Algoritmos de visión artificial para la salud coronaria

Petia Ivanova Radeva.
Petia Ivanova Radeva.
(08/01/2014)

Las intervenciones en el caso de enfermedades coronarias tienen actualmente como apoyo importante las imágenes de ultrasonido intravascular (imágenes IVUS), que se logran mediante la introducción de un catéter en el interior de los vasos coronarios para obtener una mejor visión e inspección del interior de las arterias. Además, permiten medir la placa arteriosclerótica y se usan para guiar los tratamientos intervencionistas coronarios. Ahora bien, las imágenes IVUS a menudo presentan ambigüedades que deben resolver los mismos médicos, y analizarlas requiere tiempo de estos profesionales para medir y cuantificar las lesiones coronarias y los dispositivos de tratamiento.

El grupo BCN Perceptual Computing Lab, de la Facultad de Matemáticas de la UB, ha desarrollado una aplicación informática que estudia las imágenes IVUS y facilita su interpretación. Los investigadores, dirigidos por la profesora de la UB Petia Ivanova Radeva, han trabajado conjuntamente con el equipo clínico del Hospital Germans Trias i Pujol, dirigido por la doctora Josepa Mauri, y la empresa norteamericana Boston Scientific, líder mundial en dispositivos de intervenciones coronarias. Esta firma ya ha iniciado el proceso para incorporar el software creado en la UB y en el Hospital a los equipamientos que fabrica y distribuye mundialmente. «Para nosotros es muy motivador saber que algunos de nuestros algoritmos permitirán a médicos de todo el mundo tener más herramientas para hacer las intervenciones y mejorar la cura de los pacientes», explica Petia Ivanova Radeva, profesora del Departamento de Matemática Aplicada y Análisis de la UB.

 

Petia Ivanova Radeva.
Petia Ivanova Radeva.
08/01/2014

Las intervenciones en el caso de enfermedades coronarias tienen actualmente como apoyo importante las imágenes de ultrasonido intravascular (imágenes IVUS), que se logran mediante la introducción de un catéter en el interior de los vasos coronarios para obtener una mejor visión e inspección del interior de las arterias. Además, permiten medir la placa arteriosclerótica y se usan para guiar los tratamientos intervencionistas coronarios. Ahora bien, las imágenes IVUS a menudo presentan ambigüedades que deben resolver los mismos médicos, y analizarlas requiere tiempo de estos profesionales para medir y cuantificar las lesiones coronarias y los dispositivos de tratamiento.

El grupo BCN Perceptual Computing Lab, de la Facultad de Matemáticas de la UB, ha desarrollado una aplicación informática que estudia las imágenes IVUS y facilita su interpretación. Los investigadores, dirigidos por la profesora de la UB Petia Ivanova Radeva, han trabajado conjuntamente con el equipo clínico del Hospital Germans Trias i Pujol, dirigido por la doctora Josepa Mauri, y la empresa norteamericana Boston Scientific, líder mundial en dispositivos de intervenciones coronarias. Esta firma ya ha iniciado el proceso para incorporar el software creado en la UB y en el Hospital a los equipamientos que fabrica y distribuye mundialmente. «Para nosotros es muy motivador saber que algunos de nuestros algoritmos permitirán a médicos de todo el mundo tener más herramientas para hacer las intervenciones y mejorar la cura de los pacientes», explica Petia Ivanova Radeva, profesora del Departamento de Matemática Aplicada y Análisis de la UB.

 

La colaboración entre la UB, el Hospital Germans Trias i Pujol y Boston Scientific, que ha obtenido el Premio Antoni Caparrós del Consejo Social y la Fundación Bosch i Gimpera al mejor proyecto de transferencia de conocimiento, arrancó en 2005 y ha tenido dos etapas. En la primera, los investigadores de la Universidad desarrollaron algoritmos basados en visión por ordenador y aprendizaje automático, con el objetivo de detectar y cuantificar los contornos de las arterias coronarias. Esta observación de los contornos de los vasos sanguíneos es necesaria para apreciar y medir la presencia de placas formadas por colesterol, calcio y tejido fibroso, las cuales pueden causar trombosis o isquemias propias de las enfermedades coronarias. La segunda fase del proyecto consistió en desarrollar una metodología innovadora con la finalidad concreta de detectar, en las imágenes IVUS, la posición de las endoprótesis vasculares (stents), dispositivos metálicos de forma cilíndrica que se introducen en los vasos sanguíneos para evitar que se colapsen.
 
Sobre las imágenes IVUS, los médicos pueden ver los dibujos del contorno de las arterias y de las endoprótesis vasculares, elaborados mediante el software creado por los investigadores de la UB. Con este sistema de visión por ordenador se consigue objetividad (se eliminan factores subjetivos que afectan a los expertos, como el cansancio), precisión (el procesamiento y la extracción de información de las imágenes es tan buena como la visión de los expertos) y rapidez (el programa informático se ejecuta en el mismo momento en que se hace la intervención en el paciente, de forma que permite guiarla y corregirla en caso necesario). El software permite reducir el tiempo que tardan los médicos en analizar las imágenes y posibilita estudiar muchas más. Así se puede, por un lado, tener una estimación más fiable de las lesiones y, por otro, hacer más intervenciones.
 
Actualmente, la enfermedad coronaria es la causa de muerte principal en los países desarrollados. En el caso de Europa, representa el 21% de las causas de mortalidad. Asimismo, el 80% de las intervenciones coronarias requieren la implantación de endoprótesis vasculares, de forma que es extraordinariamente relevante tener herramientas para analizar de manera rápida y sólida cómo se debe hacer. La detección automática de la endoprótesis vascular permite al médico diagnosticar el resultado de la intervención de forma más rápida y objetiva; lo que hace descender el riesgo de que el paciente sufra episodios cardíacos en el futuro.
 
Boston Scientific comercializa sus productos en un centenar de países de todos los continentes. Su dispositivo más vendido es el ecógrafo iLab, cuyo software han desarrollado los investigadores de la UB. Para el grupo de investigación, la colaboración con esta empresa y con el Hospital ha supuesto tres patentes internacionales y una publicación en el congreso más prestigioso sobre análisis de imagen médica, el MICCAI 2013.