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Estudio de Factibilidad de un Método No Invasivo para
Detección de Venas en Neonatos y Pacientes Pediátricos
M B Hidalgo 1, A Marcotti
2, L Mathe
3
1,2,3 Gabinete de Robótica y Sistemas Integrados,
Facultad de Ciencias Exactas, Físicas
y Naturales – Universidad Nacional de Córdoba, Argentina
E-mail: 1 [email protected]
Resumen. El objetivo del trabajo es estudiar la factibilidad de utilizar un método no invasivo
basado en la aplicación de imágenes del espectro infrarrojo cercano (NIR), que sirva como
herramienta para la detección de venas en neonatos. Los análisis de laboratorio brindan
información valiosa que ayuda en el diagnóstico y tratamiento del neonato. Debido a las
complicaciones que generan las técnicas de venopunción actuales, tanto en lo referido a la
manipulación y ejecución por parte de los profesionales de la salud, como las secuelas físicas
que pueden producir, resulta fundamental el uso de técnicas adecuadas para la detección de
venas para el beneficio y protección del neonato. El éxito de los procedimientos actuales
depende de la habilidad del operador y numerosos factores relacionados con el paciente. Los
recién nacidos tienen venas más pequeñas y más frágiles, por lo que resultan más difíciles de
canalizar. El estudio propone la utilización de luz infrarroja que permita la captura y posterior
proyección de una imagen de las venas subcutáneas sobre la piel del paciente. Aprovechando la
propiedad de que la hemoglobina desoxigenada presenta un punto de absorción máximo en el
infrarrojo cercano (NIR) se estima factible obtener imágenes donde el patrón de la red vascular
aparecerá más oscuro que el resto de la superficie de la piel.
1. Introducción:
La importancia de desarrollar una técnica no invasiva que facilite la localización de venas se ve
reflejada, por un lado, en la cantidad y diversidad de estudios analíticos que involucran a la sangre
venosa, ya sean desde el punto de vista bioquímico, hematológico y/o microbiológico, y por otro lado,
la necesidad de reducir los intentos fallidos de venopunción y con ello los problemas que generan las
técnicas actuales. El sitio de punción en el paciente pediátrico varía dependiendo de la edad y tamaño
del niño, así como de la accesibilidad de la vena. La gran mayoría de los procedimientos de acceso
vascular se llevan a cabo sin la ayuda de dispositivos de visualización y se basan en lo que se observa
a través de la piel del paciente y por la habilidad del clínico para sentir el vaso. Las complicaciones
que podrían reducirse con el método de detección propuesto en este trabajo son: punciones múltiples
para localizar las venas, formación de hematomas, infecciones por pérdida de integridad de la piel,
laceración de arteria o nervio adyacente, entre otras [1], [9].
La detección de venas es una de las técnicas biomédicas modernas investigadas en la actualidad. La
utilización de luz infrarroja (IR) se encuentra poco explorada en el campo de la ingeniería biomédica,
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pero estudios recientes han determinado las ventajas que proporciona frente a otros métodos existentes
[9]. En la actualidad existen diversos métodos no invasivos para la detección de venas, entre los cuales
se encuentran la utilización de imágenes de ultrasonido, parches superficiales de cristal líquido
térmico, iluminación con luz visible y utilización de infrarrojo cercano.
El método basado en la utilización del parche superficial (Figura 1.a) consiste en la aplicación de
una lámina de cristal líquido termocrómico sensible a temperaturas dentro del rango de 32 a 38 grados
Celsius. Una vez colocada la lámina, el paciente debe apretar un agarre colocado en su mano con el
propósito de producir un mayor flujo sanguíneo. Sobre la lámina se observarán las áreas de la
vasculatura superficial debido a que estas poseen mayor temperatura que el tejido circundante.
Diferenciada la vasculatura el operario insertará la aguja a través de la lámina en el sitio indicado [11].
No se encontraron suficientes referencias que indiquen el éxito de este método y su aplicación en
pacientes, sólo se presentan datos de su investigación y desarrollo.
La utilización de ultrasonido (Figura 1.b) como método de detección de venas emplea como
principio de funcionamiento la técnica de eco-doppler para la localización de la red vascular [12]. La
visualización de las imágenes es a través de una pantalla, no sobre el brazo del paciente como las otras
técnicas.
El método basado en la utilización de luz visible (Figura 1.c) es un procedimiento que se realiza
mediante la colocación de un array de leds emisores de luz visible de alta potencia sobre la superficie
de la piel del paciente, de manera que la luz de alta intensidad genera un contraste entre las venas y el
tejido circundante facilitando su localización [13].
El uso de imágenes infrarrojas (Figura 1.d) permite ver un contraste entre los vasos sanguíneos y el
resto de la piel, además de eliminar algunos rasgos no deseados de la superficie cutánea y del entorno.
Este método utiliza la zona del espectro electromagnético que se extiende desde 760 nm a 1.500 nm
denominado espectro infrarrojo cercano (NIR). Biológicamente existe una banda espectral desde los
700 nm hasta los 900 nm aproximadamente en que la luz incidente con longitud de onda dentro de ese
rango puede penetrar profundamente en los tejidos (Figura 2.a). Un atributo de la utilización de
infrarrojo es que el nivel de absorción espectral de la hemoglobina desoxigenada presenta un punto
máximo en la región del espectro infrarrojo cercano (Figura 2.b).
Figura 1. Estas imágenes son resultados de los equipos comerciales. (a) Detección con lámina de
cristal líquido termocrómico. Imagen extraída de catalogo de Kiyota International, Inc. K-4000 Vein-
Vue (b) Detección con ultrasonido. Imagen extraida de: Ultrasound-Assisted Peripheral Venous
Access in Young Children: A Randomized Controlled Trial and Pilot Feasibility Study, Western
Journal of Emergency Medicine, Volume IX, no. 4 : November 2008. (c) Detección con luz visible.
Imagen extraida de Veinlite Transillumination in the Pediatric Emergency Department, Pediatric
Emergency Care _ Volume 24, Number 2, February 2008 (d) Detección con luz infrarroja (IR).
Imagen extraida de: The IRIS Vascular Viewer™, InfraRed Imaging Systems, Inc., May 16, 2005.
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Figura 2.a. Profundidad de penetración
en la piel a diferentes longitudes de
onda. Los valores son porcentajes de
radiación incidente que alcanza una
determinada capa de piel. Imagen
extraída de: The Growing Application of
Medical Infrared Imaging.
Figura 2.b. Niveles de absorción de la
hemoglobina desoxigenada. Imagen
extraída de: Ingeniería e Investigación,
Vol. 29.
A continuación se desarrolla un cuadro comparativo de los distintos métodos de detección
existentes con el propósito de lograr una mejor visualización de las ventajas y desventajas de cada uno
de ellos.
Tabla 1. Comparación entre las características más destacadas de cada uno de los métodos de
detección de venas. Datos extraídos de: The IRIS Vascular Viewer™ A new imaging technology to
improve peripheral access success, InfraRed Imaging Systems, Inc. May 16, 2005.
Infrarrojo Luz
Visible
Ultrasonido
Imagen en tiempo real SI SI SI
Imagen intuitiva, fácil reconocimiento de vasos SI SI NO
Imagen precisa SI NO Depende del
operador
Uso de iluminación típica SI NO SI
Requiere menor experiencia para lograr el uso exitoso SI NO NO
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Visualización externa del acceso vascular SI SI NO
Instalación rápida y sencilla SI SI NO
Visualización de vena superficial SI SI NO
Visualización de vena profunda SI NO SI
Teniendo en cuenta la mayor cantidad de ventajas que presenta la utilización del infrarrojo, y a
nuestro interés para estudiar este rango espectral de la luz en aplicaciones para la Ingeniería
Biomédica, se inició el estudio para lograr entender y eventualmente desarrollar un dispositivo
adecuado para facilitar la tarea de los profesionales que realicen extracciones de sangre o
canalizaciones en niños o neonatos. La utilización de infrarrojo para desarrollar el método de
visualización presenta características favorables tanto en lo que respecta a la calidad de la imagen, ya
que permite obtener una imagen y posteriormente aplicarle un procesamiento de mejora, como en el
método de aplicación, ya que se trata de una técnica que no requiere inyección de ningún agente en los
vasos sanguíneos ni contacto con la piel del paciente.
2. Materiales y Métodos
El método que se utilizará para el estudio estará formado por varias etapas. En la primera se realizará
la construcción de un prototipo experimental que permita detectar y almacenar imágenes obtenidas
con iluminación infrarroja. La segunda etapa estará relacionada con la aplicación de técnicas de
procesamiento de imágenes y por último se pretende proyectar la imagen adquirida sobre la piel del
paciente.
Cabe destacar que debido a que el presente trabajo trata el estudio de factibilidad de la técnica
infrarroja para detección de venas, aún no se han realizado pruebas en una muestra de población
significativa, ya que se encuentra en investigación la identificación de las condiciones y
procedimientos más favorables que permitan una imagen mejorada en contraste y calidad.
Por otra parte se pretende estandarizar el procedimiento con el fin de conseguir repetitividad en las
pruebas y sus resultados.
Debido a que actualmente el estudio se encuentra en investigación, existen teorías acerca del
procesamiento de la imagen que logran una técnica en tiempo real aún no comprobadas. Si bien se
tiene conocimiento de las posibilidades que brinda el software Matlab de realizar rutinas
preestablecidas (Matlab Guide) que se ejecutan automáticamente, todavía no han sido puestas en
práctica para determinar la efectividad de las mismas en el método propuesto.
2.1. Prototipo Experimental
En una primera fase, el prototipo de experimentación estuvo constituida por una fuente de luz
infrarroja controlada, una computadora personal y una webcam convencional modificada para lograr
la adquisición de imágenes en infrarrojo. Cabe aclarar que todas las cámaras digitales disponen de un
sensor, normalmente CMOS. Estos sensores son sensibles a toda la luz visible y también a la luz
infrarroja que es invisible. Para evitar que la parte infrarroja de la luz sature todos los colores
generando una imagen irreal, el sensor lleva un filtro infrarrojo que deja pasar solamente la luz visible
para el ojo humano. La modificación realizada consistió básicamente en eliminar ese filtro IR y
sustituirlo por otro filtro constituído por un negativo fotográfico velado que elimina la luz visible y
deja pasar solamente el infrarrojo. Debido a que el uso del negativo fotográfico nos brinda sólo
resultados aproximados se mejoró la técnica reemplazándolo por un filtro óptico infrarrojo cuyo
porcentaje de transmisión es significativo a partir de los 700 nm y casi nulo para longitudes de onda
menores (Figura 3), ideal para bloquear la luz visible.
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Figura 3. Respuesta de
transmisión del filtro.
Imagen extraída de: Optics
and Optical Instruments
Catalog / Fall 2007.
Teniendo en cuenta la propiedad de que el nivel de absorción espectral de la hemoglobina
desoxigenada presenta un punto máximo en la región del espectro infrarrojo cercano, se utilizaron
diodos LED´s emisores infrarrojos, cuya especificaciones técnicas muestran que el mayor porcentaje
de intensidad de radiación emitida se da cerca de los 800 nm, quedando dentro del rango de mayor
penetración del tejido y cercano al pico de mayor absorción de la hemoglobina. (Ver Figura 1 y 2).
La ubicación de las fuentes de luz infrarroja depende del principio físico que se quiera aplicar,
reflexión o transmisión. En la reflexión la fuente se ubica del mismo lado que el detector (Figura 4.a).
Si bien este método puede medir muchas propiedades útiles de los tejidos se limita a una profundidad
de unos pocos milímetros, la cual no es suficiente para alcanzar estructuras como las venas. El
principio de transmisión (Figura 4.b), en el cual la fuente se ubica del lado opuesto al detector logra
una mayor penetración. La luz emitida es absorbida en mayor porcentaje por las venas y en menor
medida por el tejido, por lo tanto en la imagen detectada se observarán más oscuras las zonas
correspondientes a las venas [3].
Debido a la mayor efectividad del principio de transmisión, se construyeron dos fuentes de
iluminación, la primera consiste en una matriz de 40 diodos leds emisores ubicada debajo del
antebrazo o pliegue del codo (fascia antecubital) y la segunda se utiliza para lograr una superficie
uniformemente iluminada y está conformada por dos arreglos de cinco diodos ubicados alrededor y a
la misma altura del lente de la cámara (Figura 5).
Figura 4. (a) Principio de reflexión. (b) Principio de transmisión. Imagen extraida de:
Physics-Based Subsurface Visualization of Human Tissue.
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Figura 5 y 6. Esquema del prototipo experimental y prototipo experimental.
2.2 Adquisición y Mejora de la Imagen
Durante esta etapa se realiza la adquisición y visualización de la imagen desde el dispositivo de
captura (webcam). Debido a que éste es un dispositivo reconocido por el sistema operativo Windows,
permite la adquisición directa de la imagen o video capturado sin necesidad de incorporar alguna
interface adicional.
En lo referente a la mejora de la imagen se realizó un preprocesamiento con el software de captura
de video (AMCap) basado en la variación de las propiedades de la imagen como brillo, contraste,
tono, saturación, nitidez, entre otros. Los mismos fueron graduados en los niveles que proporcionaron
mayor calidad para el propósito buscado. Dentro del preprocesamiento también se configuró el
balance de color blanco, variando los porcentajes de los colores rojo, verde y azul.
A continuación se muestra una imagen definida en el espectro visible, en la cual las venas de la
superficie de la mano son prácticamente imperceptibles (Figura7 a) y otra imagen obtenida bajo
condiciones óptimas de iluminación, utilizando el filtro óptico y los emisores infrarrojos detallados en
la etapa A y aplicando el preprocesado mencionado. (Figura 7 b).
Figura 7. (a) Imagen de la mano en espectro visible. (b) En espectro infrarrojo.
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Figura 8. (a) Imagen del antebrazo en espectro visible. (b) En espectro infrarrojo.
2.3 Procesamiento de a Imagen
En esta etapa se plantean posibles herramientas para la mejora de la imagen las cuales serán aplicadas
una vez estandarizado el prototipo experimental (hardware).
Para la realización de esta fase se decidió utilizar el software Matlab, el cual cuenta con
herramientas (Image Processing Toolbox ™) que proporcionan un amplio conjunto de algoritmos
estándar de referencia y herramientas gráficas para el procesamiento de imágenes, análisis,
visualización y desarrollo de algoritmos. Por otra parte seleccionamos dicho software debido a que lo
hemos utilizado en desarrollos académicos previos.
Matlab permite el acceso a la imagen desde el dispositivo de captura a través de las funciones del
toolbox de adquisición de imágenes incluidas en el software.
El procesamiento de imágenes cuenta con diversas herramientas para mejorar la imagen de acuerdo
a lo que se pretende como resultado final. En este caso podría ser de utilidad la aplicación de un filtro
mediano que permita remover el ruido de tipo impulsivo, como pixeles aislados de color diferente al
del entorno, muy común en imágenes infrarrojas.
Por otra parte se pretende utilizar otra herramienta del toolbox de procesamiento de imágenes
denominado normalización con la cual se lograría acentuar el contraste de los niveles de gris de cada
uno de los pixeles que conforman las imágenes de las distintas estructuras, en este caso, la red vascular
y el resto de la superficie. Este efecto se logra debido a que trabaja con la escala de luminosidad de la
imagen, donde el punto más oscuro se vuelve negro y el más claro se convierte en el más luminoso
posible sin alterar su tonalidad.[4]
Otra herramienta de procesamiento disponible que se podría adicionar a las anteriores para separar
la región que contiene el patrón vascular del resto de la superficie, es un algoritmo de umbralización.
Esta técnica consiste en asignar un valor de umbral a cada pixel basado en los niveles de gris de sus
vecinos. El umbral se calcula como el promedio de los niveles de gris de una la matriz NxN que rodea
al pixel en cuestión. Esta última técnica da como resultado una imagen binaria debido a que a los
pixeles que están por encima del umbral se les asigna 1 y 0 al resto.
Se pretende integrar todas estas herramientas de procesado y las que se consideren necesarias a
través de Matlab Guide que es un entorno de programación visual que ofrece Matlab para poder
realizar y ejecutar programas de Simulación a medida. Dicho entorno da la posibilidad de disponer de
un botón en pantalla que corresponde a una subrutina que ejecuta todas las herramientas de procesado
definidas y muestra el resultado final en pantalla.
2.4 Proyección de la Imagen
Se prevé para el futuro la proyección directa de la imagen procesada sobre el brazo del paciente. Para
esto se pretende utilizar un mini-proyector, específicamente se realizarán las pruebas con el proyector
OPTOMA PK102, el cual se conecta a la PC a través de la salida de video de la misma. Se debe
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estandarizar la ubicación (altura e inclinación) a la cual debe ubicarse el proyector con respecto al
brazo del paciente para lograr la proyección de la imagen en el lugar exacto del que proviene.
3. Resultados Esperados
Una vez concluido el desarrollo del prototipo propuesto, se pretende obtener los siguientes resultados:
Desarrollar un dispositivo que permita sostener el sistema de captura en condiciones repetibles,
permitiendo realizar desplazamientos a una altura y orientación constante.
Estandarizar la distancia e inclinación óptima del detector.
Mejorar la imagen obtenida logrando visualizar con mayor claridad el patrón de venas, libre de
ruido y distorsiones.
Lograr la proyección en tiempo real de la imagen resultante sobre la piel del paciente.
Obtener un sistema capaz de detectar venas de forma no invasiva.
Generar la oportunidad de desarrollar un producto de estas características en la industria nacional
a un costo accesible.
4.Conclusiones
La importancia de introducir una técnica no invasiva que optimice el método de extracción de sangre y
reduzca el número de venopunciones fallidas no solo beneficia a la población neonatal y pediátrica.
Estos pacientes no son los únicos que presentan inconvenientes en la detección de venas, al contrario,
el número de pacientes con difícil acceso venoso es considerable debido a que muchos factores
dificultan la visualización de sus venas. Los pacientes ancianos pueden tener venas endurecidas o
frágiles. También tienden a hacerse tortuosas por la circulación poco activa. En los pacientes que
presentan un cuadro de deshidratación también se presentan problemas para la detección de venas
debido a que se produce una vasoconstricción como resultado de un volumen sanguíneo reducido. En
pacientes diabéticos o hipertensos existen lesiones a nivel del musculo liso, se produce una
vasoconstricción e hipercoagulación lo cual provoca una mayor rigidez en los vasos dificultando la
canalización.
En situaciones de emergencia sería de gran utilidad contar con una herramienta que permita
detectar la vena en el menor tiempo posible independientemente de la patología y estado del paciente y
del operador. Por ejemplo, en el caso de un paciente en estado de shock severo puede tener venas
colapsadas, lo cual hace más difícil encontrar una vena para venopunción y su vida corre peligro si no
se lo asiste de forma inmediata.
Por otra parte, las punciones repetidas producen una fibrosis lo cual se traduce en un
endurecimiento del vaso, lo que dificulta el acceso vascular. Esta situación se presenta generalmente
en pacientes que reciben largos tratamientos con terapias de frecuentes infusiones. La existencia de
una técnica que logre una fácil detección vascular reduciría el stress provocado logrando un
tratamiento más ameno. Si bien el tratamiento seguirá teniendo la misma frecuencia, el método de
detección reduciría la cantidad de intentos fallidos en cada punción.
Como se puede observar en lo expuesto anteriormente, la gran cantidad de pacientes que presentan
dificultades de acceso venoso denota la importancia de contar con un método que facilite dicho
procedimiento, reduzca las complicaciones en los pacientes afectados y facilite el labor del operario.
Referencias
[1] María Isabel Bellón Elipe, María Concepción Mena Moreno, Rosa Collado Gómez, Sección 2:
“Técnicas Diagnósticas”- Cap. 33 “Extracción de Muestras de Sangre”, Publicado por IX
Edición Premios SEEI 2006. Disponible en:
http://www.eccpn.aibarra.org/temario/seccion2/capitulo33/capitulo33.htm
[2] David M. Grifftths, Arthur E. Uber, Page Cedarholm, Adrienne Fazio, Micheal J. Yanniello,
“Vein Locating Device for Vascular Access Procedures”, US 2008, número publicación
0147147 A1.
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[3] Richard Sharp, Jacob Adams, Raghu Machiraju, Robert Lee, and Robert Crane, “Physics-Based
Subsurface Visualization of Human Tissue”, Publicado en: Journal IEEE Transactions on
Visualization and Computer Graphics, Volumen 13 Issue 3, Mayo 2007.
[4] Rafael Gonzalez, Richard Woods, Steven Eddins, “Digital Image Processing Using Matlab”,
ISBN: 0130085197| Publisher: Prentice Hall, Publication Date: 2003.
[5] Nicholas A. Diakides, Joseph D. Bronzino, “Medical Infrared Imaging”, publicado en Medical
Device and Systems por Taylor & Francis Group, LLC, 2006 ISBN: 0849390273
[6] Rafael C. González, Richard E. Woods, “Tratamiento Digital de Imágenes”, Versión en español
publicada en 1996 por Addison-Wesley Iberoamericana S.A., E.U.A, ISBN: 0-201-62576-8.
[7] Motato Toro, Óscar Fernando; Loaiza Correa, Humberto, “Identificación biométrica utilizando
imágenes infrarrojas de la red vascular de la cara dorsal de la Mano”, Ingeniería e
Investigación, Vol. 29, Núm. 1, abril-sin mes, 2009, pp. 90-100, Universidad Nacional de
Colombia. Bogotá, Colombia.
[8] IEEE Engineering in Medicine and Biology, Volumen 19, numero 3, Mayo/Junio 2000, “The
Growing Application of Medical Infrared Imaging”.
[9] Tanushri Chakravorty “Low Cost Subcutaneous Vein Detection System Using ARM9 Single
Board Computer”. Department of Instrumentation and Control College of Engineering,
Pune-411005 (2010-11).
[10] Lynn Hadaway, M.Ed., RNC, CRNI, Lynn Hadaway Associates, Inc. The IRIS Vascular
Viewer™ A new imaging technology to improve peripheral access success, InfraRed
Imaging Systems, Inc. May 16, 2005.
[11] Arun Ranchod, Page Cedarholm, Kevin P. Cowan, Adrianne Fazio, David M. Griffiths.
“Thermochromic Device for Vascular Access Procedures”, United State Patent Application
Publication Ranchod et al., Pub. No.: US 2008/0146913 A1, Pub. Date: Jun. 19, 2008.
[12] Bair, Aaron E MD, MSc, Rose, John S MD, Vance, Cheryl W MD, Andrada-Brown, Emily
MD, Kuppermann, Nathan MD, MPH, “Ultrasound-Assisted Peripheral Venous Access in
Young Children: A Randomized Controlled Trial and Pilot Feasibility Study”, Western
Journal of Emergency Medicine, Volume IX, no. 4: November 2008.
[13] Yiannis L. Katsogridakis, MD, MPH,*y Roopa Seshadri, PhD, AM,yzx Christine Sullivan,
MBA, MS,x and Mark L. Waltzman, MD, “Veinlite Transillumination in the Pediatric
Emergency Department: A Therapeutic Interventional Trial”, Pediatric Emergency Care _
Volume 24, Number 2, February 2008.
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