Método de tablas de Raimondi en sistemas CADx para la evaluación y estudio de escoliosis en imágenes médicas digitales
La rotación vertebral axial (AVR) es un parámetro básico en el estudio de la escoliosis idiopática en adolescentes. Las mediciones son necesarias para evaluar la severidad de la escoliosis y cuantificar el riesgo de progresión para la selección del tratamiento y para el análisis de la cirugía ortopédica.
Las imágenes bidimensionales, especialmente por rayos X de toda la espina estando parado continúa siendo el método elegido para el diagnostico y monitoreo de la escoliosis. En imágenes bidimensionales físicas, son las tablas de Raimondi el método mas utilizado para la cuantificación de AVR. Este método posee un muy aceptable grado de reproductibilidad entre observadores, y es fácil de aplicar. Se basa en la posición de las dos caras mas cercanas de las vertebras y de los lados opuestos de las de la sombra del pedículo hacia el centro de la vertebra, para posteriormente que el software calcule la anchura de la vertebra y la distancia desde el centro al pedículo.
El desarrollo de las tecnologías computacionales ha activado la creación de computación asistida o sistemas de diagnostico automatizados (CADx). El cual, los métodos manuales médicos pueden ser aplicados de manera mas rápida, simple y con menor variabilidad intra e inter observador.
¿Qué método se propone?
Los rayos X requieren de un software para que los clínicos puedan precisar un diagnóstico y estos no están diseñados para cuantificar los factores de riesgo. Además, hay varias publicaciones con las mediciones de AVR y sistemas CADx, aunque ninguno de ellos provee información al algoritmo para la aplicación del método Raimondi.
El objetivo de este estudio fue desarrollar un modelo matemático basado en el método Raimondi, que permite la aplicación hacia sistemas CADx. Abriendo la opción a digitalizar el método con imágenes medicas digitales y procesarlas de manera más exacta y poder ser implementada y usada para cualquier sistema CADx.
Para el desarrollo de este método, los datos fueron obtenidos por miles de medidas en columnas anatómicas y educacionales. En consecuencia, el método reconoce que las medidas pueden involucrar errores sistemáticos. Estos errores son pequeños, pero no varían la precisión de la evaluación y el tratamiento. Sin embargo, estos errores se pueden propagar aleatoriamente a multitud de variables, entre ellas; la perdida de información en imágenes tridimensionales, la caracterización de imágenes médicas, las limitaciones del observador; falta de experiencia y entrenamiento, la caracterización morfológica de la vertebra, y la posición del paciente en la imagen. Como adición a los problemas que tiene el método Raimondi, este no puede procesar imágenes que no contengan información escalar o la entrada DITCOM, además que no innova el método.
Hurtado-Aviles, J. Roca-González, J. Kurochka, K. S. Sanz-Mengibar, J.M. Santoja-Medina, F. (2021) Developing of a Mathematical Model to Perform Measurements of Axial Vertebral Rotation on computer-Aided and Automated Diagnosis Systems, Using Raimondi’s Method. Recuperado el 21/07/2021. Disponible en la web: https://www.hindawi.com/journals/rrp/2021/5523775/
