A new geometrical method for 3D evaluation of non-rigid registration methods for radiotherapy in prostate cancer

Three-dimensional conformal radiotherapy aims at delivering a high dose of radiation to the tumour, while sparing the surrounding normal tissue to a maximum extent. Image registration is an essential tool for monitoring radiation therapies, since allows morphological comparisons in presence of anatomic variations. The evaluation of non-rigid registration methods is very complicated owe to the absence of a known pointwise correspondence. The use of analysis of variations in target volume delineations has been proposed in the past for the evaluation of non-rigid registration methods. Delineation of the target volume is usually accomplished by outlining the contour of the volume in each separate tomographic slice. In the studies of reference, the 3D surface is rendered from the contours by means of a Delauney triangulation. This geometrical method only works correctly for convex structures. However the volumes involved on pelvic anatomy, such as bladder or prostate including the seminal vesicles, have relevant concavities that introduce a huge error in the evaluation. A new geometrical method for the evaluation of convex-concave target volumes delineation is proposed

Extracción Automática de la Línea Central de Estructuras Tubulares: Implementación Matricial

Se propone una nueva implementación matricial de un algoritmo para la extracción automática de la línea central de estructuras tubulares. El algoritmo seleccionado calcula la línea central de estructuras complejas sin la necesidad de interacción con el usuario. En el trabajo se explica detalladamente cómo llevar a cabo la implementación matricial utilizando el lenguaje de computación de Matlab. La implementación matricial permite el cálculo de la línea central en pocos segundos, mejorando en varios grados de magnitud la implementación disponible en ITK

Segmentation and 3D reconstruction approaches for the design of laparoscopic augmented reality environments

A trend in abdominal surgery is the transition from minimally invasive surgery to surgeries where augmented reality is used. Endoscopic video images are proposed to be employed for extracting useful information to help surgeons performing the operating techniques. This work introduces an illumination model into the design of automatic segmentation algorithms and 3D reconstruction methods. Results obtained from the implementation of our methods to real images are supposed to be an initial step useful for designing new methodologies that will help surgeons operating MIS techniques

Laparoscopic tool tracking method for augmented reality surgical applications

Vision-based tracking of laparoscopic tools offers new possibilities for improving surgical training and for developing new augmented reality surgical applications. We present an original method to determine not only the tip position, but also the orientation of a laparoscopic tool respect to the camera coordinate frame. A simple mathematical formulation shows how segmented tool edges and camera field of view define the tool 3D orientation. Then, 3D position of the tool tip is determined by image 2D coordinates of any known point of the tool and by tool’s diameter. Accuracy is evaluated in real image sequences with known ground truth. Results show a positioning error of 9,28 mmRMS, what is explained by inaccuracies in the estimation of tool edges. The main advantage of proposed method is its robustness to occlusions of the tool tip

A new method for quantitative evaluation of target volume variations in radiotherapy planning

A new method for three-dimensional quantitative evaluation of target volume delineation is presented. It is composed by a new 3D reconstruction method called Origami, based on the combination of two bidimensional analysis of the volume of each organ instead of one 3D analysis, and a 3D description of the error distribution in the space. The Origami method avoid external errors introduced by a 3D rendering and has shown to work correctly in both convex and convex-concave volumes, accurately fitting the contours of the planning study. Its performance has been evaluated comparing it with the Convex Hull algorithm using Delaunay triangulation, resulting in a much more adjusted evaluation. Moreover, Origami computes thousands of control points in less than one second in a common PC

Método de evaluación cuantitativa de algoritmos de registro tridimensional deformable

Se presenta una nueva metodología de evaluación cuantitativa de algoritmos de registro tridimensional deformable basada en las delineaciones de los órganos de interés. Esta metodología ofrece una completa descripción tridimensional del error de registro mediante el cálculo de las distancias entre los volúmenes del órgano de interés en la imagen de referencia y la imagen registrada. El método propuesto ha demostrado la capacidad de trabajar correctamente tanto en volúmenes totalmente convexos como en volúmenes cóncavo-convexos, ajustándose de manera precisa a los volúmenes marcados por el especialista. Además, el alto rendimiento del método permite la rápida evaluación en un gran número de direcciones de control (64800 direcciones en menos de un segundo

Método de seguimiento 3D del instrumental quirúrgico mediante análisis de vídeo laparoscópico

El seguimiento 3D del instrumental laparoscópico ofrece nuevas posibilidades para la mejora de la formación quirúrgica y el desarrollo de nuevas aplicaciones quirúrgicas de realidad aumentada. Este trabajo presenta un método original para determinar la orientación y posición del extremo del instrumental en el espacio con respecto al endoscopio, haciendo uso de información segmentada en la imagen y del campo de visión del endoscopio. Los resultados muestran un error máximo de posicionamiento de 9,28 mmRMS, cuyo origen es debido a imprecisiones en la estimación de los bordes en la imagen. Este método aparece como una alternativa a otras soluciones basadas en sensores de posición más caras y complejas de integrar en quirófano

Localización del punto de trócar basada en análisis de vídeo laparoscópico

Los sistemas de navegación quirúrgica ayudan a solventar las limitaciones de las técnicas quirúrgicas de mínima invasión, dotando al cirujano de una orientación intuitiva y cómoda. El análisis del vídeo laparoscópico es una solución novedosa para llevar a cabo el seguimiento del instrumental quirúrgico, la reconstrucción de la información de profundidad y el registro intraoperatorio. El presente trabajo de investigación propone una solución para la obtención de la posición de los trócares a partir del análisis de las secuencias de vídeo endoscópico, posición que sirva de punto de referencia para el registro intraoperatorio. El método se basa en determinar el punto donde pivota la herramienta analizando parejas de fotogramas, y emplea un umbral de calidad de la posición basada en la ortogonalidad de las recta

Validación comparativa de un método para la corrección de distorsión en secuencias de video endoscópicas

El análisis de las secuencias de video del endoscopio cobra gran interés para el desarrollo de aplicaciones de formación y navegación quirúrgica en Cirugía de Mínima Invasión (CMI) Requiere una corrección previa de las distorsiones que introduce la cámara, en especial de la distorsión radial. El objetivo de este trabajo es validar un método de corrección de distorsión en video laparoscópico de forma comparativa con el método de Bouguet, uno de los métodos más valorados y usados por la comunidad científica. Los resultados muestran que el método propuesto es comparable al método de referencia empleado, y que la corrección realizada cubre las necesidades del procesado de vídeo endoscópic

Brain structures identification based on feature descriptor

Traumatic Brain Injury -TBI- -1- is defined as an acute event that causes certain damage to areas of the brain. TBI may result in a significant impairment of an individuals physical, cognitive and psychosocial functioning. The main consequence of TBI is a dramatic change in the individuals daily life involving a profound disruption of the family, a loss of future income capacity and an increase of lifetime cost. One of the main challenges of TBI Neuroimaging is to develop robust automated image analysis methods to detect signatures of TBI, such as: hyper-intensity areas, changes in image contrast and in brain shape. The final goal of this research is to develop a method to identify the altered brain structures by automatically detecting landmarks on the image where signal changes and to provide comprehensive information to the clinician about them. These landmarks identify injured structures by co-registering the patient?s image with an atlas where landmarks have been previously detected. The research work has been initiated by identifying brain structures on healthy subjects to validate the proposed method. Later, this method will be used to identify modified structures on TBI imaging studies