Investigadores del MIT y del Boston Children’s Hospital han desarrollado un sistema que puede tomar resonancias magnéticas del corazón de un paciente y, en cuestión de horas, convertirlas en un modelo físico tangible que los cirujanos pueden utilizar para planificar la intervención.
Los modelos podrían ofrecer a los cirujanos una forma más intuitiva de evaluar y preparar las particularidades anatómicas de cada paciente. “Nuestros colaboradores están convencidos de que esto marcará la diferencia”, afirma Polina Golland, profesora de ingeniería eléctrica e informática del MIT, que dirigió el proyecto. “La frase que escuché es que ‘los cirujanos ven con las manos’, que la percepción está en el tacto.”
Este otoño, siete cirujanos cardíacos del Boston Children’s Hospital participarán en un estudio destinado a evaluar la utilidad de los modelos.
Golland y sus colegas presentarán su nuevo sistema en la Conferencia Internacional sobre Computación de Imágenes Médicas e Intervención Asistida por Computadora, en octubre. Danielle Pace, estudiante de posgrado del MIT en ingeniería eléctrica e informática, es la primera autora del artículo y encabezó el desarrollo del software que analiza las resonancias magnéticas. Mehdi Moghari, físico del Boston Children’s Hospital, desarrolló nuevos procedimientos que aumentan diez veces la precisión de las resonancias magnéticas, y Andrew Powell, cardiólogo del hospital, dirige el trabajo clínico del proyecto.
El trabajo fue financiado tanto por el Boston Children’s Hospital como por Harvard Catalyst, un consorcio cuyo objetivo es llevar con rapidez la innovación científica a la clínica.
Los datos de resonancia magnética consisten en una serie de cortes transversales de un objeto tridimensional. Como una fotografía en blanco y negro, cada corte tiene regiones oscuras y claras, y los límites entre esas regiones pueden indicar los bordes de las estructuras anatómicas. Sin embargo, es posible que no sea así.
Determinar los límites entre objetos distintos en una imagen es uno de los problemas centrales de la visión artificial, conocido como “segmentación de imágenes”. Pero los algoritmos de segmentación de imágenes de propósito general no son lo bastante fiables como para producir los modelos tan precisos que requiere la planificación quirúrgica.
Factores humanos
Normalmente, la forma de hacer más preciso un algoritmo de segmentación de imágenes consiste en complementarlo con un modelo genérico del objeto que se va a segmentar. Los corazones humanos, por ejemplo, tienen cámaras y vasos sanguíneos que suelen estar más o menos en los mismos lugares en relación con los demás. Esa consistencia anatómica podría dar a un algoritmo de segmentación una manera de descartar conclusiones improbables sobre los límites de los objetos.
El problema de ese enfoque es que muchos de los pacientes cardíacos del Boston Children’s Hospital requieren cirugía precisamente porque la anatomía de sus corazones es irregular. Las inferencias a partir de un modelo genérico podrían ocultar justamente los rasgos que más importan al cirujano.
En el pasado, los investigadores han producido modelos imprimibles del corazón indicando manualmente los límites en las resonancias magnéticas. Pero con los 200 cortes transversales aproximadamente de uno de los escaneos de alta precisión de Moghari, ese proceso puede llevar entre ocho y 10 horas.
“Quieren traer a los niños para escanearlos y dedicar probablemente un día o dos a planificar exactamente cómo van a operar”, afirma Golland. “Si además hace falta otro día solo para procesar las imágenes, se vuelve inmanejable.”
La solución de Pace y Golland consistió en pedir a un experto humano que identificara los límites en algunos de los cortes y dejar que los algoritmos tomaran el relevo a partir de ahí. Sus mejores resultados se obtuvieron cuando pidieron al experto que segmentara solo un pequeño fragmento —una novena parte del área total— de cada corte transversal.
En ese caso, segmentar solo 14 fragmentos y dejar que el algoritmo infiriera el resto arrojó un 90 por ciento de concordancia con la segmentación experta de la colección completa de 200 cortes transversales. La segmentación humana de solo tres fragmentos arrojó un 80 por ciento de concordancia.
“Creo que, si alguien me hubiera dicho que podía segmentar todo el corazón a partir de ocho cortes de 200, no le habría creído”, afirma Golland. “Fue una sorpresa para nosotros.”
En conjunto, la segmentación humana de fragmentos de muestra y la generación algorítmica de un modelo digital tridimensional del corazón lleva alrededor de una hora. El proceso de impresión 3D tarda un par de horas más.
Perspectivas de futuro
Actualmente, el algoritmo examina fragmentos de cortes transversales sin segmentar y busca rasgos similares en los cortes segmentados más cercanos. Pero Golland cree que su rendimiento podría mejorarse si también examinara fragmentos que atraviesan oblicuamente varios cortes. Esta y otras variantes del algoritmo son objeto de investigación en curso.
El estudio clínico de otoño incluirá resonancias magnéticas de 10 pacientes que ya han recibido tratamiento en el Boston Children’s Hospital. Cada uno de los siete cirujanos recibirá datos de los 10 pacientes, algunos, probablemente, más de una vez. Esos datos incluirán las resonancias magnéticas originales y, de forma aleatoria, un modelo físico o un modelo tridimensional computarizado, basado, de nuevo al azar, en segmentaciones humanas o algorítmicas.
Con esos datos, los cirujanos elaborarán planes quirúrgicos, que se compararán con la documentación de las intervenciones realizadas a cada uno de los pacientes. La esperanza es que el estudio arroje luz sobre si los modelos físicos impresos en 3D pueden mejorar realmente los resultados quirúrgicos.
“Sin duda, un modelo en 3D ayudaría”, afirma Sitaram Emani, cirujano cardíaco del Boston Children’s Hospital que no es coautor del nuevo artículo. “Hemos utilizado este tipo de modelo en algunos pacientes y, de hecho, realizamos una ‘cirugía virtual’ en el corazón para simular condiciones reales. Esto ayudó mucho en la cirugía real a reducir el tiempo dedicado a examinar el corazón y a realizar la reparación.”
“Creo que disponer de esto también reducirá la incidencia de lesiones residuales —imperfecciones en la reparación—, al permitirnos simular y planificar el tamaño y la forma de los parches que se utilizarán”, añade Emani. “En última instancia, los parches impresos en 3D basados en el modelo nos permitirán adaptar la prótesis a cada paciente.”
“Por último, esto simplifica enormemente las conversaciones con las familias, que encuentran confusa la anatomía”, afirma Emani. “Les da una imagen más clara, y muchos pacientes y familias han comentado que esto les permite comprender mejor su afección.”
Este artículo se publica en colaboración con Massachusetts Institute of Technology News. La publicación no implica que el Foro Económico Mundial respalde las opiniones expresadas.
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Autor: Larry Hardesty es redactor de temas de informática y tecnología en MIT News.
Imagen: Cirujanos de cirugía general y visceral del Asklepios Hospital Hamburg-Barmbek. REUTERS/Fabian Bimmer.
