Diseñan algoritmos para análisis de imágenes en personas propensas a desgarros y rupturas

Esta tecnología, que debe ser perfeccionada antes de poder utilizarla en pacientes, pronto podría ayudar a manejar distensiones leves y lesiones pequeñas de los tejidos del cuerpo mucho antes de que se produzcan problemas mayores.

La investigación fue publicada en línea el 27 de agosto de 2014, en la Revista de la Sociedad Real Interface, que publica investigaciones relacionadas con las ciencias físicas y biológicas. “Los tendones están constantemente estirándose, a medida que los músculos tiran de ellos y los huesos también se doblan y se comprimen cuando realizamos nuestras actividades cotidianas”, dijo el investigador principal, Stavros Thomopoulos, PhD, profesor de cirugía ortopédica de la Universidad de Washington en San Luis (MO, EUA). “Como resultado de estas cargas se pueden producir pequeñas fracturas o fisuras y llegar a provocar lesiones graves. La comprensión de cómo se desarrollan con el tiempo tales fracturas o fisuras, es importante por lo tanto para el diagnóstico y seguimiento de las lesiones”.

El Dr. Thomopoulos y sus colegas desarrollaron una estrategia para visualizar e incluso para predecir los puntos donde se debilitarán los tejidos. Para lograr esto, forzaron los tejidos y monitorizaron lo que ocurría a medida que su forma cambiaba o se distorsionaba. El autor principal del estudio, John J. Boyle, un estudiante de pregrado de ingeniería biomédica, combinó conceptos básicos de ingeniería mecánica con técnicas para el análisis de imágenes con el fin de crear ciertos algoritmos, los cuales fueron verificados luego con diferentes materiales y con modelos animales. “Si usted se imagina que se extiende boligoma o un gorro de baño luego de pintarle una imagen, a medida que el objeto se estira, la imagen se distorsiona”, dijo el Dr. Boyle. “Esto nos permite hacer un seguimiento de cómo responde ese material a una fuerza externa”.

En uno de los experimentos descritos en el artículo, el Dr. Boyle roció un patrón de puntos en una envoltura plástica, la extendió y rastreó los puntos. “A medida que se tensiona y se estira la envoltura de plástico, con el tiempo empiezan a aparecer desgarros”, explicó. “El nuevo algoritmo nos permitió encontrar los lugares en donde se comenzaban a formar los desgarros y a hacer un seguimiento de ellos a medida que se extendían. Los algoritmos iniciales no eran muy efectivos para la búsqueda y el seguimiento de los desgarros localizados, cuando se estiraba el material”.

Uno de los dos nuevos algoritmos es 1.000 veces más exacto que los métodos iniciales para la cuantificación de tramos muy grandes cercanos a las grietas y roturas diminutas, según se demostró en la investigación. Y el segundo algoritmo tiene la capacidad de predecir dónde habría propensión a que se formen grietas y fallas. “Esta exactitud adicional es crítica para la cuantificación de deformaciones grandes”, dijo Guy Genin, PhD, profesor de ingeniería mecánica y coinvestigador principal del estudio”.

Los algoritmos comerciales que permiten estimar las roturas, con frecuencia son mucho menos sensibles y tienden a identificar ruido que puede surgir del propio algoritmo y no desde la sustancia que se examina. Estos nuevos algoritmos permiten diferenciar el ruido realmente originado en las regiones con deformaciones grandes”.

El Dr. Thomopoulos, quien también es profesor de ingeniería biomédica y de ingeniería mecánica, trabaja con el Dr. Genin en el estudio del manguito rotador del hombro, un grupo de tendones y músculos que conectan la parte superior del brazo con el omóplato. Ellos están buscando determinar por qué terminan fallando algunas cirugías para reparar las lesiones del manguito rotador. Su objetivo es aumentar las posibilidades de que el tejido del hombro sane después de la cirugía y ellos creen que estos nuevos algoritmos podrían ayudarles a llegar más cerca de ese objetivo. Qué tan pronto podrían estos nuevos algoritmos utilizarse en pacientes depende de que se puedan obtener imágenes más claras de los tejidos del cuerpo. Las actuales técnicas para imágenes, como la resonancia magnética (RM) y la ecografía no tienen la claridad ni la resolución necesarias.

El Dr. Genin también explicó que aunque el objetivo del presente estudio era determinar mejor cómo es que las fuerzas que intervienen en el trabajo de un tejido humano producen tensiones y lesiones, estos algoritmos también podrían ayudar a los ingenieros a identificar las áreas vulnerables de los edificios u otras estructuras. Nuestros huesos y músculos, dijo, están afectados por las mismas tensiones que afectan a esas estructuras. “Ya se trate de un puente o de un tendón, es crucial entender de qué manera las fuerzas físicas hacen que las estructuras y los tejidos se deformen, de modo que podamos identificar la aparición de fallas y finalmente poderlas predecir”, dijo.

A largo plazo, los investigadores quieren usar esos algoritmos para evitar que aparezcan nuevas lesiones después de una cirugía para reparar hombros, rodillas u otros tejidos. También informaron que quizás sería posible en el futuro predecir problemas antes de que aparezcan.

Los científicos, quienes han solicitado una patente provisional desde principios de 2014, esperan que sus algoritmos sean útiles para los investigadores en los campos de la medicina y la ingeniería.

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Washington University in St. Louis