la entrada del vaso.

[0115] Opcionalmente, la entrada se selecciona con la ayuda de un usuario que indica el área en la que se<encuentra la entrada. La entrada se selecciona entonces mediante el método anterior a partir de los puntos>extremos situados en la proximidad del área indicada.

[0117] Los puntos extremos restantes se consideran como las salidas.

[0119] <La etapa 140 da como resultado al menos una línea central inicial de al menos un vaso sanguíneo. La línea>central se define por puntos y se calcula con una resolución sub-vóxel con respecto a la imagen volumétrica.

[0120] Aunque existen procedimientos de diagnóstico vascular basados en imágenes bidimensionales y, por lo tanto, en líneas centrales bidimensionales (por ejemplo, EP3061015), una simulación precisa del flujo<sanguíneo requiere una representación tridimensional.>

[0122] Una representación tridimensional impone la necesidad de obtener una línea central tridimensional, que resulta necesaria para generar vistas de reconstrucción plana curva digitalmente enderezadas (CPR, curved planar reformation) y vistas de reconstrucción multi planar (MPR, multi planar reformation), así como<para la propia simulación -en particular, para el cálculo de los planos de sección transversal en los que se>modela el flujo sanguíneo.

[0123] Aunque el enfoque bidimensional simplifica la determinación de las líneas centrales y reduce la potencia de cálculo necesaria, no proporciona una precisión de modelado suficiente y no se ajusta a la presente invención.

[0125] <En la etapa 140 de cálculo de líneas centrales iniciales, el grafo de esqueleto obtenido en el punto 120 se>utiliza para la inicialización de las líneas centrales. En primer lugar, se localizan y se conectan las secciones desconectadas del grafo de esqueleto en la etapa 441 para obtener un grafo continuo.

[0127] A continuación, se ejecuta una etapa 442 de búsqueda de las trayectorias más cortas entre la entrada y las<salidas en el grafo de esqueleto no dirigido. La trayectoria más corta se calcula mediante un recorrido en>anchura de los nodos del grafo.

[0129] Los puntos de las trayectorias más cortas se vuelven a muestrear para imponer la misma distancia entre puntos. Estos puntos, junto con la información relativa al inicio (punto de entrada) y los finales (puntos de<salida) de la geometría del vaso sanguíneo, se utilizan para crear un grafo dirigido que comprende un>número de cadenas dirigidas de puntos en las coordenadas volumétricas. Esto solo proporciona información sobre la posición en el espacio de cada nodo de la línea central. Cada línea central C<m,n>comprende m trayectorias y n puntos. Las trayectorias se describen en forma de cadenas dirigidas, en las que cada trayectoria consta de un número de puntos desde un punto de entrada p<inlet>hasta un punto de salida p<m>.<Los puntos se comparten entre estas trayectorias, y cada punto, salvo la entrada o las salidas dentro de>una trayectoria, tiene exactamente dos vecinos: uno anterior y otro posterior a lo largo de la trayectoria. Finalmente, las coordenadas de los puntos se convierten en coordenadas reales para obtener la línea central inicial. En una etapa 445, los puntos se vuelven a muestrear con el espaciado deseado. Las trayectorias de línea central más cortas que un umbral predefinido se eliminan en la etapa de<preprocesamiento de las líneas centrales.>

[0131] La etapa 150 de corrección de al menos una línea central inicial con precisión sub-vóxel comienza con la recepción 551 de las líneas centrales iniciales y de la geometría tridimensional. A continuación, la corrección de la al menos una línea central inicial comprende un proceso iterativo que incluye al menos operaciones<de centrar 552 los puntos que definen la línea central, situándolos más lejos de la superficie más próxima>definida en la geometría, y de ecualizar 553 los puntos que definen la línea central, acercando cada punto a la posición media de puntos adyacentes, ejecutadas de forma secuencial hasta que se cumple una condición de parada 554. La condición de parada puede consistir en un número determinado de iteraciones o en una medida predefinida de diferencias entre etapas sucesivas. Los resultados se generan en la etapa<555.>

[0133] Los cálculos son convenientes cuando la geometría tridimensional es una malla superficial; sin embargo, es posible identificar la superficie de los vasos en una geometría representada mediante vóxeles como una capa más externa de vóxeles. Si la geometría se representa como una nube de puntos que cubre la<superficie del vaso, entonces la distancia a la superficie más próxima corresponde a la distancia con>respecto al punto más cercano.

[0135] El centrado 552 incluye someter los puntos de la línea central a fuerzas de retracción, que empujan los puntos alejándolos de la superficie más cercana de la geometría.

[0137] La ecualización 553 incluye someter los puntos de la línea central a fuerzas de tensión dirigidas hacia puntos vecinos, de modo que cada punto es impulsado hacia la posición media de dos puntos adyacentes.

[0138] Este proceso se puede realizar mediante el siguiente pseudocódigo:

[0140] Entrada: líneas centrales iniciales y malla de geometría

[0141] Salida: líneas centrales corregidas

[0143] 1 centros = obtener los centros para cada punto del grafo

[0144] <2 trayectorias = obtener las trayectorias desde la entrada hasta las salidas>

[0145] dr = parámetro del método. Define el tamaño de etapa en cada iteración.

[0146] dt = parámetro del método. Define el tamaño de etapa en cada iteración.

[0147] n = parámetro del método. Define el número de iteraciones.

[0148] 3 para cada trayectoria de las trayectorias: // recorrer todas las trayectorias del grafo

[0149] <4 puntos_línea_central = centros[trayectoria] // obtener y organizar los puntos de una trayectoria en>una línea

[0150] 5 para _ en el rango(n): // corregir n veces

[0151] 6 distancias = determinar las distancias hasta la malla para cada punto de la línea central

[0152] 7 puntos_superficie_más_cercanos = determinar los puntos más cercanos en la malla para cada<punto de la línea central>

[0153] 8 // aplicar fuerza de retracción desde la superficie para hacer que los puntos sean más céntricos 9 direcciones_superficie = dirección(puntos_superficie_más_cercanos, puntos_línea_central) // vectores que apuntan desde puntos de superficie hasta puntos correspondientes de línea central 10 tangentes = calcular_tangentes(puntos_línea_central) //tangente para cada punto de línea central 11 // se desea mover el punto únicamente en direcciones perpendiculares a su tangente

[0154] 12 fuerzas_retracción = unidad(rechazar(direcciones_superficie, tangentes)) // rechazar = a -<proyectar(a, b)>

[0155] 13 puntos_línea_central[1:-1] = fuerzas_retracción[1:-1] * dr // mover puntos alejándolos de la malla.;[0156] No mover el punto 1 ni el punto -1;[0157] 14 // aplicar fuerza de tensión para mantener los puntos suaves y equiespaciados;[0158] 15 direcciones_vecinas = dirección desde un punto al siguiente punto de la línea central;[0159] <16 fuerzas_tensión = (direcciones_vecinas[1:] - direcciones_vecinas[0:-1]) / 2>;[0160] // calcular, para cada punto de la línea central, la dirección media de los puntos vecinos;[0161] 17 puntos_línea_central[1:-1] = fuerzas_tensión[1:-1] * dt

[0162] 18 centros[trayectoria] = puntos_línea_central

[0163] 19 establecer los atributos de nodo en el grafo con los centros corregidos

[0165] Se obtuvieron buenos resultados con los siguientes valores de parámetros:

[0166] n:int = 100; n ∈ [0, 1000]

[0167] dt:float = 0,5; dt ∈ [0, 1]

[0168] dr:float = 0,02; dr ∈ [0, 1], que representa una fracción del diámetro del vaso en un punto dado de la línea<central.>

[0170] Las líneas centrales iniciales corregidas se someten a un posprocesamiento opcional 160. Este incluye el remuestreo 641 y el suavizado tridimensional 642 de cada trayectoria de la línea central.

[0172] <En la etapa de posprocesamiento 160, se calculan características opcionales del vaso para los puntos de>la línea central y se añaden en metadatos opcionales 643. Estas características pueden incluir, sin limitarse a, vectores perpendiculares a la línea central, tangentes a la línea central, distancias acumuladas desde el punto de partida, diámetros de círculos inscritos en la forma de la superficie de la geometría, diámetros de discos inscritos en la forma de la superficie de la geometría, los semiejes menor y mayor de elipses inscritas<en la forma de la superficie de la geometría, distancias mínimas al vértice más cercano de la geometría del>vaso sanguíneo y radios de un disco con la misma área que el área de la forma determinada por la geometría del vaso sanguíneo en el plano perpendicular a la línea central en el punto dado.

[0174] Dado que todas las trayectorias de la línea central comienzan en la misma entrada, se superponen en una<parte, compartiendo un cierto número de puntos. Para fusionarlas en una única estructura de línea central>representada como un grafo dirigido, se aplica una poda 644 de las ramas, eliminando las partes superpuestas y uniendo las ramas ahora no superpuestas mediante un borde.

[0176] La línea central es suave, continua y se encuentra en el centro de la geometría. Estas propiedades son<necesarias para una simulación CFD precisa y para una buena visualización MPR y CPR.>

[0178] Finalmente, las líneas centrales se generan en la etapa 170 y se utilizan en combinación con una simulación de flujo sanguíneo convencional (por ejemplo, la que se describe en el documento EP3820357) o únicamente para la visualización por parte de un médico con el fin de extraer y/o presentar datos específicos<de paciente.>

[0180] El producto de programa informático, de acuerdo con la invención, puede ejecutarse en un ordenador convencional al que se le suministran las imágenes volumétricas y que está adaptado para simular el flujo sanguíneo. El producto de programa informático comprende un conjunto de instrucciones que, cuando se<cargan en la memoria de un ordenador, hacen que se ejecute el procedimiento de acuerdo con la invención.>

[0181] El programa, de acuerdo con la invención, puede ejecutarse en un ordenador independiente o en la unidad de procesamiento de un dispositivo de obtención de imágenes médicas con medios integrados de procesamiento de imagen. Además, el producto de programa informático puede ofrecerse en un modelo de<software como servicio, en el que el usuario carga la imagen volumétrica en el servidor y las líneas centrales>y simulaciones se calculan en el lado del servidor, mientras que los resultados se entregan al usuario a través de una red de comunicación.

[0183] El sistema de procesamiento de imagen, de acuerdo con la invención, está configurado para generar un<modelo de un objeto tubular a partir de una imagen volumétrica. El sistema dispone de una unidad de>adquisición de imágenes volumétricas, una unidad de extracción de geometría, un generador de línea central y un módulo de ayuda al diagnóstico adaptado para realizar un procedimiento de acuerdo con la invención. El módulo de ayuda al diagnóstico comprende preferiblemente un simulador de flujo sanguíneo y un módulo de visualización para presentar vistas de los vasos al médico.

[0185] La unidad de adquisición de imágenes volumétricas puede ser un módulo informático adaptado para recibir la imagen a través de una red de telecomunicación. Alternativamente, cuando el sistema se implementa en

Las Figuras 15a-d muestran el efecto de la corrección después de (a) 5, (b) 20, (c) 50 y (d) 100 iteraciones de corrección. Se ha observado que 100 iteraciones proporcionan el mejor equilibrio entre precisión y tiempo de procesamiento.

[0187] <El efecto de aplicar la ecualización 553, por ejemplo mediante una fuerza de tensión, puede observarse>comparando la imagen que se muestra en la Figura 15d con la de la Figura 16a. La Figura 16a muestra una línea central después del procedimiento de corrección sin ecualización 553. Las líneas centrales en esta forma no serían útiles, porque al menos algunas de las propiedades calculadas para cada punto, tal como las tangentes, estarían muy alteradas.

[0189] El efecto de aplicar el centrado 552, por ejemplo mediante una fuerza de retracción, puede observarse comparando la imagen que se muestra en la Figura 15d con la de la Figura 16b. La Figura 16b muestra la línea central después del procedimiento de corrección sin el centrado 552. Las líneas centrales son más suaves, pero tienden a situarse demasiado cerca de la pared del vaso. Además, no está claro cuántas<iteraciones deberían utilizarse, ya que normalmente las fuerzas se equilibran entre sí, lo que da lugar a una>convergencia. Sin la fuerza de retracción, las líneas centrales no convergen y un aumento en el número de iteraciones da lugar a líneas continuamente rectificadas.

[0191] Formas de realización de ejemplo de la invención que se han descrito anteriormente sirven únicamente<como ilustración, pero no limitan la invención. La invención abarca procedimientos y sistemas para el cálculo>de las líneas centrales de los vasos, en particular de arterias coronarias a partir de mallas superficiales. El alcance de la invención y de sus formas de realización queda definido, por lo tanto, por las reivindicaciones adjuntas. Un procedimiento según una forma de realización de la invención puede implementarse fácilmente y puede producir una segmentación robusta y precisa con un coste muy limitado de tiempo y de memoria,<normalmente inferior a 20 segundos y 3 GB en promedio. La combinación de procedimientos de>determinación de líneas centrales que se han descrito anteriormente con procedimientos de segmentación de arterias coronarias de la técnica anterior y procedimientos de la técnica anterior para el cálculo de factores hemodinámicos da como resultado una simulación del flujo sanguíneo que permite el diagnóstico con escasa necesidad de intervención por parte de un operador especializado.

[0193] Cabe destacar que la determinación adecuada de las líneas centrales también puede aplicarse a la modelización y simulación de objetos sustancialmente tubulares basados en la representación del objeto en imágenes volumétricas. En consecuencia, la invención es aplicable a la modelización de otros vasos distintos de los vasos coronarios, a la modelización del sistema digestivo o de otros objetos tubulares,<especialmente aquellos que conducen algún tipo de fluido.>

[0195] Los ordenadores, en el sentido de la descripción anterior, se entenderán como dispositivos de hardware, que incluyen ordenadores, microcontroladores, procesadores de señal, matrices de puertas programables, ordenadores de hardware, tarjetas gráficas, circuitos integrados de aplicación específica u otros dispositivos<digitales de procesamiento utilizados para el procesamiento de imágenes, así como soluciones distribuidas>que incluyen entornos de computación en la nube.

[0197] Los expertos en la materia, a la vista de las enseñanzas de la descripción anterior, son capaces de proponer de manera rutinaria múltiples soluciones de hardware y software para el dispositivo de acuerdo con la<invención y para la ejecución informática del procedimiento de acuerdo con la invención, así como>procedimientos para obtener información de entrenamiento.

[0199] Se destaca que la descripción anterior es una mera ilustración de la presente invención, y que los expertos en la materia podrán proponer muchas formas de realización alternativas comprendidas dentro del alcance<de protección definido en las reivindicaciones adjuntas.>

[0201] En las reivindicaciones, los signos de referencia colocados entre paréntesis no deben interpretarse como limitativos de la reivindicación. El uso del verbo “comprender” no significa que no existan otros elementos o etapas distintos de los mencionados en una reivindicación. El artículo “un” o “una” que precede a un<elemento no excluye la presencia de una pluralidad de dichos elementos.>

Claims (12)

1. Reivindicaciones

1. Un procedimiento implementado por ordenador que comprende las etapas de:

recibir (100) una imagen volumétrica específica de paciente que comprende información estructural sobre<vasos de un paciente representados en vóxeles,>

recuperar (110) una geometría tridimensional de al menos un vaso sanguíneo,

extraer (120) un grafo de esqueleto a partir de la geometría,

determinar (130) puntos extremos del al menos un vaso sanguíneo para determinar una entrada y al menos una salida,

<calcular (140) al menos una línea central inicial del al menos un vaso sanguíneo, estando definida dicha>al menos una línea central inicial por puntos y calculada con resolución sub-vóxel,

corregir (150) la al menos una línea central inicial con precisión sub-vóxel para obtener una línea central corregida,

comprendiendo un proceso iterativo que implica ecualizar puntos (553) definiendo la línea central<acercando cada punto a la posición media de puntos adyacentes,>

generar como salida (170) y utilizar la línea central corregida para extraer y/o presentar datos específicos de paciente,

caracterizado porque

la determinación de puntos extremos incluye una búsqueda automática en anchura de los nodos de la<geometría y determinar entradas y salidas de los vasos utilizando un gradiente de grosor como criterio, y>en la etapa de corrección (150) de la al menos una línea central inicial, el proceso iterativo incluye además al menos una operación de

centrado (552) de puntos que definen la línea central, situándolos más alejados de la superficie más próxima definida en la geometría, y

<en el que el centrado (552) y la ecualización (553) se ejecutan secuencialmente hasta que se cumple una>condición de parada predefinida (554).

2. Procedimiento implementado por ordenador según la reivindicación 1, en el que el proceso iterativo de la etapa de corrección (150) incluye someter los puntos de la línea central a fuerzas de imagen, en el que<el centrado (552) incluye someter los puntos de la línea central a fuerzas de retracción de imagen que>empujan los puntos alejándolos del punto más cercano de la geometría tridimensional, y

la ecualización (553) consiste en someter los puntos de la línea central a fuerzas de tensión de imagen dirigidas hacia puntos vecinos, de modo que el punto se empuja hacia una posición media de dos puntos adyacentes.

3. Procedimiento implementado por ordenador según la reivindicación 1, en el que la condición de parada (554) consiste en ejecutar la simulación un número predeterminado de veces.

4. Procedimiento implementado por ordenador según la reivindicación 1 o 2, en el que la etapa de<recuperación (110) de la geometría tridimensional incluye generar una representación de malla superficial>de un vaso sanguíneo a partir de una imagen volumétrica.

5. Procedimiento implementado por ordenador según la reivindicación 1 o 2 o 3 o 4, en el que la etapa de extracción (120) del grafo de esqueleto a partir de la geometría incluye:

<- someter la geometría a voxelización (221) para obtener una representación volumétrica de vasos de>interés,

- esqueletizar (222) el volumen para obtener una representación esquelética volumétrica de un vaso sanguíneo, y

- crear (223) el grafo de esqueleto a partir de la representación esquelética volumétrica.

6. Procedimiento implementado por ordenador según una cualquiera de las reivindicaciones 1 a 5, en el que se solicita al usuario una ubicación aproximada de la entrada, y la determinación de puntos extremos incluye la selección de la entrada asistida mediante el filtrado de los puntos extremos candidatos con un filtro basado en la ubicación aproximada proporcionada por el usuario.

7. Procedimiento implementado por ordenador según una cualquiera de las reivindicaciones 1 a 6, en el que los puntos de la línea central corregida se someten a un posprocesamiento que incluye al menos una operación seleccionada de un grupo que incluye remuestreo (641) de la línea central, suavizado (642) de la posición de los puntos de la línea central en el espacio, cálculo de metadatos (643) de los puntos de la<línea central y poda (644).>

8. Un producto de programa informático que comprende un conjunto de instrucciones que, cuando se cargan en la memoria de un ordenador, hacen que dicho ordenador ejecute el procedimiento según una cualquiera de las reivindicaciones 1 a 7.

9. Un sistema de procesamiento de imágenes configurado para generar un modelo de un objeto tubular a partir de una imagen volumétrica, comprendiendo el sistema una unidad de adquisición de imágenes

volumétricas, una unidad de extracción de geometría, un generador de línea central y un módulo de ayuda al diagnóstico,

caracterizado porqueestá adaptado para realizar el procedimiento definido en cualquiera de las reivindicaciones 1 a 7.

10. Sistema de procesamiento de imágenes según la reivindicación 9, en el que la unidad de adquisición de imágenes volumétricas es un módulo informático adaptado para recibir la imagen a través de una red de telecomunicaciones.

<11. Sistema de procesamiento de imágenes según la reivindicación 9, en el que la unidad de adquisición>de imágenes volumétricas es un dispositivo de obtención de imágenes.

12. Sistema de procesamiento de imágenes según la reivindicación 11, en el que el dispositivo de obtención de imágenes se selecciona de un grupo que incluye un escáner de tomografía computarizada, un escáner<de tomografía computarizada de conteo de fotones, un escáner de resonancia magnética, un escáner de>tomografía por emisión de positrones, un escáner de tomografía computarizada por emisión de fotón único, un dispositivo de obtención de imágenes por ultrasonidos.