Análisis fractal y textural de imagen ecográfica de tendón: herramienta para la investigación clínica Dr. José Ríos-Díaz 1, Dr. Jacinto J. Martínez-Payá 2, Ana de-groot-ferrando 3, Dra. María Elena del-baño-aledo 2 1. Grado en Fisioterapia. G.I. Ecografía y Morfo-Densitometría Preventiva. Facultad de Ciencias de la Salud. UCAM. Murcia (España). 2. Unidad Central de Anatomía. G.I. Ecografía y Morfo-Densitometría Preventiva. Facultad de Ciencias de la Salud UCAM. Murcia (España) 3. Centro Médico Khronos Fisioterapia (Elche). G.I. Ecografía y Morfo-Densitometría Preventiva. Facultad de Ciencias de la Salud UCAM. Murcia (España) Introducción. La ecografía musculoesquelética se ha mostrado como una técnica de imagen útil en el ámbito de la fisioterapia. Sin embargo son pocos los trabajos que manipulan la imagen ecográfica para extraer información cuantitativa de la misma que permita objetivar patrones diferentes. Concretamente los análisis fractales y texturales con matrices de concurrencia, con un gran potencial demostrado sobre otros tipos de imagen, no han sido probados y explorados sobre imagen ecográfica del tendón. Objetivo. Comparar el poder discriminatorio de los patrones ecográficos del tendón de Aquiles de dos técnicas de análisis de imagen con fundamentación teórica diferente: el análisis fractal y el análisis textural con matrices de concurrencia de nivel de gris. Material y método. Se diseñó un estudio de observacional, transversal sobre una muestra de 103 sujetos (206 imágenes ecográficas) pertenecientes al personal y alumnado de la universidad, sedentarios y sin sintomatología en el TA ni historia de patología o cirugía en los miembros inferiores, con edades comprendidas entre los 18 y 53 años (media±d.t = 29,8 ± 8,7 años), que se segmentaron en cuatro grupos de edad construidos a partir de los valores de los cuartiles Se tomaron ecografías transversales bilaterales a 20 mm de la inserción del TA con un ecógrafo LogiqE Ultrasound System L 7,5-13 Hz (General Electric, Enraf Nonius). Se obtuvieron las variables fractales dimensión fractal (DF) y lagunaridad (LAC) y las variables texturales energía (ASM), contraste (CON), homogeneidad (IDM) y entropía (ENT) con ImageJ 1.45i. Se realizaron los ANOVA para cada parámetro con el grupo de edad como variable independiente y el sexo como covariable. Se calcularon la potencia (Pot), el tamaño del efecto (η 2 ) y las comparaciones por pares con la corrección de Bonferroni. Se utilizó SPSS v19.0 con intervalos de confianza al 95%. Resultados. Se encontraron diferencias estadísticamente significativas entre los grupos de edad para DF (F=4,068; p=0,008; Pot=83,9%; η 2 =5,5%); ASM (F=3,152; p=0,026; Pot=72,6%; η 2 =4,5%), la IDM (F=4,231; p=0,006; Pot=85,6%; η 2 =5,9%) y ENT (F=5,765; p=0,001; Pot=94,7%; η 2 =7,9%). El sexo introducido como covariable sólo afectó significativamente a la variable DF (F sex =20,837; p<0,001; Pot=99,5%; η 2 =9,4%). El parámetro textural CON y el parámetro fractal LAC no mostraron diferencias significativas entre los grupos de edad. Conclusiones. El análisis cuantitativo de los patrones ecográficos del tendón de Aquiles con variables que evalúan la complejidad y la textura del tendón detectó diferencias significativas entre sujetos de diferente edad que no pueden ser detectadas y cuantificadas visualmente. Se
muestra el potencial uso que tiene este tipo de análisis para cuantificar cambios en la estructura tendinosa en futuras investigaciones. Bibliografía. 1. Del-Baño-Aledo ME, Martínez-Payá JJ, Ríos-Díaz J, Palomino-Cortés MA. Aplicación en fisioterapia de la valoración cuantitativa de las características morfoecogénicas del tendón de Aquiles. Fisioterapia. 2008;30:61-8. 2. Hall-Beyer M. The GLCM texture tutorial. The GLCM tutorial (versión 2.10) Home Page 2007 [actualizado 21 Feb 2007; citado 10 Sep 2011] [aprox. 40 pantallas]. Disponible en: http://www.fp.ucalgary.ca/mhallbey/tutorial.htm 3. Haralick RM, Shanmugam K, Dinstein I. Textural features for image classification. IEEE Trans Syst Man Cybern. 1973;3:610 21. 4. Mandelbrot BB. La geometría fractal de la naturaleza. 2ª ed. Barcelona: Tusquets Editores; 2003. 5. Martínez-Payá JJ, Ríos-Díaz J, Martínez-Perez LM, Montaño Munuera JA, Peña-Marín O. Bases físicas y morfológicas para la interpretación de la imagen ecográfica músculoesquelética. En: Martínez-Payá JJ, editor. Anatomía ecográfica del hombro. Madrid: Médica Panamericana; 2008.p.3-38. 6. Ríos-Díaz J, De-Groot-Ferrando A, Martínez-Payá JJ, Del-Baño-Aledo ME. Reliability and reproducibility of a morpho-textural image analysis method over a patellar ligament ultrasonography. Reumatol Clin. 2010;6(6):278-84. 7. Ríos-Díaz J, Martínez Payá JJ, de-groot-ferrando A, del-baño-aledo ME. Nuevo método de análisis textural mediante matrices de co-ocurrencia del nivel de gris sobre imagen ecográfica del tendón de Aquiles: diferencias entre deportistas y sedentarios. Cuest Fisioter. 2009;38(2):68-79. 8. Ríos-Díaz J, Martínez-Payá JJ, del-baño-aledo ME, de-groot-ferrando A, Pérez-Llanes R. Análisis discriminante del patrón textural ecográfico con matrices de concurrencia como nueva herramienta para el estudio del tendón. Fisioterapia. 2011;33(4):157-65. 9. Ríos-Díaz J, Martínez-Payá JJ, del-baño-aledo ME. El análisis textural mediante las matrices de co-ocurrencia (GLCM) sobre imagen ecográfica del tendón rotuliano se muestra útil para detectar cambios histológicos tras un entrenamiento con plataforma de vibración. Cult cienc deporte. 2009;4(11):91-102.
Fuenlabrada 11 nov 2011 Análisis fractal y textural de imagen ecográfica de tendón: herramienta para la investigación clínica J o s é R í o s - D í a z ( P h D )* J a c i n t o M a r t í n e z - P a y á ( P h D ) A n a d e G r o o t F e r r a n d o ( P T ) M ª E l e n a d e l B a ñ o A l e d o ( P h D ) GRUPO DE INVESTIGACIÓN Ecografía y morfo-densitometría preventiva. (ECOMORF)
Martínez-Payá et al., 2008 Schmidt, 2008 Fuenlabrada, 11de noviembre de 2011
Jiménez Díaz, 2003 Reeves, 2006 Wang, 2006 Martínez-Payá et al., 2006 Del Baño Aledo et al., 2008 Fuenlabrada, 11 de noviembre de 2011
Murray at al. 2003 Metzler 2003 Fuenlabrada, 11de noviembre de 2011
Lozano at al. 2005 Lodish et al. 2006 Fuenlabrada, 11de noviembre de 2011
Murray et al. 2003 Lodish et al. 2006 Fuenlabrada, 11 de noviembre de 2011
Murray et al. 2003 Lodish et al. 2006 Fuenlabrada, 11 de noviembre de 2011
Fuenlabrada, Madrid, 11de 7 noviembre y 8 de abril de 2011
Los análisis texturales GLCM y los análisis fractales permiten extraer información sobre las complejas relaciones espaciales de los píxeles de la imagen Ríos-Díaz et al., 2009, 2010, 2011 Fuenlabrada, 11de noviembre de 2011
Fuenlabrada, 11 de noviembre de 2011 Pueden detectarse diferencias en los patrones del tendón mediante parámetros fractales y texturales?
Fuenlabrada, 11 noviembre de 2011
Del Baño Aledo et al., 2008 Ríos-Díaz et al., 2010 Fuenlabrada, 11de noviembre de 2011
Del Baño Aledo et al., 2008 Ríos-Díaz et al., 2010 Fuenlabrada, 11de noviembre de 2011
Fuenlabrada, 11 de noviembre de 2011 Edad como variable de agrupación Sexo (covariable) Intervalo confianza 95% - SPSS 16.0 y STATISTICA 7
F 3 =1,534 P= 0,207 η 2 =2,2% Pot =40,1% Fuenlabrada, 11de noviembre de 2011
F 3 =4,231 P= 0,006 η 2 =5,9% Pot =85,5% Fuenlabrada, 11de noviembre de 2011
F 3 =3,152 P= 0,026 η 2 =4,5% Pot =72.6% Fuenlabrada, 11de noviembre de 2011
F 3 =5,765 P= 0,001 η 2 =7,9% Pot =94,7% Fuenlabrada, 11de noviembre de 2011
F 3 =4,068 P= 0,008 η 2 =5,7% Pot =83,9% Fuenlabrada, 11de noviembre de 2011
F 3 =2,236 P= 0,085 η 2 =3,2% Pot =56% Fuenlabrada, 11de noviembre de 2011
Fuenlabrada, 11 de noviembre de 2011 Ciertos parámetros texturales y fractales cambian significativamente con el patrón ecográfico del tendón
Fuenlabrada, 11 de noviembre de 2011 El análisis y reconocimiento de patrones de la señal ecográfica musculoesquelética se presenta como una nueva vía de investigación preclínica con potencial uso validación de técnicas fisioterápicas, control terapéutico y prevención de lesiones
j r i o s @ p d i. u c a m. e d u
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