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13 septiembre 2013

Procesamiento de imagen PET, en el Cancer de Mama para la detención de módulos tumorales.

En el ámbito del proyecto LIFE, Bilbomática se encuentra trabajando en la consolidación de nuestra experiencia en el ámbito de la imagen medica, con nuestros socios tecnológicos del Instituto de Instrumentación para Imagen Molecular I3M (1).  
Hoy  pasamos a describir brevemente algunos de los aspectos mas significativos de uno de los ámbitos de actuación:

Se ha trabajado en el diseño y evaluación de un  maniquí que emula una mama con nódulos tumorales de empleado en la evaluación de los diferentes algoritmos de procesado de imagen.
diferentes tamaños, y que será

Para la simulación se utiliza una solución de FluoroDeoxyGlucose (FDG), en agua y representa la emisión producida por tejido sano.y otros son rellenados con una solución concentrada de FDG en agua y representan lesiones tumorales de diferentes tamaños en la mama de la paciente.


La imagen mostrada , emula una mama con nódulos tumorales de diferentes tamaños, por lo que representa una situación más realista para evaluar la capacidad del equipo en la detección de tumores in-vivo.





En un trabajo reciente del grupo de investigación del i3M en reconstrucción PET [2] se ha observado que el uso de modelos de formación de imagen más precisos en la reconstrucción PET afecta positivamente a la calidad de la imagen reconstruida. En el estudio realizado inicialmente, que sólo consideraba el uso de fuentes puntuales, se apreció una mejora sustancial de la calidad de imagen PET


Actualmente se está trabajando en cuantificar el efecto de la mencionada mejora en la capacidad del escáner para la detección de tumores dentro de la mama empleando el maniquí 

De la comparación de ambos modelos de formación de imagen realizada es especialmente relevante porque la mejora de contraste entre tejido tumoral y sano en el caso de lesiones tumorales pequeñas facilita significativa su localización. Esto va a permitir relajar de forma sustancial los requerimientos de los algoritmos empleados para el procesado de la imagen PET que serán considerados a lo largo del presente proyecto.




(1) I3M es un centro de investigación mixto creado en 2010 por la Universidad Politécnica de Valencia (UPV), el Consejo Superior de Investigaciones Científicas (CSIC) y el Centro de Investigaciones Energéticas Medioambientales y Tecnológicas (CIEMAT) con sede en el Campus de Vera de la UPV.
La actividad prioritaria del Instituto es la Investigación de nuevas técnicas de Instrumentación científica para aplicaciones de Imagen en el ámbito Biomédico. 

(2) Soriano et al. Minimization of parallax error in dedicated breast PET IEEE Trans. on Nuclear Science. 60 (2) : 739 – 745. April 2013. 
Abstract: The increase of the detector thickness and the incidence angle of impinging photons permits an enhancement of sensitivity in positron emission tomography (PET) scanners. But also increases the parallax error and leads to a worsening of spatial resolution. Instead of introducing hardware modifications in the readout electronics or in the detector, we propose in this work to model the photon penetration depth in the detector material and to account for this effect during the image reconstruction. The validation of the model was based on experimental measurements with the MAMMI breast dedicated PET. It consists of twelve detector modules of monolithic LYSO scintillators. A point-like source was acquired at several radial positions across the field of view. The performance of the model was analyzed in terms of position accuracy and spatial resolution. Full width at half maximum (FWHM) average improvement values of 1.0 mm (radial), 0.4 mm (tangential), and 0.3 mm (axial) have been measured when the photon penetration depth was taken into account. The use of the model proposed in this work allows us to design PET detectors with improved sensitivity while maintaining the spatial resolution of the scanner.





"Este trabajo se ha desarrollado en el marco del proyecto LIFE Desafío integral al cáncer de mama, https://www.proyectolife.com gracias a las ayudas destinadas a fomentar la cooperación estable público-privada en investigación y desarrollo (I+D), en áreas de importancia estratégica para el desarrollo de la economía española (Programa INNPRONTA), y al amparo de la Orden CIN/1865/2011, de 22 de junio, por la que se establecen las bases reguladoras para la concesión de dichas ayudas (Proyecto cofinanciado por Fondo Tecnológico FEDER.)"

17 mayo 2013

Bridging challenges of clinical decision support systems with a semantic approach. A case study on breast cancer

Bridging challenges of clinical decision support systems with a semantic approach. A case study on breast cancer .
The integration of Clinical Decision Support Systems (CDSS) in nowadays clinical environments has not been fully achieved yet. Although numerous approaches and technologies have been proposed since 1960, there are still open gaps that need to be bridged. In this work we present advances from the established state of the art, overcoming some of the
most notorious reported difficulties in:  automating CDSS,  clinical workflow integration, maintainability and extensibility of the system, timely advice, evaluation of the costs and effects of clinical decision support, and  the need of architectures that allow the sharing and reusing of CDSS modules and services. In order to do so, we introduce a new clinical task model oriented to clinical workflow integration, which follows a federated approach. Our work makes use of the reported benefits of semantics in order to fully take advantage of the knowledge present in every stage of clinical tasks and the experience acquired by physicians. In order to introduce a feasible extension of classical CDSS, we present a generic architecture that permits a semantic enhancement, namely Semantic CDSS (S-CDSS). A case study of the proposed architecture in the domain of breast cancer is also presented, pointing some highlights of our methodology.


  • a Vicomtech-IK4 Research Centre, Mikeletegi Pasealekua 57, 20009 San Sebastian, Spain
  • b Biodonostia Health Research Institute, eHealth Group, Bioengineering Area, P. Doctor Begiristain s/n, 20014 San Sebastian, Spain
  • c University of the Basque Country UPV/EHU, Computational Intelligence Group, Computer Science Faculty, P. Manuel Lardizabal 1, 20018 San Sebastian, Spain
  • d School of Engineering, Faculty of Engineering and Built Environment, The University of Newcastle, University Drive, Callaghan, NSW 2308, Australia
  • e Gdansk University of Technology, Narutowicza 11/12, 80-952 Gdansk, Poland
  • f Bilbomatica, C/Santiago de Compostela 12 4° A, 48003 Bilbao, Spain