Elastografía: de la medida de los desplazamientos de los tejidos biológicos al diagnóstico por imagen

Abstract

Actualmente, se ha comprobado que las propiedades biomecánicas de los tejidos son parámetros fundamentales para su caracterización, y que su comportamiento mecánico varía en patologías como el cáncer o la fibrosis hepática. Por tanto, analizar cambios en estas propiedades puede proporcionar un diagnóstico precoz y mejorar el tratamiento de diversas enfermedades. En este proyecto, se desarrolla una metodología no invasiva de elastografía que permite predecir con precisión la rigidez de tejidos biológicos a partir de imágenes médicas. El método utiliza el software Elastix, una herramienta de registro gratuita ampliamente utilizada, y solo requiere dos imágenes médicas, en estados indeformado y deformado, que pueden obtenerse de los pacientes de manera rápida y no invasiva. Una vez completados los registros y mediante una serie de códigos, se generan los valores de los desplazamientos experimentados por los tejidos. El procedimiento propuesto se evaluó y validó en un conjunto de ejemplos académicos en los que el campo de desplazamientos era conocido, arrojando resultados satisfactorios. Además, tras validar el código, se aplicó a imágenes de siete pacientes que reflejaban un ciclo respiratorio completo. Los registros fueron evaluados a través de puntos de referencia en las imágenes, calculando el error de registro del objetivo (TRE). Este error representa la distancia entre los puntos de referencia en la imagen deformada, y los puntos de referencia correspondientes en la imagen indeformada después de ser transformados por los resultados del registro. Se obtuvo un TRE medio de 1.6 𝑚��𝑚��, el cual se consideró aceptable dado que la identificación de los puntos de referencia podía generar errores de hasta 2.0 𝑚��𝑚��, debido al espaciado entre cortes de las imágenes. Esta metodología es válida para patologías difusas (no localizadas) y puede ser extendida a otros órganos o tejidos que sean accesibles y deformables.

Currently, it has been demonstrated that the biomechanical properties of tissues are fundamental parameters for their characterization, and that their mechanical behavior varies in pathologies such as cancer or liver fibrosis. Therefore, analyzing changes in these properties can provide early diagnosis and improve the treatment of several diseases. In this project, a non-invasive elastography methodology is developed that allows predicting accurately the stiffness of biological tissues from medical images. The method utilizes the Elastix software, a widely used and open source registration tool, and only requires two medical images, in undeformed and deformed states, which can be obtained from patients quickly and non-invasively. Once the registrations are completed and through a series of codes, the values of the displacements experienced by the tissues are generated. The proposed procedure was evaluated and validated in a set of academic examples in which the displacement field was known, yielding satisfactory results. Additionally, after validating the code, it was applied to images from seven patients reflecting a complete respiratory cycle. The registrations were evaluated through a set of landmarks in the images, calculating the target registration error (TRE). This error represents the distance between the landmarks in the deformed image, and the corresponding landmarks in the undeformed image after being transformed by the registration results. A mean TRE of 1.6 𝑚�𝑚� was obtained, which was considered acceptable since the identification of the landmarks could induce errors of up to 2.0 𝑚�𝑚�, due to the slice spacing between the images. This methodology is valid for diffuse (non-localized) pathologies and can be extended to other organs or tissues that are accessible and deformable.