Proyecto: Fusión y Análisis de Imágenes Multimodales aplicado a Diagnóstico y Radioterapia Oncológica.

Descripción:

El análisis de imágenes médicas comprende llevar a cabo valoraciones cuantitativas, objetivas y reproducibles, a fin de obtener parámetros de importancia clínica del estado del paciente. La fusión de imágenes es utilizada en el ambiente médico para combinar la información de diversas modalidades de imágenes en un único volumen, con el objetivo de obtener información de relevancia, que no podría obtenerse a partir de las imágenes individuales por separado.
Las aplicaciones de las imágenes fusionadas incluyen tareas como cirugía y terapia guiada por imágenes, diagnóstico no invasivo, y planificación de tratamientos. Una aplicación que va cobrando cada vez mayor relevancia es la aplicación de imágenes fusionadas en la planificación de radioterapia, particularmente en los casos de tratamiento oncológico.
El objetivo de este proyecto consistió en desarrollar, implementar y validar algoritmos matemático-computacionales de fusión y análisis de imágenes de distintas modalidades orientado al diagnóstico y planificación de radioterapia, formando y capacitando recursos humanos en el área del procesamiento y análisis digital de imágenes, particularmente en aplicaciones médicas.
Descripción:
Los avances tecnológicos en cuanto al procesamiento y visualización 3D de imágenes en los últimos años, ha permitido a los radiólogos crear imágenes de varios aspectos de la anatomía y fisiología del cuerpo humano y de sus estructuras internas con una resolución y realismo sin precedentes. Como consecuencia se ha establecido un nuevo paradigma en el modo de visualizar el funcionamiento interno del cuerpo humano. Tomografía Axial Computada (TC), Resonancia Magnética Nuclear (RM), Tomografía por Emisión de Positrones (PET) y otras modalidades de imágenes pueden adquirir imágenes 3D rápidamente, y éstas pueden ser fusionadas en un único volumen para combinar la información de todas las modalidades.
Es por ello, que para el desarrollo de este proyecto se trabajó en conjunto con la Fundación Escuela de Medicina Nuclear, la cual proporcionó las imágenes de las distintas modalidades diagnósticas.
Las áreas involucradas en este proyecto son:
Procesamiento de imágenes médicas
- Construir una plataforma de trabajo donde se implementen:
o Algoritmos de registración y fusión de imágenes intra e inter-modalidades, que incluyan Resonancia Magnética Nuclear (RMN), Tomografía Axial Computada (TC), Tomografía por Emisión de Positrones (PET) y Tomografía por Emisión de Fotón Único (SPECT), aplicables a distintas regiones del cuerpo humano.
o Métodos de análisis de imágenes que permitan realizar mediciones cuantitativas sobre las imágenes de las modalidades mencionadas en el punto anterior.
- Desarrollar y validar software que incorpore soporte de fusión de imágenes y visualización 3D para planificación de radioterapia.
Adquisición de imágenes de distintas modalidades diagnóstica
La Fuesmen proporcionó las distintas imágenes de las distintas modalidades involucradas en el proyecto, para poder llevar a cabo los distintos algoritmos desarrollados por los investigadores del Gabinete de Tecnología Médica.
 

 
Director:
Roberto Isoardi (FUESMEN) / Oscar Nasisi (UNSJ) 
Email de Contacto:
jgraffig@gateme.unsj.edu.ar 
Codigo:
PICT 2003 Redes 430 
Institución evaluadora / financiadora:
ANPCYT-FONCYT 
Fecha Inicio:
01/04/2004  
Fecha Finalización:
01/04/2008  
Tipo de proyecto:
Investigación  
Lineas asociadas
Procesamiento y Administración de Imágenes Biomédicas  
Áreas Especificas
No presenta asocianciones

Publicaciones asociadas
No presenta asocianciones

Integrantes
Maria Eugenia Gómez Marrello    Integrante
Juan Pablo Graffigna Vaggione    Integrante
Edilberto Andres Valdez Diaz    Integrante
Raúl Romo    Integrante
Integrantes Externos
Oscar Nasisi (Responsable-UNSJ), Miguel Morandi (Integrante-UNSJ), Federico Saffe (Integrante-UNSJ), Roberto Isoardi (Responsable-FUESMEN), Federico Gonzalez Nicolini(Integrante-UNSJ), Diego Passadore(Integrante-UNSJ), Flavio Nelly(Integrante-UNSJ), Manuel Guirao(Integrante-UNSJ), Pedro Pablo Ariza(Integrante-UNSJ), Carmen Castro(Integrante-UNSJ).