Estudo de imagem infravermelha de termografia NEC

Informações básicas sobre o NEC:

O melhor prognóstico requer o reconhecimento precoce e o tratamento da ECN. Perfuração ou deterioração contínua podem requerer intervenção cirúrgica. A mortalidade melhorou nos últimos anos, mas ainda é cerca de 15-30% para NEC não cirúrgica e até 50% para NEC cirúrgica. Os sobreviventes podem sofrer complicações significativas, incluindo danos a longo prazo à função intestinal.

O diagnóstico inicial é baseado no exame clínico e no diagnóstico por imagem, geralmente envolvendo radiografias abdominais +/- ultrassonografia. Os critérios de estadiamento de Bell incorporam achados clínicos, laboratoriais e radiográficos e são usados ​​para diferenciar a suspeita de NEC da definitiva. O estágio 2 de Bell denota ECN comprovada e envolve a presença de pneumatose intestinal e/ou gás venoso portal na radiografia.

A principal dificuldade no diagnóstico de ECN é que os estágios iniciais/suspeitos de ECN se apresentam clínica e radiograficamente de maneira semelhante à intolerância alimentar benigna observada na prematuridade. As radiografias abdominais envolvem a exposição do paciente à radiação ionizante e a ultrassonografia é prejudicial para o paciente, leva tempo para ser realizada e requer operadores qualificados que têm disponibilidade limitada. Essas modalidades só apresentarão alterações inespecíficas nos estágios iniciais da ECN. Achados tardios são mais perspicazes, no entanto, quando esses achados são aparentes, o período de tempo ideal para iniciar o tratamento geralmente é perdido.

Informações básicas sobre termografia médica:

A imagem de infravermelho (IR) médica é uma combinação de tecnologia médica, tecnologia de câmera infravermelha e tecnologia multimídia de computador. Dispositivos de imagem infravermelha registram os campos térmicos humanos. O corpo humano é uma fonte de aquecimento biológico natural e um termovisor infravermelho converte a onda de luz infravermelha distante irradiada pelo corpo humano em um sinal elétrico que é então convertido em uma quantidade digital por conversão analógica/digital. Os sinais são processados ​​pela tecnologia de processamento de imagem multimídia em um mapa de calor colorido, mostrando o campo de temperatura do corpo. Um corpo normal e saudável tem um mapa de calor característico, enquanto um corpo anormal exibe desvios desse mapa de calor. Assim, comparando as semelhanças e diferenças entre os dois, em combinação com o diagnóstico clínico, médicos e pesquisadores podem inferir a natureza e a extensão de uma doença.

Os pesquisadores investigaram vários métodos de avaliação computadorizada de imagens térmicas obtidas de bebês prematuros com NEC definitiva em comparação com bebês normais sem sintomas de intolerância alimentar. Os pesquisadores mostraram que o poder de discriminação dos dados de evolução da temperatura da superfície entre bebês saudáveis ​​e aqueles diagnosticados com NEC era promissor, com uma taxa de classificação razoavelmente alta e um esquema de classificação linear simples. Além disso, nossos resultados sugeriram uma taxa mais lenta de diminuição da temperatura da pele abdominal nos bebês NEC, o que pode ser explicado pela presença de intestino inflamado. Rice e outros. também usou termografia médica para ajudar a detectar NEC em recém-nascidos internados na UTIN. Ao comparar a distribuição de temperatura nos segmentos abdominais com os do tórax, eles foram capazes de determinar diferenças em bebês normais versus aqueles diagnosticados com NEC.

Informações básicas sobre o sensor médico Microsoft Kinect:

O sensor Kinect é uma câmera colorida e de profundidade amplamente usada, de nível de consumo e segura, comercializada para uso em jogos de computador. Ele mede a luz infravermelha refletida pelo corpo para formar um mapa de superfície do ambiente. O sensor RGB-D Kinect foi recentemente aplicado à saúde em uma variedade de aplicações onde se mostrou eficaz, incluindo o campo da reabilitação médica, onde os sensores Kinect são usados ​​para treinamento de exercícios ativos e reabilitação de pacientes, para segurança e automação administração de radioterapia, para análise de movimento da parede torácica em pacientes com fibrose cística, para análise de características faciais de controle de postura em pacientes de reabilitação, em pacientes de UTI para medições automatizadas de mobilidade e até monitoramento automatizado de apneia em bebês e crianças.

Neste estudo, o papel do sensor RGB-D Kinect consistirá essencialmente em apoiar a segmentação automatizada e a recuperação de dados de distribuição térmica do gerador de imagens IR FLIR co-localizado e calibrado. Graças aos mapas de cores e profundidade que serão disponibilizados, técnicas clássicas e robustas de processamento de imagem serão aproveitadas para identificar regiões de interesse (o corpo do bebê e eventualmente o abdômen). Esse tipo de segmentação precisa não pode ser realizada de forma confiável apenas a partir de imagens de infravermelho, pois está bem estabelecido que as técnicas de visão computacional e processamento de imagem não são bem adaptadas para imagens de infravermelho. Os primeiros testes de laboratório já foram realizados para determinar que a operação do sensor RGB-D em um campo de visão sobreposto ao do gerador de imagens IR não influencia os dados coletados no mapa de calor. A operação combinada é, portanto, segura e fornecerá uma distribuição térmica precisa, como se o gerador de imagens de infravermelho estivesse operando sozinho. O objetivo final é combinar os pontos fortes de três tecnologias de imagem para melhorar o diagnóstico médico.

Justificativa do estudo:

Estudos anteriores investigando termografia e diagnosticando NEC usaram apenas uma câmera infravermelha para adquirir imagens. Embora os investigadores tenham conseguido derivar distribuições térmicas para bebês de vários GAs, nosso estudo anterior não adotou um protocolo estrito para posicionar o sensor IR em uma configuração ideal, levando a mais variações na qualidade da imagem e no tamanho da região de interesse. Essas limitações dificultaram a automatização da seleção precisa de regiões de interesse na imagem térmica e exigiram a intervenção manual de um especialista em processamento de imagem. Em nosso estudo atual, o processo de aquisição de imagens será aprimorado e padronizado; um sensor Microsoft Kinect utilizando visão térmica, colorida e de profundidade ativa será integrado a uma câmera termográfica para permitir a seleção automatizada de regiões de interesse e facilitará o uso pelo pessoal médico ao lado do paciente. Algoritmos de processamento de imagem embutidos serão desenvolvidos para explorar a natureza multiespectral das informações coletadas, a fim de segmentar e organizar automaticamente a região de interesse sobre a qual as distribuições térmicas de relevância serão monitoradas.

O desenvolvimento inicial deste sistema, incluindo integração e montagem de aparelhos, procedimentos rigorosos de calibração de câmeras entre os sensores RGB-D e IR e testes completos serão realizados em ambiente de laboratório, usando apenas modelos simulados do ambiente clínico. Então, para validar completamente a aplicação deste sistema automatizado de processamento de imagem infravermelha para o diagnóstico precoce de NEC, é necessária a aquisição de imagens relevantes de seres humanos. O estudo será realizado no ambiente da UTIN para validar ainda mais o recém-desenvolvido protocolo de imagem não invasivo e automatizado em bebês de vários tamanhos e IG na UTIN, uma vez que a NEC pode ocorrer em bebês que variam de prematuros extremos a nascidos a termo. Como os pesquisadores esperam usar essa tecnologia algum dia para ajudar a melhorar o diagnóstico de NEC, o procedimento de imagem experimental será realizado em duas populações de pacientes. Os investigadores irão primeiro obter imagens do abdome de um grupo de recém-nascidos saudáveis ​​com o aparelho recém-desenvolvido e o protocolo de processamento de imagem para estabelecer uma distribuição térmica padrão. Em seguida, os investigadores também farão imagens do abdome de um grupo de recém-nascidos com ECN comprovada, usando o mesmo equipamento. A partir da análise das imagens dessas duas populações, os investigadores determinarão a adequação e o ajuste fino necessário das ferramentas de imagem infravermelha automatizadas propostas, com o objetivo de aumentar a precisão, usabilidade e confiabilidade do procedimento para diagnóstico precoce de ECN.

Objetivos.

1. Desenvolva uma abordagem automatizada para a geração de imagens e análise do abdômen de bebês prematuros usando sensores termográficos e algoritmos de processamento de imagem incorporados.
2. Obtenha as distribuições de temperatura termográfica do abdome de dois grupos de bebês: os normais (sem sinais de intolerância alimentar ou sinais de ECN) e os que foram diagnosticados com ECN comprovada.
3. Determine se os algoritmos automatizados de processamento de imagem podem discernir uma diferença estatisticamente significativa entre as distribuições térmicas normais e aquelas derivadas de bebês com NEC.