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Altair

Modelos predictivos basados en analisis de texturas aplicada a imágenes biomédicas. Aplicación a obstétrica y cirugía vascular.

La inducción del parto es una de las causas más importantes del incremento de la tasa de cesáreas hoy en día. Aproximadamente, de los 450.000 partos que hubo en España en 2012, 135.000 fueron inducidos. Así, la inducción se ha convertido en uno de los retos de la obstetricia moderna y motivo de debate científico. El sistema empleado actualmente para la predicción del éxito de la inducción se basa en la evaluación cervical. Aunque dicho sistema es un aspecto clave en el equilibrio riesgo-beneficio clínico, es un modelo clásico y con demostrada escasa capacidad de predicción. La información extraíble del cérvix uterino mediante palpación es insuficiente para seleccionar de forma precisa la mejor técnica de inducción del parto en cada caso. Si bien varios grupos de investigación han estudiado otras variables y han demostrado que tienen mejor capacidad de predicción, no hay un acuerdo entre la comunidad científica de cuál es el mejor sistema que pueda sustituir al actual.

Analizar las imágenes ultrasónicas del cérvix de una mujer gestante, obtenidas en el momento previo a la inducción del parto, permitiría el desarrollo de modelos predictivos más válidos y precisos que facilitarían una mayor personalización de su tratamiento y manejo clínico. Dicho sistema podría ser determinante para predecir con mayor probabilidad de éxito que estrategia de inducción provocaría el parto natural y así reducir el número de cesáreas. 

En este contexto, el proyecto ALTAIR tiene como primer objetivo analizar la textura del cérvix uterino a partir de la ecografía para asistir al obstetra en la determinación del método de inducción al parto óptimo para cada paciente, reduciendo el número de cesáreas y beneficiando notablemente tanto la salud de la mujer gestante como la del neonato. Esta parte del proyecto se realizará en colaboración entre el centro tecnológico Vicomtech-IK4 y BioCruces, quien proporcionará a Vicomtech-IK4 los datos de pacientes necesarios tanto para la implementación del modelo predictivo como para su validación. 

El segundo escenario de aplicación apuntado por el proyecto ALTAIR concierne al campo de la cirugía vascular, concretamente a la predicción de la evolución de un aneurisma de aorta abdominal excluido mediante el procedimiento EVAR (Endovascular Aneurysm Repair).

El AAA es una dilatación focal en algún punto de la sección abdominal de la aorta. Hoy en día una de las opciones de tratamiento preferenciales es un procedimiento quirúrgico mínimamente invasivo llamado Reparación Endovascular de Aneurisma (Endovascular Aneurysm Repair o EVAR) en el que se inserta una prótesis endovascular (stent graft) para excluir el aneurisma de la circulación sanguínea. La EVAR requiere un seguimiento post-tratamiento para asegurar que la endoprótesis es estable (ausencia de fugas o endoleaks –presencia de flujo sanguíneo dentro del saco aneurismático) y que dicho saco ha quedado debidamente excluido de la circulación. Este seguimiento se realiza mediante estudios de imágenes de CT realizados a intervalos regulares. Una reducción del tamaño del aneurisma indica que la exclusión ha sido efectiva, mientras que una expansión del mismo o la presencia de una fuga son indicadores de que el tratamiento ha fallado y existe riesgo de ruptura. Se ha observado que el tamaño de algunos aneurismas no varía o aumenta a pesar de haber sido adecuadamente tratados por vía endovascular. Aunque en ocasiones esto puede ocurrir por la presencia de una fuga, el saco puede seguir aumentando de tamaño sin la presencia de una fuga detectable, fenómeno que se conoce como endotensión y que ocurre en alrededor de un 36% de pacientes.

En este contexto, el proyecto ALTAIR tiene como segundo objetivo cuantificar el riesgo de ruptura del saco aneurismático tras ser intervenido mediante EVAR, utilizando un modelo de predicción basado en un conjunto de medidas o características físicas y de textura del saco. Se estudiará la textura del AAA a partir de imágenes CT del post-operatorio en varios instantes de tiempo para predecir su evolución y para localizar posibles casos con fugas no detectables mediante inspección visual. Esta parte del proyecto se realizará en colaboración con Hospital Universitario de Donostia.

Duración del proyecto

01/07/2015 - 30/09/2016

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