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Copy of Método de detección de Venas No Invasivo utilizando Luz Infrarroja

Presentación Trabajo Final
by

Ignacio Nicolas

on 20 November 2013

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Transcript of Copy of Método de detección de Venas No Invasivo utilizando Luz Infrarroja

Detección
de Venas

Método de Detección de Venas No Invasivo utilizando Luz Infrarroja
Objetivos
Materiales y Métodos
Conclusiones
5+7=
(cc) image by anemoneprojectors on Flickr


M. Belén Hidalgo Aída Marcotti

Ladislao Mathé

Facultad de Ciencias Exactas, Físicas y Naturales
Universidad Nacional de Córdoba



Proyecto Integrador
Motivación
Otras Técnicas
La extracción de muestras sanguíneas y la infusión de medicamentos son los procedimientos más comunes en un centro de salud.
La sangre es considerada la muestra biológica por excelencia a partir de la cual se basan los tratamientos y diagnósticos médicos.
La gran cantidad de pacientes que presentan dificultades en el acceso venoso.
Comprobar la factibilidad de utilizar luz infrarroja para realizar un método de detección de venas no invasivo, a través de la construcción de un prototipo de bajo costo.
Lograr el diseño y construcción de un prototipo a través del cual se obtengan imágenes digitales, donde el patrón venoso de la cara dorsal de la mano del paciente esté diferenciado del resto del tejido.
Implementar un software de procesamiento para mejorar la imagen adquirida con dicho prototipo.
Lograr la proyección de la imagen procesada sobre la piel del paciente, a fin de obtener un procedimiento más natural para el operador.
Conceptos
Resultados
El Espectro Electromagnético
Rango de todas las radiaciones existentes entre las cuales se encuentra la
Anatomía de la piel
0,1 mm
0,6 - 3 mm
0,1 - 3 mm
Formada por tejido conjuntivo, capilares sanguíneos, linfáticos, nervios y receptores
contiene tejido conjuntivo laxo con cantidades variables de células adiposas.
Formada por epitelio de superficie. NO contiene vasos sanguíneos
Interacción de la Luz con el Tejido Vivo
Interacción de la Luz con el Tejido
Nivel de Absorción
Penetración
Venopunción
La punción venosa es el arte de introducir una aguja en una vena para así acceder al torrente sanguíneo.

Se utiliza la vía intravenosa tanto para la extracción de muestras de sangre como para la inyección de medicamentos.
Sitios de venopunción
Complicaciones
Equimosis (contusión)

Hematoma

Petequia

Laceración
Sistema de Visión Artificial
Otras Técnicas
Etapa
Adquisición
Etapa
Procesamiento
Etapa
Proyección
Unidad de Iluminación y Visión
Unidad de
Proyección
Prototipo Experimental
Unidad de Iluminación
Selección diodos leds IR
Disposición de leds
Diseño placa PCB
Determinación de la
Ubicación en prototipo
850nm y 940nm
2 círculos concéntricos

Principio de reflexión
18-20cm de distancia
Unidad de Visión
Propiedades de la webcam
Eliminación filtro IR
Incorporación películas fotográficas veladas
Reemplazo por filtro óptico específico
Determinación de la Posición en Prototipo
% de transmisión significativo a partir de 700nm
En el Centro de fuente de iluminación IR
A 18 - 20cm de altura
Unidad de proyección
Mini-proyector
DLP PK102
Conversor VGA-RCA
Mejora y Procesamiento de la Imagen
RGB
3 dimensiones
MxNxP
Escala de Grises
2 dimensiones
MxN
rgb2gray(venas)
Mejora y Procesamiento de la Imagen
Región de Interés (ROI)
Reduce el tamaño de la imagen con la que se trabaja
'imcrop'
recorta un rectángulo
Alto
Ancho
X
min
,Y
min
)
(
ROI = imcrop (venas, [X , Y , ancho, alto])
min
min
Técnicas de Filtrado
Filtrado Espacial
Filtrado en 2 dimensiones
filtra a través de una
CONVOLUCIÓN
El valor de cada pixel de salida se calcula mediante la suma ponderada de los pixeles vecinos
Se dá entre la imagen y los coeficientes del filtro (máscara)
7X7
9X9
11X11
13X13
Umbralización
Imagen Binaria
1
0
s
s
NEGRO
BLANCO
Mejora y Procesamiento de la Imagen
Mejora y Procesamiento de la Imagen
Determinada la intensidad umbral (I ):
I < I =
0
u
u
I > I =
u
1
Técnicas Morfológicas
1
Esqueletización
se obtiene un patrón continuo que contiene la menor cantidad de datos posibles pero contiene el rasgo del objeto original.
bwmorph(venas,'remove')
Mejora y Procesamiento de la Imagen
Técnicas Morfológicas
2
Dilatación
Adiciona pixeles al contorno de los
objetos presentes en la imagen.

El pixel de salida será el máximo de los pixeles presentes en la vecidad definida
por el elemento estructural (E) que otorga el tamaño de la vecindad donde se aplica la dilatación.
imdilate(venas,E)
E= ('square',n)
n=6
n=4
n=5
Mejora y Procesamiento de la Imagen
Inversión de la imagen
Implementación de la Interfaz Gráfica de Usuario (GUI)
Video de la escena capturado por el sistema de adquisición
Selección de la imagen que se desea procesar
Llamado a rutina de procesamiento
ROI
Procesado
Proyección de la Imagen
CALIBRACIÓN
Mecánica
Software
Altura
Distancia
Inclinación
Autoajuste
Seguimiento del marcador reubicando el axes en la ventana proyectada

se logró establecer una relación entre pixeles y cm
Software 'PixelWindows':
Resultados
Etapa de Adquisición
Los resultados obtenidos con la fuente de ilumninación implementada fueron favorables, consiguiendo una imagen contrastada en la cara dorsal de la mano y antebrazo.
Fuente IR (850 y 940nm)
- Dentro de "ventana espectral"
- Costo mínimo
4 leds 760 nm
- Cantidad insuficiente
- Costosos
Factores Externos y Fisiológicos
Iluminación
Artificial
Solar
Reflexión
Selección del fondo
Tonicidad de la piel
No afecta la adquisición
Presencia de vellosidad
Afecta la adquisición
y procesado
Edad
Tejido Adiposo
Factores externos y fisiológicos
Resultados
Etapa de Porcesamiento
Se logró un procesamiento satisfactorio con buenos resultados en la etapa de adquisición.
Se obtiene una imagen binaria que favorece la etapa de proyección.
Los factores que afectan la etapa de adquisición tambien afectan el procesado.
Las sombras producidas por los relieves de la mano proporcionan ruido en la imagen final.
Los filtros y algoritmos implementados fueron seleccionados en la búsqueda de una mejor imagen sin tener en cuenta los tiempos de procesado.
Resultados
Etapa de Proyección
Se logra realizar la proyección realizando las calibraciones correspondientes.
El marcador físico permite referenciar dónde debe ubicarse la proyección.
El autoajuste implementado presenta un defasaje fuera de un área determinada.
Se implementó un bucle en la rutina de procesamiento con el fin de simular una imagen en tiempo real con resultados a mejorar.
Conclusiones
Implementar un sistema de visión artificial capaz de detectar el patrón venoso de la cara dorsal de la mano.
Comprobar la factibilidad de utilizar luz IR para detección de venas.
Estudiar de una técnica no invasiva.
Diseñar un sistema de adquisición NIR de bajo costo obteniendo resultados favorables.
Aplicar técnicas de procesamiento de imágenes y manipulacion de las mismas según las necesidades.
Empleo de otras técnicas para la calibración de la etapa de proyección (método de triangulación).
Solucionar los factores externos y fisiológicos que afectan la adquisición (vello, excesiva grasa subcutánea, calibre de los vasos, etc.).
Sienta las bases para continuar con investigaciones futuras mejorando los métodos y materiales para lograr la creación de herramientas que reduzcan los intentos fallidos en la venopunción.
Muchas
Gracias
¿PREGUNTAS?
Situación Problemática:

Necesidad de reducir la cantidad de intentos fallidos de venopunción provocados por las técnicas actuales.
Importancia de la Venopunción
Pacientes neonatos y pediátricos
Ancianos
Pacientes con obesidad, hipertensión
Pacientes bajo largos tratamientos
Parche
Termocrómico
Luz Visible
Ultrasonido
Infrarrojo
LUZ
TEJIDOS
Espectro
EM
Propiedades de la luz
Capas
de la Piel
Venopunción
Sistema de
Visión Artificial
Formada por vasos sanguíneos, linfáticos y troncos nerviosos
Más
frecuentes
Engloba todos los procesos y elementos que proporcionan "ojos a una máquina". Deduce la estructura y propiedades del mundo tridimensional a partir de una o varias imágenes bidimensionales.
La visión tanto para un hombre como para una computadora consta principalmente de dos fases:
captar una imagen e interpretarla
Interpretación
de las imágenes
ROI
Elimina los pixeles aislados resultantes del filtrado espacial
LUZ
La ondas EM son una forma de trasporte de energía y la luz es parte de ella
Ondas Electromagnéticas
Campos eléctricos y magnéticos oscilatorios perpendiculares entre sí y a la dirección de propagación de la onda
La energía EM puede estar descripta por:
Infrarrojo
Se divide en 3 regiones:
IR Cercano:
700nm a 2500nm
IR Medio:
2,5 µm a 50 µm
IR Lejano:
50 µm a 1000 µm
TEJIDO
Epidermis
Dermis
Hipodermis o Capa Subcutánea
Cuando un haz de luz choca contra la superficie de un tejido vivo ocurren principalmente 3 fenómenos físicos:
inversa de la distancia media recorrida por un fotón antes de ser absorbido.
Coef. de Absorción:
Región óptica
LUZ
Espesor
Principales absorbentes de la luz IR cercana en la sangre:
-Oxihemoglobina


-Desoxihemoglobina
-Agua
HbO
2
Hb
760 nm
RGB
Escala de Grises
Máscaras
Umbralizado
Contorno
Esqueletización
Conclusiones
DESAFÍOS
Reemplazar la etapa de proyección por la utilización de dispositivos móviles (celulares o tablets) empleados como "visores" directamente sobre la mano.
Inversión en nuevos y mejores componentes de hardware.
Paciente 2 años, tejido subcutáneo abundante
Paciente 7 años
Paciente con abundante vello
Adquisición con diferente contraste de fondo
Imagen Proyectada
Participación en Congresos
Imagen Infrarroja
Mayor
absorción
Menor absorción
Extracción
Fosa antecubital: vena basílica, vena cubital mediana y vena cefálica

Canalización
Cara dorsal de la mano: vena basílica, vena cefálica y metacarpianas
¿ Por qué Matlab?
Funciones especializadas
(Toolboxes)
Conjunto de algoritmos más conocidos para el trabajo con imágenes.
Forma de trabajo flexible y matemáticamente eficiente por su estuctura matricial de datos.
Creación de código sencilla, en un entorno visual cómodo y de fácil utilización.
Conocimientos previos a lo largo de la carrera.
Con las pruebas realizadas se comprobó que la fuente de iluminación necesita un tiempo de exposición considerable para arrojar resultados favorables.
filter2(mascara,venas)
320x240
110x130
Unidad de
Procesamiento
40 led IR
Conversión de formato
Recorte de la Imagen
Aumento de Contraste
Eliminación de Ruido
bwmorph(venas,'skel',Inf)
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