Plataforma web para la reconstrucción de partes del cuerpo en 3D

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Innowise ha desarrollado una herramienta revolucionaria para la reconstrucción automática en 3D de huesos, piel y otros órganos a partir de radiografías y tomografías computarizadas basada en algoritmos de ML.

Cliente

Industria

Sanidad, IoT

Región

Cliente desde

2021

Nuestro cliente es una empresa de equipos médicos que fabrica dispositivos y programas informáticos de alta tecnología que ayudan a los médicos en su trabajo diario.

La información detallada sobre el cliente no puede divulgarse en virtud de las disposiciones del acuerdo de confidencialidad.

Desafío

A medida que evoluciona el sector sanitario, surgen constantemente nuevas tecnologías disruptivas. Dado que la cirugía requiere competencia y precisión, los médicos necesitan equipos médicos precisos que mitiguen los errores humanos y eviten circunstancias imprevistas.

Nuestro cliente necesitaba un programa de modelado corporal en 3D capaz de recrear huesos, piel y otros órganos a partir de radiografías y tomografías computarizadas. Al convertir las exploraciones planas en modelos volumétricos tridimensionales, los médicos podrían mejorar la visibilidad en el tratamiento de los pacientes y conocer mejor las enfermedades y anomalías. Los estudiantes e internos también utilizarían estos modelos médicos tridimensionales para practicar diagnósticos y procedimientos quirúrgicos antes de realizarlos.

Solución

Nuestra principal tarea consistió en integrar orgánicamente la plataforma de construcción 3D en el ecosistema del cliente y hacerla compatible con las radiografías y tomografías exportadas desde radiología, cardiología y otros laboratorios, de modo que se pudiera acceder a ellas desde las estaciones de trabajo de los hospitales y los portátiles personales.

Compatibilidad con DICOM

De antemano, nos aseguramos de que nuestra plataforma web funcionara sin problemas con archivos DICOM. El formato DICOM (Digital Imaging and Communications in Medicine) es un estándar común para el intercambio de información y datos relacionados con imágenes médicas. Tras este paso, hicimos hincapié en las protecciones de seguridad adicionales, ya que los archivos DICOM contienen información sanitaria confidencial.

Como resultado, nuestros desarrolladores especializados han creado un espacio en el que se almacenan todos los archivos DICOM importados con datos sobre los pacientes, sus diagnósticos, tratamientos, fechas y los resultados de las pruebas.

Desde radiografías y tomografías hasta visualizaciones en 3D

Aunque la técnica sin contraste es accesible para la reconstrucción 3D, se recomiendan las exploraciones con contraste intravenoso (IV) (líquidos incoloros a base de yodo) para obtener visualizaciones 3D más precisas.

En cuanto la radiografía o el TAC se descargan en el sistema, basta con un par de clics para convertir las imágenes en blanco y negro en reconstrucciones tridimensionales. Para determinar el nivel de detalle tridimensional, los médicos fijan manualmente los valores umbrales de atenuación. Mientras la plataforma explora cada corte de TC línea por línea, registra las coordenadas exactas de cada píxel que muestra un valor de atenuación superior al umbral. A continuación, estos píxeles seleccionados representan vóxeles que contienen fragmentos corporales más densos que el umbral seleccionado. Como resultado, tras estas manipulaciones, aparecen reconstrucciones volumétricas en 3D.
Una vez finalizado el renderizado 3D, los clínicos pueden manejar los objetos a través de una cómoda barra de herramientas con una lupa para acercar/alejar la imagen, una barra de sombreado degradado para añadir/eliminar la piel, el tejido, los músculos y las estructuras óseas, y unas tijeras para recortar las partes sobrantes. No obstante, la herramienta principal es un cubo que permite girar una imagen sobre su eje y obtener una imagen más precisa de la patología.

Gestor inteligente del ROI

Para resaltar la patología, nuestro equipo ha desarrollado un avanzado gestor de ROI (región de interés: los límites de un tumor). En él, los médicos resaltan las patologías para que sean inmediatamente reconocibles en las reconstrucciones 3D tras el renderizado. Colocando puntos en los tumores, los clínicos miden la extensión de las lesiones para tomar decisiones informativas sobre las intervenciones quirúrgicas. Además, los clínicos pueden renombrar y resaltar las zonas patológicas con distintos colores para que destaquen sobre las zonas sanas. Para que la segmentación sea aún más precisa, nuestro equipo establece umbrales, valores de píxeles y vistas previas preliminares que permiten una personalización 3D más detallada. Esto incluye la generación de informes detallados con anotaciones y etiquetas anatómicas, así como la medición de distancias entre órganos para una planificación quirúrgica más precisa.

Una vez completadas todas las etapas de procesamiento, los profesionales pueden exportar y compartir la imagen 3D, configurando los valores en función de las funciones de los usuarios.

Tecnologías y herramientas

Back-end

Python, FastAPI, PyQt

Front-end

JavaScript, React

Bases de datos

MS SQL Server

ML, MLOps

Weights and Biases, MLFlow, PyTorch, OpenCV, TensorFlow, Keras, ONNXRuntime, PyDICOM, Albumentations

Cloud

AWS (S3, EC2, Lambda), AWS SageMaker (Studio, Model Monitoring, Inference endpoint)

Qase, Postman, Swagger, TestFlight, Arduino, Thonny

Proceso

Aunque el proyecto era ambicioso y suponía un reto, nuestros especialistas fueron capaces de llevarlo a cabo con éxito. En primer lugar, nuestros especialistas estimaron el alcance del trabajo y evaluaron los principales hitos. Para cumplir los requisitos técnicos y empresariales, elegimos la pila tecnológica más adecuada basándonos en nuestra amplia experiencia.

Nuestro equipo especializado utilizó Python para crear el software de modelado médico en 3D y garantizar integraciones de terceros sin problemas. Dado que un hardware costoso en el lado del cliente no era económicamente racional, aprovechamos al máximo las capacidades de AWS para desentrañar una arquitectura de software en cloud. A través de pasarelas API, también desarrollamos una versión de escritorio que funciona igual que la plataforma web.

Para que la reconstrucción 3D fuera precisa y fiable, utilizamos diferentes herramientas y enfoques de ML para resolver tareas de detección, clasificación y segmentación, así como de etiquetado de datos. Además, nuestro equipo de proyecto empleó capacidades de ML y visión por ordenador para aumentar el nivel de los modelos de entrenamiento. Para satisfacer los requisitos del cliente, Innowise adoptó varios enfoques concurrentes en relación con el procesamiento nativo 3D y de cortes de imagen. Como resultado, presentamos una innovadora herramienta de renderizado 3D con una canalización automática basada en ML para el reentrenamiento y la puesta en producción de modelos adaptados a las necesidades médicas.

Nuestro equipo trabajó basándose en la metodología de desarrollo ágil Scrum, con reuniones periódicas del equipo y comunicación a través de Google Meet. Actualmente, el proyecto está en curso y Innowise trabaja continuamente para seguir desarrollando la plataforma y garantizar la integración con aplicaciones y servicios médicos de terceros.

Equipo

Jefe de proyecto

Ingenieros ML

Desarrolladores de Back-end

Desarrolladores de Front-end

Diseñador UI/UX

Ingenieros de QA

Resultados

El modelado 3D en la industria médica ofrece increíbles oportunidades para reconstruir huesos a partir de tomografías computarizadas (TC) de forma no invasiva. Como resultado, nuestra plataforma de renderizado 3D de primer nivel permite a los profesionales medir con precisión las áreas tumorales y otras patologías, controlar los órganos a lo largo del tiempo, evaluar la composición de los tejidos y valorar con precisión las fracturas sin tener que tocar realmente al paciente. A partir de ahora, los médicos podrán ver con precisión la anatomía y diagnosticar diversas enfermedades que resultan invisibles con los métodos tradicionales. Además, nuestra solución permite generar informes detallados con anotaciones y etiquetas anatómicas, así como medir distancias entre órganos para una planificación quirúrgica más precisa. Con la ayuda de nuestra plataforma, los cirujanos pueden ahora planificar sus operaciones de forma más precisa y eficiente.

Duración del proyecto

Enero de 2021 - en curso

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