Nuevo proceso de imágenes fotoacústicas tiene potencial para mejorar las biopsias y las inserciones de catéteres
Crédito: Pixabay/CC0 Dominio público
Las imágenes fotoacústicas son una modalidad de imágenes relacionadas con las imágenes por ultrasonido. Se inserta una fuente de luz en una aguja de centro hueco y se utiliza para iluminar los tejidos del paciente. El tejido se expande, lo que da como resultado ondas de presión, que son recibidas por una sonda de ultrasonido y luego se convierten en imágenes interpretables por humanos mediante un proceso llamado formación de haces.
Desafortunadamente, las imágenes producidas a través de la formación de haces a menudo pueden ser poco claras y estar plagadas de «artefactos»: imágenes fantasmas que dificultan que los humanos interpreten lo que realmente está allí.
Mardava Gubbi, candidata a doctorado en el Departamento de Ingeniería Eléctrica e Informática, está trabajando para mejorar el proceso tradicional de imágenes fotoacústicas evitando por completo la formación de haces.
Su enfoque consiste en integrar un sistema de imágenes fotoacústicas, un sistema de seguimiento basado en aprendizaje profundo y un brazo robótico para seguir las puntas de las agujas en diferentes entornos de imágenes durante la cirugía.
«Esta investigación es notable por dos razones», dijo Gubbi. «Primero, la idea de usar imágenes fotoacústicas como entradas para un sistema de servovisual robótico, que se refiere al uso de información extraída de imágenes para controlar el movimiento de sistemas robóticos, es nueva y tiene múltiples ventajas sobre el método tradicional de imágenes por ultrasonido. Segundo, usar las salidas de un sistema basado en el aprendizaje profundo como entradas para nuestro proceso de servo robótico visual permite un seguimiento mejorado de las puntas de las agujas en comparación con la creación de una imagen interpretable por humanos y la extracción de la posición de la punta de la aguja de esa imagen».
El aprendizaje profundo se refiere a una familia de algoritmos de aprendizaje automático capaces de extraer información de entradas sin procesar, como imágenes. Con el trabajo de Gubbi, el componente visual consiste en un sistema de imágenes fotoacústicas que proporciona datos del sensor sin procesar al sistema de aprendizaje profundo, que luego extrae la posición de la punta de la aguja en el marco de datos del sensor sin procesar. Luego, las coordenadas de la posición de la punta de la aguja se envían al sistema de control robótico, que da órdenes para mover el robot y rastrear la punta de la aguja.
Gubbi dice que esta investigación tiene el potencial de mejorar procedimientos quirúrgicos como biopsias e inserciones de catéteres al automatizar la tarea de rastrear las puntas de agujas y catéteres y proporcionar a los médicos información sobre el tejido circundante. Él cree que también debería reducir el riesgo de complicaciones quirúrgicas, como sangrado, lesiones accidentales en órganos críticos cercanos y sepsis por estos procedimientos.
Un miembro del Departamento de Ingeniería de Sistemas Fotoacústicos y Ultrasónicos del Profesor Asistente Muyinatu Bell (PULSE ) Lab, Gubbi dice que su enfoque será de particular beneficio para los pacientes obesos, ya que las imágenes fotoacústicas son más adecuadas para rastrear las puntas de las agujas en esos pacientes en comparación con las imágenes de ultrasonido tradicionales, que a menudo resultan en imágenes «más ruidosas» en pacientes con cuerpos más grandes.
«Nuestro proceso reduce a la mitad la distancia recorrida por la onda hasta la sonda de ultrasonido, lo que da como resultado señales recibidas más fuertes y menos ruido en las imágenes fotoacústicas», dijo. Gubbi presentó este trabajo el mes pasado en el Festival STEM de Maryland 2021, que se centró en las aplicaciones de tecnología y robótica en el cuidado de la salud.
«Este proyecto combina avances en aprendizaje profundo, robótica e imágenes fotoacústicas para resolver el problema general problema del seguimiento de las puntas de las agujas, las puntas de los catéteres y otras puntas de herramientas quirúrgicas en el tejido», dijo Gubbi. «Comencé a trabajar en este proyecto tanto por su enfoque multidisciplinario como por la amplia gama de aplicaciones, y disfruté muchísimo persiguiéndolo».
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Video: El cerebro durante un ataque al corazón Proporcionado por la Universidad Johns Hopkins Cita: Nuevo proceso de imágenes fotoacústicas tiene potencial para mejorar las biopsias y las inserciones de catéteres (22 de diciembre de 2021) recuperado 29 de agosto de 2022 de https://medicalxpress.com/news/2021-12-photoacoustic-imaging-potential-biopsies-catheter.html Este documento está sujeto a derechos de autor. Aparte de cualquier trato justo con fines de estudio o investigación privados, ninguna parte puede reproducirse sin el permiso por escrito. El contenido se proporciona únicamente con fines informativos.