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I+D en Imagen Médica en Tomografía
Magdalena Rafecas, IFIC, Valencia
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I. Introducción
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II. Unidad de Imagen Médica en la Gran Instalación
pag. 5
III.Anexo: Descripción detallada de las líneas de investigación
pag. 9
I
I. Introducción
La finalidad última de los aparatos de diagnóstico por la imagen es ofrecer, en forma de
imagen digital, la distribución espacial de un determinado parámetro en el organismo, el
cual no se puede visualizar directamente. En medicina nuclear, la imagen buscada
corresponde a la distribución de la concentración de un determinado radioisótopo en el
interior del cuerpo; en radiología, la imagen indica el grado de „transparencia“ de la parte
del cuerpo bajo estudio (la “transparencia” se corresponde con la atenuación que sufren
los rayos X en el organismo). En ambos campos, las imágenes proporcionan información
muy valiosa que el médico nuclear o el radiólogo emplearán para emitir un diagnóstico, o
para observar la evolución de cierta enfermedad o los efectos de las terapias. En
cualquier caso, es obvio que la imagen obtenida es la base del diagnóstico y, por tanto,
debe reflejar con precisión y calidad los fenómenos biológicos que se quieren estudiar. Tanto en medicina nuclear como en radiología, la imagen se obtiene procesando las
medidas de la radiación que realiza una cámara especialmente concebida para ese fin. En
el caso de los aparatos de diagnóstico en medicina nuclear, se trata de radiación gamma;
en radiología, de rayos X. Pero no todas las técnicas tomográficas se basan en la
detección de fotones. Por ejemplo, a partir de la detección de ultrasonidos o de medidas
de impedancia eléctrica también se pueden reconstruir volúmenes que representen
espacialmente determinadas propiedades en ciertas regiones del cuerpo.
Si nos centramos en la detección de rayos X o rayos gamma, según la técnica
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empleada la imagen a obtener puede ser de dos tipos: ●
Imagen plana o “proyección”
: Se obtiene directamente al medir los rayos X o rayos
gamma que inciden bajo un mismo ángulo sobre el detector. ●
Imagen tomográfica
: Los datos medidos, que suelen corresponden a un conjunto de
proyecciones bajo diferentes ángulos, se procesan mediante complejos algoritmos
matemáticos para obtener “rodajas“ transversales o incluso volúmenes con las
distribuciones espaciales del sujeto u objeto de estudio. Al proceso de sintetizar la
imagen a partir de los datos medidos se le llama “reconstrucción“.
Según el método de detección y el posterior procesado, podemos distinguir entre:
•
Tomografía 2D : A partir de la adquisición de las proyecciones bajo numerosos
ángulos, se reconstruyen imágenes planas de las secciones (“rodajas“) del sujeto
bajo estudio. Con una serie de secciones contiguas se puede obtener una imagen
volumétrica.
•
Tomografía 3D : Los datos originales se reconstruyen en forma de volumen
tridimensional sin que previamente se hayan reconstruido las secciones
transversales. La manipulación de los datos volumétricos permite obtener
secciones o vistas del objeto reconstruido en cualquier dirección del espacio. Si
además incluimos el factor tiempo y describimos la evolución de la imagen de de
acuerdo a éste, podemos hablar de tomografía 4D.
I.1.Reconstrucción de la imagen en PET, SPECT y TAC
En la mayoría de técnicas tomográficas, el proceso de obtención de la imagen a partir
de los datos es muy complejo. Los llamados métodos de reconstrucción de la imagen
tienen como objetivo crear imágenes partiendo de datos que no son imágenes. Se trata
de sintetizar digitalmente, utilizando algoritmos matemáticos y métodos por ordenador,
una imagen que no existe con anterioridad. Por tanto, las operaciones de reconstrucción
crean imágenes que no se pueden adquirir directamente a través de una medida, a
diferencia de una radiografía o una fotografía. La imagen reconstruida es, en realidad, una estimación de la “imagen verdadera”, ya
que no hay forma exacta de reproducir la distribución espacial verdadera del parámetro
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bajo estudio. En teoría, existen algoritmos analíticos que conducen a una solución exacta,
pero esta solución sólo se puede obtener bajo condiciones ideales que, en la práctica, son
imposibles de alcanzar debido a las limitaciones de los aparatos de medida. La fidelidad de la imagen depende, en primer orden, del escáner empleado, pero
también del tipo de algoritmo de reconstrucción y de la compensación de aquellos
fenómenos físicos, intrínsecos al proceso de medida, que conducen a la degradación de
la imagen. Por ello, los avances realizados en física de detectores y en electrónica deben
ir acompañados por el correspondiente desarrollo del software, el cual incluye tanto los
algoritmos de reconstrucción de la imagen como aquellos destinados a compensar los
efectos de degradación. Actualmente la mayoría de los métodos de reconstrucción se pueden clasificar en dos
grandes familias, según sea el enfoque matemático del problema:
a) Métodos
analíticos
: El problema se modela según la transformada de Radon; en PET o SPECT, se
considera que la radiación detectada a lo largo de una dirección del espacio corresponde
a la integral de línea sobre la concentración del radioisótopo a lo largo de los puntos de
dicha línea. Gracias a las propiedades de la transformada de Fourier y suponiendo que se
cumplen una serie de hipótesis, como la completitud de los datos, es posible invertir la
transformada de Radon y obtener una estimación de la distribución del radioisótopo. Dada la naturaleza estadística de los datos medidos, éstos vienen afectados por ruido.
Además, los escáneres existentes sólo proporcionan un conjunto de datos incompletos,
ya que es imposible capturar la radiación emitida por la zona de estudio en todas las
direcciones del espacio. En PET y SPECT, las mencionadas hipótesis difícilmente se
pueden cumplir, lo cual se traduce en que a menudo estos métodos proporcionan
imágenes muy ruidosas o con artefactos. Por el contrario, en TAC, gracias a la alta
resolución de los detectores y al gran número de fotones detectados, los métodos
analíticos proporcionan buenas imágenes. b) Métodos
estadísticos
: Se basan en un enfoque distinto del problema, el cual tiene en cuenta la naturaleza
estadística del proceso de emisión y de detección de la radiación. El problema de la
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reconstrucción se puede entonces expresar de forma algebraica como una ecuación
lineal: y=Ax + n. La incógnita, representada por el vector x, es el objeto de estudio
discretizado; los datos medidos, discretos por naturaleza, se representan mediante el
vector y, mientras que n es el vector que da cuenta del ruido estadístico. A es la llamada
matriz de probabilidad o matriz de respuesta del sistema de detección. A es una pieza
clave en la reconstrucción estadística, ya que contiene la información relativa a la
respuesta del escáner a la radiación. Una de las desventajas que presentan estos
métodos es la de tener que estimar A, que depende del sistema de detección empleado. La ecuación y=Ax + n no es invertible en la mayoría de los casos; además, por tratarse
de un problema inverso mal condicionado, aún siendo invertible, la solución estaría
fuertemente corrompida por el ruido. Por lo tanto, en condiciones reales, el problema de la
reconstrucción no puede ser resuelto de forma exacta, y el camino más habitual para
resolver este problema es empleando métodos iterativos estadísticos que maximizan un
determinado funcional.
I.2. Efectos de degradación de la imagen
La técnicas de diagnóstico están limitadas por los propios fenómenos físicos
involucrados. Por ejemplo, en el caso de la PET, la resolución espacial de la imagen están
limitados, en último lugar, por el rango del positrón y la desviación de los fotones emitidos
respecto a la trayectoria lineal esperada. Otros efectos físicos que conducen a degradar la
calidad de la imagen tanto medicina nuclear como en radiología, son aquellos
relacionados con la interacción de los fotones en la materia, tanto en el sujeto de estudio
(atenuación y dispersión Compton), como en los detectores (dispersión Compton). Además, las características de los aparatos de medida imponen ciertas limitaciones en
la imagen. Por ejemplo, el tamaño de los cristales centelleadores empleados en la
detección de la radiación limita la resolución espacial de la imagen. El tipo y número de
cristales y su disposición en torno al sujeto tendrán también un impacto en la calidad de la
imagen, al igual que la eficiencia de la electrónica empleada. En el caso de la PET,
además, la resolución temporal finita de los detectores condiciona la imagen, que será
más o menos ruidosa. Otro efecto de degradación de la imagen a tener en cuenta es el movimiento del
paciente, o de los órganos bajo estudio (respiración, latido cardíaco, etc.).
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II. Unidad de Imagen Médica en la Gran Instalación
La Gran Instalación de Física Medica contará con una unidad de investigación
dedicada fundamentalmente a la reconstrucción y procesado de imágenes médicas, y a la
algorítmica relacionada con la corrección de aquellos fenómenos físicos de degradación
de la imagen. La finalidad de esta unidad será:
♦ Apoyar los avances realizados en la instrumentación (hardware) por los grupos de la
Gran Instalación mediante el desarrollo de técnicas software adecuadas a los
prototipos a desarrollar. En concreto, se trata de dotar a los escáneres de métodos
para el procesado y reconstrucción de los datos obtenidos que permitan explotar al
máximo las características de cada uno, de lo contrario, se corre el peligro de no saber
adaptar toda la experiencia acumulada por el IFIC en el hardware a la realidad médica.
♦ Investigar nuevas técnicas de reconstrucción y de procesado de datos en el campo de
la tomografía. ♦ Estudiar la creación de nuevos prototipos y contribuir al diseño y optimización de los
mismos mediante la utilización de técnicas de simulación Monte­Carlo.
♦ Apoyar a la Unidad de Terapia en la planificación y generación de imágenes. ♦ Colaborar en el proyecto de creación de un prototipo in­beam PET.
II.1. Líneas de investigación
Los campos de investigación principales de esta Unidad son:
a) Reconstrucción de imágenes.
(i) Desarrollo e implementación de algoritmos.
(ii) Adaptación de los métodos a los escáneres del IFIMED o de los grupos
colaboradores.
b) Fenómenos físicos de degradación la imagen.
(i) Desarrollo de modelos físicos.
(ii) Desarrollo de métodos para la corrección de la degradación.
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c) Simulaciones Monte­Carlo.
d) In­beam PET.
Una descripción detallada de las líneas se adjunta en el Anexo I.
A medida que se consolide la Gran Instalación y se establezcan vínculos de
colaboración con Universidades y hospitales, se ampliarán las líneas de investigación a
los campos siguientes: a) Métodos de visualización 3D de la imagen.
b) Cuantificación de parámetros biológicos a partir de la imagen.
c) Modelos cinéticos.
d) Terapia guiada por la imagen.
e) Diagnóstico por ordenador.
f) Resonancia magnética.
g) Fusión de imágenes.
II.2.Experiencia previa
Actualmente, el IFIC cuenta con varios grupos de investigación dedicados a los
siguientes campos:
a) Imagen médica: Existe en el IFIC una línea de investigación dedicada
íntegramente a temas de reconstrucción de imágenes y corrección de efectos de
degradación en PET. Pese a su reciente creación, el grupo ha presentado sus
trabajos con regularidad en congresos y revistas internacionales de prestigio. Este
grupo ha establecido vínculos de colaboración con centros como la Technische
Universität München, en Alemania, y la Université de Sherbrooke, en Canadá,
ambos pioneros en el campo del desarrollo de prototipos PET para animales
pequeños.
b) Simulaciones Monte­Carlo: Uno de los campos tradicionales de aplicación de las
simulaciones Monte­Carlo es la física de detectores y de altas energías. Por ello,
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el IFIC cuenta con profesionales especializados en el uso de paquetes de
simulación y en el desarrollo de código de simulación propio. Las simulaciones se
emplean no sólo para el estudio y análisis de los sucesos que se producen en los
grandes aceleradores de partículas; también las usan los miembros del grupo de
Imagen Médica para mejorar la reconstrucción de la imagen, y aquellos dedicados
al desarrollo de prototipos de diagnóstico.
c) Grid: Debido al papel fundamental que tienen las simulaciones Monte­Carlo en la
física de altas energías, el IFIC cuenta con una granja de procesadores dedicados
al cálculo distribuido de trabajos de simulación. EL grupo de Grid participa en el
proyecto internacional Enabling Grids for E­sciencE (EEGE), que incluye mas de
90 instituciones en 32 países, y cuya meta es proporcionar a los cientificos los
recursos de la infraestructura Grid mundial, esto es, mas de 20,000 CPUs 24
horas al día. Los campos de aplicación del proyecto EEGE son múltiples, entre los
que cabe destacar la física de altas energías, las ciencias de la vida y la imagen
medica. Actualmente, los grupos de Grid y de Imagen Mŕdica del IFIC colaboran
para que este ultimo pueda beneficiarse de la infraestructura Grid.
II.3. Infraestructura
a) Espacio
:
(i) Cuatro despachos (70 m2)
(ii) Una sala de ordenadores (50 m2).
b) Equipamiento y presupuesto para la puesta en marcha: 70 k€ •
6 ordenadores de sobremesa: 11 k€
•
Una workstation: 5 k€
•
Servidor para almacenamiento y bases de datos: 5 k€
•
Librerías, licencias y paquetes científicos:
5 k€
•
Cluster con 8 procesadores dual core: 45 k€ Imagen Médica
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II.4. Personal
La puesta en marcha de la Unidad de Imagen Médica requiere contar con la plantilla
siguiente:
a) Personal investigador

Jefe de unidad (plantilla fija).

Un investigador senior (plantilla fija)

Dos investigadores posdoctorales (contratados).

Tres investigadores predoctorales (contratados) b) Personal técnico:

Un técnico informático ( plantilla fija / dedicación compartida )

Un técnico superior informático (plantilla fija o contratado / dedicación
compartida)
Esta plantilla deberá aumentar conforme se consolida la Gran Instalación. Las tareas fundamentales del personal técnico serán:
•
Administración y gestión del cluster
•
Instalación de paquetes
•
Paralelización y optimización de algoritmos.
Parte del personal técnico podrá compartir su dedicación a la Unidad de Imagen
Médica con la unidad de Sistemas Informáticos.
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III. Anexo: Descripción detallada de las líneas de investigación
(a) Reconstrucción de imágenes:
Se ampliarán las actividades ya existentes en el IFIC para que abarquen otras técnicas
tomográficas de diagnóstico como por ejemplo SPECT. En concreto:
(i) Desarrollo e implementación de algoritmos de reconstrucción:
Se investigarán nuevas estrategias matemáticas para resolver el problema inverso
subyacente a la reconstrucción de la imagen y se estudiará la forma óptima de
implementar los algoritmos para poder acelerar el tiempo de reconstrucción. (ii) Adaptación de los métodos de reconstrucción a los escáneres del IFIMED y de los
grupos colaboradores:
Una parte fundamental de los algoritmos iterativos de reconstrucción es la matriz de
respuesta del sistema. Esta matriz depende del escáner empleado y por lo tanto
requiere un cálculo dedicado para cada cámara. El nivel de detalle en la descripción
de la respuesta física del sistema condiciona la calidad de la imagen, pero también la
velocidad del proceso de reconstrucción. La Unidad de Imagen Médica se encargará
de modelar la respuesta del sistema de aquellos prototipos desarrollados en el
IFIMED, así como la de las cámaras de aquellos grupos vinculados al IFIMED a
través de convenios de colaboración. El grupo de Imagen Médica estudiará, en cada
caso, la mejor forma de implementar la respuesta del sistema para optimizar la
calidad de imagen y el tiempo de reconstrucción según las necesidades y el campo
de aplicación de cada escáner. (b) Fenómenos físicos de degradación la imagen:
Muchos fenómenos físicos que son intrínsecos a la tomografía impiden que se
reconstruya con exactitud la información buscada. En algunos casos, existen técnicas
hardware que permiten disminuir el grado de degradación que conllevan dichos
fenómenos, aunque es imposible suprimirlos por completo. Para obtener imágenes
fidedignas es necesario, por tanto, corregir o compensar dichos efectos, lo cual
requiere, en la mayoría de los casos, conocer a fondo la física subyacente y poder
cuantificarla en forma de modelos.
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(i) Desarrollo de modelos
:
Los efectos de degradación dependen de la técnica tomográfica, del escáner y del
objeto a estudiar. Sería deseable, sin embargo, contar con modelos de carácter
general que, mediante el ajuste de ciertos parámetros, puedan aplicarse a los
diferentes sistemas considerados. (ii) Desarrollo de métodos de compensación
. Una vez conocido el modelo que describe el fenómeno de degradación a corregir,
existen diferentes formas para evitar sus efectos negativos en la imagen.
Estudiaremos el modo mas eficaz de incorporar los modelos para corregir los
fenómenos de degradación.
(c) Simulaciones Monte­Carlo:
Las simulaciones basadas en el método de Monte­Carlo son, hoy en día, una
herramienta indispensable para el desarrollo de nuevos detectores en imagen medica.
En las ultimas décadas, se han desarrollado numerosos paquetes de simulación para
su empleo en Física de Partículas, como GEANT o EGS4. En el campo el diagnostico
por la imagen, estos mismos paquetes se pueden usan para describir los escáneres y
la Física involucrada en la detección de la radiación. También se ha desarrollado
paquetes de uso exclusivo en Física Medica, entre los que cabe destacar SimSET,
Penelope, GATE, (basado en GEANT4), etc. En la Unidad de Imagen Médica emplearemos las simulaciones Monte­Carlo en las
siguientes tareas:
(i) Diseño y evaluación de prototipos
:
Antes de la construcción de un nuevo escáner, es conveniente realizar
simulaciones que nos permitan encontrar la geometría y los materiales más
adecuados para la aplicación para la que se han concebido, dentro de las
limitaciones impuestas por los presupuestos. Mediante la descripción de las
diversas configuraciones posibles, podemos simular cual serán las propiedades
de los escáneres así construidos (eficiencia, resolución espacial, etc.) y el efecto
de los fenómenos de degradación dada esa configuración. Las simulaciones
Monte­carlo, por tanto, permiten optimizar el diseño antes de su construcción. Del
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mismo modo, una vez construidos, ayudan a entender los resultados obtenidos y
a mejorar su rendimiento.
(ii) Apoyo a la creación de modelos de los fenómenos físicos
:
Gracias a las simulaciones Monte­Carlo podemos obtener una descripción
detallada de la física subyacente a la emisión y detección de la radiación para
cada escáner. Mientras que en las medidas reales muchos fenómenos físicos no
se pueden identificar por separado, las simulaciones Monte­Carlo sí permiten
diferenciar las contribuciones de cada efecto, lo cual facilita la comprensión de
los mismos, y de la creación de modelos para corregir aquellos efectos que
degradan la imagen.
(iii) Apoyo a la reconstrucción de imágenes
:
Durante la fase de desarrollo y de prueba de nuevos algoritmos de
reconstrucción, es conveniente disponer de datos sobre objetos conocidos para
estudiar los efectos de la reconstrucción y su eficiencia. Las simulaciones Monte­
Carlo permiten crear objetos con la geometría y características deseadas, y
suprimir o identificar por separado determinados efectos de degradación,
ofreciendo así diversos niveles de datos con los que cuantificar los algoritmos
desarrollados. Ademas, las simulaciones Monte­Carlo son, hoy en día, una
herramienta esencial para poder describir la respuesta del sistema e incluso la
respuesta de los objetos bajo estudio.
(d) In­beam PET: La Unidad de Imagen Médica participará activamente en el proyecto conjunto del
IFIMED de desarrollo de un prototipo PET in­beam, esto es, un prototipo PET
diseñado para detectar la radiación procedente del paciente que está siendo irradiado,
radiación que se origina como resultado de la activación de la materia a lo largo de la
trayectoria del haz. La finalidad de un prototipo para PET in­beam es la de controlar en
tiempo real la localización y la dosis de irradiación que recibe el paciente, las cuales
deben corresponderse con lo establecido en el protocolo de planificación de la terapia.
Este prototipo ha de ser diseñado a medida del sistema de terapia de protones a
utilizar, ya que no debe obstaculizar los movimientos del gantry ni la trayectoria del
haz. Esta circunstancia condiciona la geometría del sistema PET, lo cual, a su vez,
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impondrá severas limitaciones que hay que compensar con materiales y sistemas de
detección adecuados, y métodos de reconstrucción ad­hoc. Estos últimos deben estar
concebidos para sacar el máximo partido a una geometría incompleta y a unos datos
caracterizados por un alto nivel de ruido estadístico.
Una vez reconstruida, la imagen de PET, que corresponde a un mapa de activación
beta+, se compara con el mapa procedente de las simulaciones Monte­Carlo
realizadas sobre la base de la planificación de la terapia. Las desviaciones entre
ambos mapas permiten corregir los posibles errores en la dosis o en la localización
espacial del haz. Por ello, una reconstrucción en tiempo real es de vital importancia.
Del mismo modo, es fundamental para el éxito de esta técnica contar con modelos y
medidas nucleares de precisión que puedan ser incluidas en las simulaciones Monte­
Carlo. Estos aspectos se trabajarán conjuntamente con otras Unidades del IFIMED:
Otras líneas a desarrollar: 
Métodos de visualización 3D de la imagen
.

Cuantificación de parámetros biológicos a partir de la imagen
.

Modelado cinético
.

Terapia guiada por la imagen
.

Diagnóstico por ordenador
.

esonancia magnética
R
.

Fusión de imágenes
.
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