La localización del instrumental quirúrgico es de gran interés  en Cirugía Mínimamente Invasiva (CMI). Determinar su  posición con precisión es fundamental para el desarrollo de  futuras aplicaciones tanto en la formación y evaluación de  cirujanos como en el desarrollo de nuevos sistemas  de  navegación que asistan al cirujano durante la propia  intervención quirúrgica. En la literatura existen   técnicas de  estimación basadas en el análisis de imágenes, siendo la  principal limitación común la gran variabilidad de las imágenes  de este tipo de cirugía, que dificultan el diseño de un método  genérico capaz de obtener buenas precisiones para todas ellas.  En este trabajo de investigación se propone una optimización de  un método de detección y seguimiento automático de  instrumental quirúrgico basado en el análisis de video  endoscópico, incorporando filtros homomórficos, un  nuevo  algoritmo de segmentación y un seguimiento mediante enventanado. Los resultados obtenidos muestran que el método  propuesto consigue una detección precisa y robusta  para  imágenes con diferentes características sin necesidad de  ninguna adaptación previa

Cano González, Alicia

Garcia Regueras, M.E.

Gómez Aguilera, Enrique J.

Oropesa García, Ignacio

Sánchez González, Patricia

Sánchez Margallo, Francisco Miguel

Servicio de Coordinación de Bibliotecas de la Universidad Politécnica de Madrid

 Optimización de un método detección y seguimiento de 
instrumental quirúrgico en video laparoscópico 
M.E. García Regueras
1
, I. Oropesa García
1,2
, P. Sánchez-González
1,2
, A.M. Cano González
1
, F.M. 
Sánchez Margallo
3, 
E.J. Gómez Aguilera
1,2
,  
1
Grupo de Bioingeniería y Telemedicina (GBT), Universidad Politécnica de Madrid, Madrid, España, 
{megarcia, psanchez, ioropesa, acano, egomez, }@gbt.tfo.upm.es 
2
Centro de Investigación Biomédica en Red en Bioingeniería, Biomateriales y Nanomedicina (CIBER-BBN), 
Madrid, España 
3
Centro de Cirugía de Mínima Invasión Jesús Usón (CCMIJU), Cáceres, España, msanchez@ccmijesususon.com
 
 
Resumen 
La localización del instrumental quirúrgico es de gran interés 
en Cirugía Mínimamente Invasiva (CMI). Determinar su 
posición con precisión es fundamental para el desarrollo de 
futuras aplicaciones tanto en la formación y evaluación de 
cirujanos como en el desarrollo de nuevos sistemas de 
navegación que asistan al cirujano durante la propia 
intervención quirúrgica. En la literatura existen  técnicas de 
estimación basadas en el análisis de imágenes, siendo la 
principal limitación común la gran variabilidad de las imágenes 
de este tipo de cirugía, que dificultan el diseño de un método 
genérico capaz de obtener buenas precisiones para todas ellas. 
En este trabajo de investigación se propone una optimización de 
un método de detección y seguimiento automático de 
instrumental quirúrgico basado en el análisis de video 
endoscópico, incorporando filtros homomórficos, un nuevo 
algoritmo de segmentación y un seguimiento mediante 
enventanado. Los resultados obtenidos muestran que el método 
propuesto consigue una detección precisa y robusta para 
imágenes con diferentes características sin necesidad de 
ninguna adaptación previa. 
1. Introducción y Antecedentes 
La cirugía laparoscópica es un tipo de Cirugía de Mínima 
Invasión (CMI) en la que el instrumental quirúrgico y la 
cámara son introducidos a través de pequeñas incisiones 
realizadas en el abdomen del paciente. Se trata de una tipo 
de cirugía local y cerrada.  
La importancia que ha cobrado la CMI en las últimas 
décadas se ve reflejada en el continuo aumento de 
procedimientos que se abordan mediante estas técnicas 
quirúrgicas. Entre sus principales ventajas destacan el 
menor trauma tisular y el menor riesgo de 
complicaciones, que conllevan una reducción del dolor y 
del tiempo de recuperación lo que se traduce en un ahorro 
de costes hospitalarios y reducción de listas de espera [1].  
En contra, si bien la CMI tiene importantes beneficios 
para el paciente, presenta por otra parte, ciertas 
desventajas para el cirujano. A diferencia de las 
operaciones tradicionales, en este tipo de técnicas el 
cirujano ve mermada su capacidad de actuación y de 
sensación [2]: la percepción sensorial se ve notablemente 
disminuida al desaparecer la interacción directa con los 
órganos y la información visual pasa a ser monoscópica, 
perdiendo así la sensación de profundidad y ocasionando 
problemas de coordinación ojo-mano[3]. 
Dada tales limitaciones cobran importancia los procesos 
de formación y evaluación de destreza de cirujanos 
noveles. Además, la cirugía guiada por imagen (CGI) 
también gana interés, pues la inclusión en la escena de 
información visual mediante realidad aumentada mejora 
el desarrollo de la propia intervención.  
En ambos campos es de gran importancia la extracción de 
los movimientos realizados por el instrumental. Conocer 
las trayectorias que el cirujano ha descrito permite realizar 
una evaluación de sus habilidades en cuanto al análisis y 
precisión de movimientos. En CGI, la localización del 
instrumental con respecto al entorno operatorio, permite 
guiar al cirujano dotándole de información adicional. 
En la literatura existen numerosos trabajos que se centran 
en la estimación de la localización espacial basada 
exclusivamente en el análisis de las imágenes 
laparoscópicas. Persiguen la identificación y seguimiento 
del instrumental mediante un análisis de la forma, color y 
geometría del mismo. Tonet et al.[5], segmenta el 
instrumental valiéndose de un marcador artificial, y extrae 
sus bordes mediante su aproximación a rectas con la 
ayuda de la transformada de Hough. Doignon et al. [5] 
emplean un algoritmo de identificación del instrumental 
basado en un análisis de las componentes HSV de la 
imagen y en  una clasificación de las diferentes regiones 
que se identifican en la imagen. (3) Feng et al.[6] 
proponen un método de adquisición de la posición 3D del 
instrumental a partir de la secuencia de imágenes 
monoscópicas extraídas por el endoscopio, y las 
coordenadas 3D del extremo del instrumental 
determinadas por un sensor electromagnético.  
En un trabajo previo se presentaron el método de 
localización 3D basado en el vídeo laparoscópico y su 
precisión [7]. En él se señalaba entre sus futuros trabajos, 
la mejora del preprocesado de la imagen como clave a la 
hora de aumentar la fiabilidad y la velocidad del 
algoritmo. El objetivo del presente trabajo de 
investigación es, por tanto, mejorar la precisión en la 
detección y aumentar la robustez del método, 
generalizándolo para cualquier secuencia quirúrgica. Para 
ello se modifica el algoritmo de detección incorporando 
 nuevas técnicas de realce de imágenes y se introduce el 
seguimiento del instrumental frame a frame.  
2. Metodología 
En el procesado de imagen requerido para la detección y 
seguimiento de los bordes del instrumental, se diferencian 
las siguientes etapas: (1) la etapa de preprocesado cuyo 
objetivo es conseguir la imagen óptima sobre la cual 
aplicar el algoritmo de detección de bordes; (2) la fase de 
identificación de bordes, que extrae la información de la 
imagen estática; y (3) la parte de seguimiento realizado 
frame a frame. 
2.1. Preprocesado de la imagen 
Las diferentes técnicas de realce que se emplean en esta 
etapa y que permiten una mejora de la imagen de trabajo 
son:  
1. Disminución de la influencia de la iluminación no 
homogénea. 
2. Conversión a un espacio de color adecuado (HSI).  
3. Modificación de las componentes de color 
acentuando aquellas de interés. 
La elección del espacio HSI como el más apropiado se 
debe a: (1) el interés en trabajar en un espacio donde la 
componente de intensidad (I) está desacoplada de la 
información cromática; y (2) el hecho de que las 
componentes de tono (H) y saturación (S) están 
íntimamente relacionadas con la forma en que los 
humanos percibimos el color y pueden ser empleados 
para la identificación y discriminación de objetos. 
Disminución de la iluminación no homogénea 
Se propone una técnica que se basa en el modelo de 
iluminación en el que el valor de intensidad de cada píxel 
viene dado por: 
f (x, y) = i(x, y)r(x, y) 
Donde i(x, y) es la iluminación de la escena en cada píxel 
y r(x, y) es la reflectancia. Típicamente la iluminación 
será una señal centrada en banda baja mientras que la 
reflectancia será un proceso de mayor variación espacial, 
y, por ello, de mayor contenido de alta frecuencia [9]. 
A partir de esta consideración se pueden separar las dos 
componentes mediante un filtrado homomórfico. Es decir, 
se aplica una operación logarítmica que convierte los 
logaritmos en sumas: 
ln(f (x, y)) = ln(i(x, y))+ ln(r(x, y)) 
de forma que un simple filtrado lineal permite separar de 
manera sencilla estas componentes, y, a partir de este 
momento, llevar a cabo un procesado paralelo por cada 
uno de los canales resultantes. Se podrá así corregir el 
problema de la iluminación no homogénea sin 
distorsionar la información de la imagen contenida en la 
reflectancia. 
Modificación de las componentes de color 
La saturación es una característica importante para la 
detección de regiones grises en imágenes. Una baja 
saturación indica pixeles poco coloreados y una alta, se 
corresponde con pixeles de color muy puros [8]. 
En esta etapa se emplea el espacio HSV, que al igual que 
el HSI también pertenece a la familia intuitiva de modelos 
de color. Se diferencia de este por los valores de 
saturación y de la componente acromática, que en este 
caso recibe el nombre de valor. 
El cálculo de la saturación para este modelo se deduce a 
partir de la fórmula descrita en [9]. 
Si       ( )
)max(
,,min
31'0)max(
BGR
BGR
SBGR
++
−=→≠++   
Si        0'0)max( =→=++ SBGR   
Esta nueva definición de la saturación, S’, consigue una 
mejor discriminación entre los píxeles cromáticos y no 
cromáticos. En el modelo HSV los colores pierden valor 
de saturación cuando se oscurecen. Un inconveniente que 
presenta es ser más sensible a los cambios de brillo, en 
especial en los píxeles cromáticos. 
Debido a los problemas que conlleva la iluminación no 
homogénea, es interesante trabajar en un espacio donde la 
iluminación esté desacoplada del color. Por otro parte, la 
definición de saturación del modelo HSV es un mejor 
discriminador de píxeles cromáticos y no cromáticos. Así, 
se define un nuevo modelo HSI’. Este consiste en el 
modelo HSI donde ahora la componente saturación, S’, se 
calcula según la definición del modelo HSV. 
2.2. Algoritmo de identificación de bordes 
El algoritmo de detección de bordes se diseña teniendo en 
cuenta las principales características del instrumental en 
la imagen que mejor permitan su identificación: color 
oscuro y bordes rectos del instrumental. 
De este modo los principios del algoritmo son los 
siguientes: 
1. Detección de bordes en la imagen mediante la 
aplicación del operador de Sobel. 
2. Segmentación del área de interés: eliminación de 
los bordes que no pertenecen al instrumental. 
3. Identificación de los bordes del instrumental. 
Segmentación del área de interés 
El algoritmo desarrollado en este trabajo de investigación 
para segmentar la zona de interés consta de los siguientes 
pasos: 
1. Selección de píxeles acromáticos. Se parte de la 
imagen en el espacio HSI’. Se aplica una 
segmentación automática, siguiendo el método Otsu 
[10]. La imagen quedará dividida en dos: por una 
parte las zonas cromáticas (parte roja de la cavidad) y 
por otra las acromáticas, es decir, el instrumental, 
zonas de sombra y zonas de la cavidad con poco 
color, que presentan tonos grisáceos o blanquecinos. 
 2. Discriminación entre el instrumental y zonas con 
poco color. Se segmenta la componente de 
Intensidad (I). Los píxeles que en el paso anterior 
fueron clasificados como acromáticos se ponen a 0, y 
se hace una nueva segmentación según el método 
Otsu. La imagen resultante se divide del siguiente 
modo: por un lado estarán aquellas zonas blancas de 
gran intensidad o con brillo, y por otra parte las zonas 
oscuras (vástago del instrumental y zonas de 
sombra). 
3. Composición de las dos máscaras anteriores. Se 
aplica el operador AND a las máscaras resultantes los 
2 pasos anteriores. Como resultado se tiene una 
máscara en la que los pixeles obtenidos son en su 
mayoría correspondientes al vástago del instrumental.  
4. Eliminación de líneas y píxeles aislados mediante 
una erosión y una dilatación con el mismo elemento. 
Identificación de los bordes del instrumental: 
Combinando la información dada por el operador de 
detección de bordes y la obtenida de la parte de 
segmentación, se obtiene la máscara final sobre la cual se 
buscarán los dos bordes del instrumental quirúrgico. Esto 
se hace según el método de búsqueda de rectas mediante 
la transformada de Radon descrito en [7]. A continuación 
se eliminarán de la máscara estos píxeles, así como los 
correspondientes a las rectas inmediatamente superiores e 
inferiores para evitar el efecto de doble borde. Finalmente 
se aplicará de nuevo la transformada de Radon para la 
búsqueda del segundo borde. 
2.3. Algoritmo de seguimiento de instrumental 
El algoritmo de seguimiento propuesto en este trabajo 
consiste en un método de enventanado en el espacio 
transformado. La búsqueda de rectas no se hace en el total 
de la imagen, sino que existe una zona de interés en la que 
se espera encontrar el instrumental quirúrgico.  
La motivación es doble: 
  Reducir el coste computacional y por lo tanto el 
tiempo de procesado. 
 Disminuir la probabilidad de detección errónea. 
Existe un mecanismo de detección de errores encargado 
de verificar si la detección y seguimiento son correctos. 
En caso contrario se reinicia el algoritmo volviendo a la 
detección simple y el cálculo de una nueva ventana. 
Cálculo de la ventana o zona de interés 
La ventana se aplica en el plano transformado de Radon. 
Una vez que se ha realizado una detección, se calcula 
cuales son los valores de (ρ,θ) para las dos rectas. La 
ventana estimada será común para ambas rectas y vendrá 
dada por las siguientes premisas: 
• La variación de la pendiente de las rectas entre 
frames consecutivos no será  superior a 3 grados. 
( ) ( )[ ]3,max,3,min 2121 +− θθθθ  
• El desplazamiento de una recta entre frames, será 
menor de 20 píxeles. 
( ) ( )[ ]20,max,20,min 2121 +− ρρρρ  
Si el algoritmo de detección no encuentra rectas en la 
ventana definida, se aumenta el tamaño de la misma. Así 
los límites de la región de búsqueda se incrementan en 2 
unidades, tanto en ρ como en θ, hasta encontrar los bordes 
del instrumental. 
3. Resultados y Discusión 
Para la validación de los métodos propuestos en este 
trabajo de investigación se han utilizado secuencias de 
imágenes de operaciones por laparoscopia realizadas 
sobre modelos porcinos. Se han analizado un total de 992 
frames pertenecientes a 8 secuencias. Estas han sido 
elegidas de modo que presenten características diferentes 
entre si: (1) tomándolas con dos endoscopios diferentes, 
con lo que el color, la iluminación y el tamaño de las 
imágenes varían; (2) variando los movimientos descritos 
por el instrumental cambiando la trayectoria, la velocidad 
o la distancia a la cámara.  
En primer lugar se muestran los resultados del método de 
segmentación diseñado, encargado de eliminar aquellos 
bordes que no pertenecen al área de interés.  
 
(a) 
 
(b) 
 
(c) 
 
(d) 
 
(e ) 
Figura 1: Método de  segmentación del área de interés: (a) Imagen 
original. (b) Primera segmentación. (c) Segunda segmentación. (b) 
Composición de máscara 1 y máscara 2. (e) Máscara final 
Como se observa en la máscara final obtenida, el 
instrumental se ha extraído correctamente. Sin embargo el 
método presenta un inconveniente: no es capaz de filtrar 
fácilmente aquellas regiones de la imagen con mucha 
sombra, lo cual  podrá dar lugar a zonas de error. 
A continuación se muestra la mejora conseguida con el 
algoritmo de seguimiento. En los siguientes frames se 
 comprueba como el seguimiento (rectas verdes) corrige 
en el frame#329, el borde erróneo que se obtendría solo 
con detección (rectas azules), al estar limitada ahora la 
región de búsqueda. 
frame #328 frame# 329 
Figura 2: Detección simple (azul) vs. Detección y 
seguimiento(verde) 
Finalmente se presentan los resultados obtenidos con el 
método de detección y seguimiento diseñado para el total 
de las secuencias. La siguiente figura contiene un frame 
representativo de cada una de las 8 secuencias analizadas. 
Se comprueba que las detecciones son correctas y la 
precisión buena. Además los resultados son similares 
independientemente de las características de la secuencia 
analizada y sin necesidad de ningún tratamiento previo 
dependiente de la secuencia. Se demuestra así la 
propiedad de “detección automática” del algoritmo. 
  
  
  
  
Figura 3: Resultados del método de detección y seguimiento 
para frames pertenecientes a 8 secuencias diferentes  
La principal limitación son los cambios de color que 
experimenta el instrumental a lo largo de las secuencias. 
El método está diseñado para imágenes donde el color del 
vástago del instrumental es oscuro. Por lo tanto en 
aquellas imágenes en los que por algún motivo este se 
aclare, el algoritmo puede fallar.  
Una extensión interesante a este trabajo sería el desarrollo 
de un mecanismo de detección de fallos robusto. Si 
siempre que el algoritmo fallase o se perdiese se 
reiniciase la ventana de seguimiento, el número de 
detecciones erróneas a lo largo de una secuencia 
disminuiría. 
4. Conclusiones 
Se ha optimizado un método automático de detección y 
seguimiento de instrumental quirúrgico a lo largo de los 
vídeos laparoscópicos sin introducir marcadores 
adicionales. 
La principales aportaciones de este trabajo de 
investigación son: (1) la extracción automática de los 
bordes del instrumental con buena precisión. Esto se 
consigue gracias al tratamiento previo de la imagen para 
la corrección de artefactos y al nuevo método de 
segmentación planteado. (2) La robustez introducida por 
el algoritmo de seguimiento por enventanado. Este 
corrige en su mayoría, las posibles detecciones erróneas 
obtenidas mediante detección simple. 
Referencias 
[1] Lamata, P, Methodologies for the Analysis, design and 
evaluation of laparoscopic surgical simulators. Similar 
Network of Excellence. UCL Presses Universitaires de 
Louvain, 2006. 
[2] Somolinos Sánchez JA, Avances en robótica y visión por 
computador. Univ de Castilla La Mancha, 2002, pp. 247.  
[3] Rattner DW, Apelgren KN, W.S Eubanks. The need for 
training opportunities in advanced laparoscopic surgery. 
The residents’ perspective. Surgical Endoscopy vol.15, 
num 10, 2001, pp. 1066-1070. 
[4] Tonet O, Ramesh TU, Megali G,Dario P, Tracking 
endoscopic instruments without localizer: image analysis-
based approach, Stud. Health Technol. Inform., ,  vol. 119  
2006, pp. 544-549 
[5] Doignon C, Nageotte F, Mathelin M, Segmentation and 
Guidance of Multiple Rigid Objects for Intra-operative 
Endoscopic Vision, Lecture Notes in Computer Science, 
2007,. vol. 4358 , pp. 314-327,  
[6] Feng C, Rozenblit JW, Hamilton AJ, A hybrid in a 
laparoscopic surgery training system. Proc. ofthe 14th 
Annual IEEE Int. Conf. & workshops on the Eng. of 
Computer-based systems (ECBS’07), 2007. 
[7] Cano AM, Gayá F, Lamata P, del Pozo F, Sánchez-
Margallo FM, Gómez EJ, Método de seguimiento 3D del 
instrumental quirúrgico mediante análisis de vídeo 
laparoscópico, Libro de Actas del XXVI Congreso Anual de 
la Sociedad Española de Ingeniería Biomédica, Valladolid, 
2008, pp. 257-260. 
[8] Ohta Y, Kanade T, Sakai T. Color information for region 
segmentation. CVGIP, 13:222-242, 1980. 
[9] Gonzalez RC, Woods RE, Eddins SL, Digital Image 
Processing, Prentice Hall 2nd Edition, 2001. 
[10] Otsu N, A threshold selection method from gray-level 
histogram, IEEE Transactions on System Man Cybernetics, 
Vol. SMC-9, No. 1, 1979, pp. 62-66. 


Optimización de un método de detección y seguimiento de instrumental quirúrgico en video laparoscópico

Archivo Digital UPM

http://oa.upm.es/9279/1/INVE_MEM_2010_85829.pdf

Optimización de un método de detección y seguimiento de instrumental quirúrgico en video laparoscópico

Abstract

Similar works

Full text

Available Versions

Servicio de Coordinación de Bibliotecas de la Universidad Politécnica de Madrid

Archivo Digital UPM