algoritmo para estimar la edad Ósea, diapositivas exposición

ALGORITMO PARA ESTIMAR LA EDAD ÓSEA EN NIÑOS DE LA PRIMERA INFANCIA MEDIANTE PROCESAMIENTO DE

IMÁGENES RADIOLÓGICAS DE MANO Y MUÑECA

AUTORES ANDRÉS ROBERTO DÍAZ PASCUAS

DAVID LEONARDO TORRES RODRÍGUEZ

DIRECTOR ING ASTRID RUBIANO FONSECA

GRUPO DE INVESTIGACIÓN TIGUM PROGRAMA DE INGENIERÍA EN TELECOMUNICACIONES

UNIVERSIDAD MILITAR NUEVA GRANADA BOGOTÁ D.C

24/11/2011

AGENDA

PLANTEAMIENTO DEL PROBLEMA 1

2

OBJETIVOS 2

JUSTIFICACIÓN 3

ANTECEDENTES 4

MARCO TEORICO 5

CONCLUSIONES 7

DESARROLLO DEL PROYECTO 6

PLANTEAMIENTO DEL PROBLEMA

3

Planteamiento del Problema

Objetivos Justificación Antecedentes Marco Teórico

Desarrollo del

proyecto Conclusiones

TRANSTORNOS DEL CRECIMIENTO ESTIMACIÓN DE EDAD

ÓSEA DEMANDA COMPLEJIDAD

EN EL PROCESO

¿Qué algoritmo permite la estimación de la edad ósea mediante procesamiento de

imágenes radiológicas de mano y muñeca facilitando el diagnóstico del profesional

en el área?

OBJETIVO GENERAL

4

Planteamiento del Problema

Objetivos Justificación Antecedentes Marco Teórico

Desarrollo del

proyecto Conclusiones

Desarrollar un algoritmo que logre estimar la edad ósea en niños de la primera infancia comprendida entre los cero y seis años, mediante el procesamiento de imágenes radiológicas de mano y muñeca.

OBJETIVOS ESPECÍFICOS

5

Planteamiento del Problema

Objetivos Justificación Antecedentes Marco Teórico

Desarrollo del

proyecto Conclusiones

Realizar una recopilación de imágenes radiológicas de mano y muñeca con el fin de elaborar una base de datos.

Identificar las técnicas a emplear en el procesamiento de imágenes radiológicas.

Definir el algoritmo a emplear para la estimación de edad ósea.

Validar el algoritmo definido, mediante la experimentación con imágenes radiológicas de mano y muñeca de niños de la primera infancia, evaluando los resultados obtenidos con los métodos de diagnóstico tradicionales.

JUSTIFICACIÓN

6

Planteamiento del Problema

Objetivos Justificación Antecedentes Marco Teórico

Desarrollo del

proyecto Conclusiones

ASPECTO TECNOLÓGICO

• Asistencia tecnológica en estimación de edad ósea

ASPECTO SOCIAL

• Agilizar el proceso de cálculo de la estimación de edad ósea

ANTECEDENTES

7

Planteamiento del Problema

Objetivos Justificación Antecedentes Marco Teórico

Desarrollo del

proyecto Conclusiones

2007 2008 2009 2010 2001

MARCO TEÓRICO

8

Planteamiento del Problema

Objetivos Justificación Antecedentes Marco Teórico

Desarrollo del

proyecto Conclusiones

ANATOMIA ÓSEA DE LA MANO Y MUÑECA

METODOS DE ESTIMACIÓN DE LA EDAD ÓSEA

9

Planteamiento del Problema

Objetivos Justificación Antecedentes Marco Teórico

Desarrollo del

proyecto Conclusiones

METODO DE TANNER AND WHITEHOUSE

METODO DE GREULICH PYLE

OPERACIONES CON HISTOGRAMA

10

Planteamiento del Problema

Objetivos Justificación Antecedentes Marco Teórico

Desarrollo del

proyecto Conclusiones

ECUALIZACIÓN

El histograma de una imagen es una función discreta que representa el número de pixeles en la imagen en función de los niveles de intensidad

OPERACIONES CON HISTOGRAMA

11

Planteamiento del Problema

Objetivos Justificación Antecedentes Marco Teórico

Desarrollo del

proyecto Conclusiones

MATCHING

Imagen e histograma original

Imagen e histograma de referencia

Histograma resultante

DETECCIÓN DE BORDES

12

Planteamiento del Problema

Objetivos Justificación Antecedentes Marco Teórico

Desarrollo del

proyecto Conclusiones

Borde: Transición o frontera con niveles de intensidad significativamente distintos

Detección de bordes usando el algoritmo de Canny

OPERACIONES MORFOLÓGICAS

13

Planteamiento del Problema

Objetivos Justificación Antecedentes Marco Teórico

Desarrollo del

proyecto Conclusiones

DILATACIÓN

El objeto original (a) es dilatado por un elemento estructural (b) y

genera un nuevo objeto expandido (c)

OPERACIONES MORFOLÓGICAS

14

Planteamiento del Problema

Objetivos Justificación Antecedentes Marco Teórico

Desarrollo del

proyecto Conclusiones

EROSIÓN

El objeto original (a) es erosionado por un elemento estructural (b) y

genera un nuevo objeto con elementos eliminados (c)

COMPONENTES CONECTADOS

15

Planteamiento del Problema

Objetivos Justificación Antecedentes Marco Teórico

Desarrollo del

proyecto Conclusiones

IMAGEN BINARIZADA IMAGEN CON COMPONENTES

CONECTADOS

DESARROLLO DEL PROYECTO

16

Planteamiento del Problema

Objetivos Justificación Antecedentes Marco Teórico

Desarrollo del

proyecto Conclusiones

Documentación

Análisis de las técnicas de

procesamiento de imágenes médicas

Recopilación de carpogramas

Almacenamiento y Clasificación de los

carpogramas

Diseño del algoritmo

Implementación del algoritmo

Evaluación del algoritmo

Análisis y validación de los

resultados

DESARROLLO DEL PROYECTO

17

Planteamiento del Problema

Objetivos Justificación Antecedentes Marco Teórico

Desarrollo del

proyecto Conclusiones

Documentación

Análisis de las técnicas de

procesamiento de imágenes médicas

Recopilación de carpogramas

Almacenamiento y Clasificación de los

carpogramas

Diseño del algoritmo

Implementación del algoritmo

Evaluación del algoritmo

Análisis y validación de los

resultados

DOCUMENTACIÓN

18

Planteamiento del Problema

Objetivos Justificación Antecedentes Marco Teórico

Desarrollo del

proyecto Conclusiones

FUENTES PRIMARIAS

Dr. Danilo Cifuentes B. Médico Radiólogo del Hospital Militar Central

Ing. Cesar Leonardo Niño Barrera: Profesor Asociado del Departamento de Electrónica de la Universidad Javeriana

FUENTES SECUNDARIAS

Buscadores específicos como Google Scholar, Pubmed y Scirus

Bases de datos en línea como: IEEE Xplore, ScienceDirect, Redalyc e Image Sciences Institute

Libros de referencia citados en varios artículos los cuales se ubicaron principalmente en Google Books.

Encontrándose un total de 83 artículos y 3 tesis relacionadas directamente con el tema, de las cuales 54 se citan en un documento de revisión desarrollado por los autores.

DESARROLLO DEL PROYECTO

19

Planteamiento del Problema

Objetivos Justificación Antecedentes Marco Teórico

Desarrollo del

proyecto Conclusiones

Documentación

Análisis de las técnicas de

procesamiento de imágenes médicas

Recopilación de carpogramas

Almacenamiento y Clasificación de los

carpogramas

Diseño del algoritmo

Implementación del algoritmo

Evaluación del algoritmo

Análisis y validación de los

resultados

ANÁLISIS DE LAS TÉCNICAS

20

Planteamiento del Problema

Objetivos Justificación Antecedentes Marco Teórico

Desarrollo del

proyecto Conclusiones

EXTRACCIÓN DE LA REGIÓN DE INTERÉS

PRE-PROCESAMIENTO

SEGMENTACIÓN

EXTRACCIÓN DE CARACTERÍSTICAS

CLASIFICACIÓN Y ESTIMACIÓN EDAD ÓSEA

ANÁLISIS DE LAS TÉCNICAS

21

Planteamiento del Problema

Objetivos Justificación Antecedentes Marco Teórico

Desarrollo del

proyecto Conclusiones

EXTRACCIÓN DE LA REGIÓN DE INTERÉS

(a) Extracción manual de la (b) Región de interés

ANÁLISIS DE LAS TÉCNICAS

22

Planteamiento del Problema

Objetivos Justificación Antecedentes Marco Teórico

Desarrollo del

proyecto Conclusiones

PRE - PROCESAMIENTO

a) Filtro de mediana

b) Ajuste de la imagen

c) Ecualización de histograma

d) Matching

ANÁLISIS DE LAS TÉCNICAS

23

Planteamiento del Problema

Objetivos Justificación Antecedentes Marco Teórico

Desarrollo del

proyecto Conclusiones

SEGMENTACIÓN

a) Detección de bordes usando el algoritmo de Canny

b) Operación morfológica de llenado

c) Operación morfológica de apertura

ANÁLISIS DE LAS TÉCNICAS

24

Planteamiento del Problema

Objetivos Justificación Antecedentes Marco Teórico

Desarrollo del

proyecto Conclusiones

EXTRACCIÓN DE

CARACTERÍSTICAS

1068 pixeles

𝑝𝑖𝑥𝑒𝑙𝑒𝑠

1𝑚𝑚=

1068 𝑝𝑖𝑥𝑒𝑙𝑒𝑠

153.2 𝑚𝑚

𝑝𝑖𝑥𝑒𝑙𝑒𝑠

1𝑚𝑚= 6,97

𝑝𝑖𝑥𝑒𝑙𝑒𝑠𝑚𝑚

153.2mm

𝑝𝑖𝑥𝑒𝑙𝑒𝑠

1𝑚𝑚=

𝐴𝑛𝑐ℎ𝑜 𝑑𝑒 𝑙𝑎 𝑖𝑚𝑎𝑔𝑒𝑛 𝑑𝑖𝑔𝑖𝑡𝑎𝑙 𝑒𝑛 𝑝𝑖𝑥𝑒𝑙𝑒𝑠

𝐴𝑛𝑐ℎ𝑜 𝑟𝑒𝑎𝑙 𝑑𝑒 𝑙𝑎 𝑖𝑚𝑎𝑔𝑒𝑛 𝑒𝑛 𝑚𝑖𝑙í𝑚𝑒𝑡𝑟𝑜𝑠

ANÁLISIS DE LAS TÉCNICAS

25

Planteamiento del Problema

Objetivos Justificación Antecedentes Marco Teórico

Desarrollo del

proyecto Conclusiones

CLASIFICACIÓN Y ESTIMACIÓN EDAD ÓSEA

Longitud del eje mayor y área

DESARROLLO DEL PROYECTO

26

Planteamiento del Problema

Objetivos Justificación Antecedentes Marco Teórico

Desarrollo del

proyecto Conclusiones

Documentación

Análisis de las técnicas de

procesamiento de imágenes médicas

Recopilación de carpogramas

Almacenamiento y Clasificación de los

carpogramas

Diseño del algoritmo

Implementación del algoritmo

Evaluación del algoritmo

Análisis y validación de los

resultados

RECOPILACIÓN DE CARPOGRAMAS

27

Planteamiento del Problema

Objetivos Justificación Antecedentes Marco Teórico

Desarrollo del

proyecto Conclusiones

se recopilaron 283 imágenes de

las cuales 62 corresponden a

niños colombianos

DESARROLLO DEL PROYECTO

28

Planteamiento del Problema

Objetivos Justificación Antecedentes Marco Teórico

Desarrollo del

proyecto Conclusiones

Documentación

Análisis de las técnicas de

procesamiento de imágenes médicas

Recopilación de carpogramas

Almacenamiento y Clasificación de los

carpogramas

Diseño del algoritmo

Implementación del algoritmo

Evaluación del algoritmo

Análisis y validación de los

resultados

ALMACENAMIENTO DE CARPOGRAMAS

29

Planteamiento del Problema

Objetivos Justificación Antecedentes Marco Teórico

Desarrollo del

proyecto Conclusiones

ALMACENAMIENTO DE CARPOGRAMAS

30

Planteamiento del Problema

Objetivos Justificación Antecedentes Marco Teórico

Desarrollo del

proyecto Conclusiones

BASE DE DATOS

RECOPILACIÓN DE CARPOGRAMAS

31

Planteamiento del Problema

Objetivos Justificación Antecedentes Marco Teórico

Desarrollo del

proyecto Conclusiones

FORMULARIO DE INGRESO A LA BASE DE DATOS

MEDIANTE USUARIO Y CONTRASEÑA

ALMACENAMIENTO DE CARPOGRAMAS

32

Planteamiento del Problema

Objetivos Justificación Antecedentes Marco Teórico

Desarrollo del

proyecto Conclusiones

FORMULARIO DE INGRESO DE INFORMACIÓN DE LA IMAGEN

ALMACENAMIENTO DE CARPOGRAMAS

33

Planteamiento del Problema

Objetivos Justificación Antecedentes Marco Teórico

Desarrollo del

proyecto Conclusiones

FORMULARIO DE INGRESO DE LA IMAGEN

RECOPILACIÓN DE CARPOGRAMAS

34

Planteamiento del Problema

Objetivos Justificación Antecedentes Marco Teórico

Desarrollo del

proyecto Conclusiones

FORMULARIO DE CONSULTA

DESARROLLO DEL PROYECTO

35

Planteamiento del Problema

Objetivos Justificación Antecedentes Marco Teórico

Desarrollo del

proyecto Conclusiones

Documentación

Análisis de las técnicas de

procesamiento de imágenes médicas

Recopilación de carpogramas

Almacenamiento y Clasificación de los

carpogramas

Diseño del algoritmo

Implementación del algoritmo

Evaluación del algoritmo

Análisis y validación de los

resultados

DESARROLLO DEL PROYECTO

36

Planteamiento del Problema

Objetivos Justificación Antecedentes Marco Teórico

Desarrollo del

proyecto Conclusiones

Documentación

Análisis de las técnicas de

procesamiento de imágenes médicas

Recopilación de carpogramas

Almacenamiento y Clasificación de los

carpogramas

Diseño del algoritmo

Implementación del algoritmo

Evaluación del algoritmo

Análisis y validación de los

resultados

IMPLEMENTACIÓN DEL ALGORITMO

37

Planteamiento del Problema

Objetivos Justificación Antecedentes Marco Teórico

Desarrollo del

proyecto Conclusiones

IMPLEMENTACIÓN DEL ALGORITMO

38

Planteamiento del Problema

Objetivos Justificación Antecedentes Marco Teórico

Desarrollo del

proyecto Conclusiones

IMPLEMENTACIÓN DEL ALGORITMO

39

Planteamiento del Problema

Objetivos Justificación Antecedentes Marco Teórico

Desarrollo del

proyecto Conclusiones

DESARROLLO DEL PROYECTO

40

Planteamiento del Problema

Objetivos Justificación Antecedentes Marco Teórico

Desarrollo del

proyecto Conclusiones

Documentación

Análisis de las técnicas de

procesamiento de imágenes médicas

Recopilación de carpogramas

Almacenamiento y Clasificación de los

carpogramas

Diseño del algoritmo

Implementación del algoritmo

Evaluación del algoritmo

Análisis y validación de los

resultados

EVALUACIÓN DEL ALGORITMO

41

Planteamiento del Problema

Objetivos Justificación Antecedentes Marco Teórico

Desarrollo del

proyecto Conclusiones

Constantes

• Resolución de la imagen

• Escala de la imagen

Independientes

• Longitud del eje mayor

• Áreas

Dependientes

• Edad ósea

DISEÑO DEL EXPERIMENTO – VARIABLES DE INGENIERIA

DISEÑO DEL EXPERIMENTO

42

Planteamiento del Problema

Objetivos Justificación Antecedentes Marco Teórico

Desarrollo del

proyecto Conclusiones

TAMAÑO MUESTRAL IDEAL

Población Total: 3’062.311

Nivel de confianza: 95%

Precisión: 3%

Proporción: 5%

Tamaño Muestral: 203

DISEÑO DEL EXPERIMENTO

43

Planteamiento del Problema

Objetivos Justificación Antecedentes Marco Teórico

Desarrollo del

proyecto Conclusiones

Edad Biológica

Peso y talla adecuado

según tablas de crecimiento

OMS

Primera estimación

Dr. Miguel Hernando

Ángel (IDIME).

Método Greulich y

Pyle

Segunda estimación

Dr. Danilo Cifuentes del

(Hospital Militar)

método de Greulich y

Pyle,

procedimiento doble ciego

Tercera estimación

Mediante la aplicación en

Matlab usando criterios de longitud de eje mayor y

área

DISEÑO DEL EXPERIMENTO

44

Planteamiento del Problema

Objetivos Justificación Antecedentes Marco Teórico

Desarrollo del

proyecto Conclusiones

EXTRACCIÓN DE CARACTERÍSTICAS DE POBLACIÓN BASE

(14 Imágenes de niños con peso y talla adecuado)

Rango de Valores

Sumatoria de Longitud del

Eje Mayor (mm)

Sumatoria de Áreas

(mm^2)

Menor a 1 Año y 6

Meses x≤13,9 x’≤460

2 Años 13,9<x≤16 460<x’≤564

2 Años 6 Meses 16<x≤19 564<x’≤700

3 Años 19<x≤29 700<x’≤1150

3 Años 6 Meses 29<x≤37 1150<x’≤1250

4 Años 37<x≤42 1250<x’≤1700

5 Años 42<x≤53 1700<x’≤1900

6 Años 53<x≤62 1900<x’≤2300

DISEÑO DEL EXPERIMENTO

45

Planteamiento del Problema

Objetivos Justificación Antecedentes Marco Teórico

Desarrollo del

proyecto Conclusiones

DISTRIBUCIÓN DE INDIVIDUOS DE PRUEBA

0

1

2

3

4

5

6

7

8

9

10

1A-2A 2A-3A 3A-4A 4A-5A >5

Nú

mero d

e i

nd

ivid

uos

Rango de Edades

Número de Individuos por Edad

Número de Ind

DISEÑO DEL EXPERIMENTO

46

Planteamiento del Problema

Objetivos Justificación Antecedentes Marco Teórico

Desarrollo del

proyecto Conclusiones

PRUEBAS

(29 Imágenes de niños con peso y talla adecuado)

• Dr. Danilo Cifuentes del (Hospital Militar)

método de Greulich y Pyle,

Primera estimación

• Mediante la aplicación en Matlab usando criterios de longitud de eje mayor.

Segunda estimación

• Mediante la aplicación en Matlab usando criterios del área.

Tercera Estimación

DESARROLLO DEL PROYECTO

47

Planteamiento del Problema

Objetivos Justificación Antecedentes Marco Teórico

Desarrollo del

proyecto Conclusiones

Documentación

Análisis de las técnicas de

procesamiento de imágenes médicas

Recopilación de carpogramas

Almacenamiento y Clasificación de los

carpogramas

Diseño del algoritmo

Implementación del algoritmo

Evaluación del algoritmo

Análisis y validación de los

resultados

ANÁLISIS Y VALIDACIÓN DE RESULTADOS

48

Planteamiento del Problema

Objetivos Justificación Antecedentes Marco Teórico

Desarrollo del

proyecto Conclusiones

84%

16%

SEGMENTACIÓN PARA IMÁGENES

ANALOGICAS DIGITALIZADAS

CORRECTA

INCORRECTA

82%

18%

SEGMENTACIÓN PARA IMÁGENES

DIGITALES

CORRECTA

INCORRECTA

RESULTADOS

PRE-PROCESAMIENTO Y SEGMENTACIÓN

ANÁLISIS Y VALIDACIÓN DE RESULTADOS

49

Planteamiento del Problema

Objetivos Justificación Antecedentes Marco Teórico

Desarrollo del

proyecto Conclusiones

0

0,2

0,4

0,6

0,8

1

1,2

1,4

1,6

1,8

Cifuentes LEM Área

Relación entre Varianza

Varianza

ANÁLISIS Y VALIDACIÓN DE RESULTADOS

50

Planteamiento del Problema

Objetivos Justificación Antecedentes Marco Teórico

Desarrollo del

proyecto Conclusiones

Región de

aceptación

Región de

rechazo 3,105 F= 0,0798

P=0,92 α = 0,05

(Valor critico)

PRUEBA DE HIPÓTESIS

𝐻0: µ𝑐 = µ𝑙 = µ𝑎

𝐻1: µ𝑐 ≠ µ𝑙 ó µ𝑎 ≠ µ𝑙 ó µ𝑎 ≠ µ𝑙

ANÁLISIS Y VALIDACIÓN DE RESULTADOS

51

Planteamiento del Problema

Objetivos Justificación Antecedentes Marco Teórico

Desarrollo del

proyecto Conclusiones

0

0,05

0,1

0,15

0,2

0,25

0,3

0,35

0,4

1A-2A 2A-3A 3A-4A 4A-5A >5

Rango de edades

Relación de Varianza

Varianza

CONCLUSIONES

52

Planteamiento del Problema

Objetivos Justificación Antecedentes Marco Teórico

Desarrollo del

proyecto Conclusiones

Se validó el algoritmo mediante un análisis de

varianza en el cual la hipótesis nula fue verdadera, determinando que la relación entre promedios no muestra diferencias estadísticamente significativas.

Se obtuvo una base de datos con un total de 283 imágenes las cuales validaron los procesos de pre-procesamiento y segmentación, sin embargo únicamente 43 contaban con una escala referente a su tamaño real, la cual permitía realizar una relación de pixeles contra milímetros, que se requería para estimar la edad.

El proyecto se perfila con el fin de plantear una base de apoyo social en el diagnóstico de desnutrición y problemas de crecimiento mediante la estimación de edad ósea.

CONCLUSIONES

53

Planteamiento del Problema

Objetivos Justificación Antecedentes Marco Teórico

Desarrollo del

proyecto Conclusiones

Se implemento una técnica de corte de la región de

interés que puede permitir al radiólogo verificar la correcta segmentación del carpo, que es escalable a otras regiones, disminuyendo la complejidad en las fases de pre - procesamiento y segmentación al

eliminar niveles de intensidad e grises no relevantes.

RECOMENDACIONES

54

Planteamiento del Problema

Objetivos Justificación Antecedentes Marco Teórico

Desarrollo del

proyecto Conclusiones

Para poder generar un estándar y obtener resultados más precisos se recomienda ampliar la muestra estadística y así generar un referente a nivel nacional.

Se recomienda Incluir el sexo femenino e implementar el algoritmo en edades mayores a 6 años.

Como trabajo futuro es fundamental desarrollar un software que implemente el algoritmo el cual pueda ser integrable a los sistemas de información radiológica disponibles en los equipos médicos de toma de imágenes.

Para la estimación más precisa de la edad de un ser humano se pueden usar técnicas de radiografía panorámica dental para determinación de maduración de los terceros molares inferiores, radiografía del pie y radiografía cervical y poder incluir para exámenes de resonancia magnética.