Determinación de rasgos de imagen en tomografía con haz de cono utilizada en radiocirugía de pulmón

Abstract

La extracción de rasgos de imágenes médicas puede proporcionar información sobre los cambios inducidos en el tejido tumoral cuando los pacientes son sometidos a tratamientos de radioterapia [1]. Una de las modalidades de imágenes de uso diario para garantizar un posicionamiento preciso en pacientes con cáncer de pulmón que son sometidos a radioterapia estereotáctica corporal (SBRT) es la tomografía computarizada con haz cónico (CBCT). En este estudio, proponemos una metodología para extraer rasgos cuantitativos y cualitativos potencialmente útiles de imágenes de CBCT de diferentes insertos elaborados con material termoplástico introducidos en una cavidad de pulmón de un maniquí de tórax. Después de la implementación de un protocolo de control de calidad de imagen de CBCT [2] en el sistema de imagen a bordo (OBI, por sus siglas en ingles) de un acelerador lineal Novalis Tx (Varian Medical Systems), en el Centro Médico American British Cowdray en la Ciudad de México, se adquirieron imágenes de CBCT de un maniquí de tórax con diferentes insertos. Usando software de libre acceso como Slicer 3D, se extrajeron rasgos de forma 2D y 3D, rasgos basados en una estadística de primer y segundo orden, estos últimos denominados rasgos de textura. De todos los conjuntos de imágenes de CBCT analizadas, se extrajeron un total de 107 rasgos, 14 basados en forma 2D y 3D (shape), 18 basados en una estadística de primer orden y 75 rasgos de textura. Para reducir la dependencia del usuario en los resultados, se utilizó un método semiautomático de segmentación llamado threshold restringido a un nivel y ancho de ventana para tejido pulmonar. Para evaluar la repetibilidad y reproducibilidad de los rasgos extraídos de imágenes de CBCT se empleó el coeficiente de variación, los rasgos fueron clasificados en diferentes grupos en función de su valor del CV; rasgos de baja variabilidad (CV < 20 %), mediana variabilidad (20% < CV < 40 %) y alta variabilidad (CV > 40 %). Posteriormente, bajo las condiciones metodológicas específicas empleadas, se hace una propuesta de los rasgos repetibles y reproducibles y el grado alcanzado por cada uno de ellos. Del total de los rasgos, 9 rasgos de forma, 4 de primer orden y 15 de textura son repetibles y reproducibles. Finalmente, se evalúo el comportamiento de los rasgos de CBCT con los rasgos extraídos de una imagen de referencia de mejor calidad y una mayor resolución como lo es la tomografía computarizada (pCT).