I+D en Imagen Médica en Tomografía

Transcripción

1 I+D en Imagen Médica en Tomografía Magdalena Rafecas, IFIC, Valencia I. Introducción pag. 1 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 Imagen Médica 1

2 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 Imagen Médica 2

3 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 Imagen Médica 3

4 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.). Imagen Médica 4

5 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 Monte Carlo. Apoyar a la Unidad de Terapia en la planificación y generación de imágenes. Colaborar en el proyecto de creación de un prototipo in beam 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. Imagen Médica 5

6 c) Simulaciones Monte Carlo. d) In beam 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 Monte Carlo: Uno de los campos tradicionales de aplicación de las simulaciones Monte Carlo es la física de detectores y de altas energías. Por ello, Imagen Médica 6

7 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 Monte Carlo 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 E science (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 7

8 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. Imagen Médica 8

9 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. Imagen Médica 9

10 (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 Monte Carlo: Las simulaciones basadas en el método de Monte Carlo 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 Monte Carlo 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 Monte carlo, por tanto, permiten optimizar el diseño antes de su construcción. Del Imagen Médica 10

11 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 Monte Carlo 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 Monte Carlo 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 Monte Carlo son, hoy en día, una herramienta esencial para poder describir la respuesta del sistema e incluso la respuesta de los objetos bajo estudio. (d) In beam PET: La Unidad de Imagen Médica participará activamente en el proyecto conjunto del IFIMED de desarrollo de un prototipo PET in beam, 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 in beam 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, Imagen Médica 11

12 impondrá severas limitaciones que hay que compensar con materiales y sistemas de detección adecuados, y métodos de reconstrucción ad hoc. 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 Monte Carlo 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. Resonancia magnética. Fusión de imágenes. Imagen Médica 12