Las imágenes angiográficas son representaciones de las arterias coronarias, su visualización tridimensional permite llevar a cabo diagnósticos y evaluación terapéutica de problemas médicos como la estenosis (acumulación de lípidos en las paredes internas de las arterias). La angiografía cardíaca es una técnica que consiste en una visualización radiográfica de las arterias coronarias mediante la inyección de un líquido radio-opaco a las mismas. Como resultado de la angiografía cardíaca se obtienen imágenes bidimensionales de las arterias coronarias que son difíciles de interpretar aún por los especialistas. |
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El objetivo de este trabajo consiste en la reconstrucción tridimensional de imágenes angiográficas a partir de dos proyecciones bidimensionales, este proceso debe ser llevado a cabo en tiempos razonables.
La reconstrucción tridimensional se basa en dos o más imágenes bidimensionales proyectadas en el espacio y es un problema combinatorio. A partir de dos imágenes bidimensionales se construye un espacio de soluciones, éste debe ser recorrido exhaustivamente para hallar todas las posibles imágenes. Una imagen se considera válida cuando satisface un conjunto de propiedades 2D y 3D que reciben en nombre de filtros.
El grupo de BioIngeniería de la Universidad Simón Bolívar desarrolló una herramienta para el análisis y estudio de imágenes angiográficas (ANIA). ANIA construye el grafo de todas las soluciones posibles a partir de la película tomada a las arterias coronarias del paciente.
Piotr Windyga presentó en su tesis doctoral el conjunto de filtros que permiten discriminar entre soluciones válidas e inválidas.
Robinson Rivas realizó un primer algoritmo capaz de resolver el problema utilizando los filtros desarrollados por P. Windyga y obtuvo 2.238.196 soluciones válidas en 23 horas sobre un Pentium de 120Mhz.
Arturo Cabrera y Carla Cabrera utilizaron el algoritmo de partida para ensayar dos técnicas de paralelización diferentes: por dominio y funcional, siendo la primera de ellas la que mejor se ajustó a las características del problema. Arturo y Carla presentaron este trabajo como su proyecto de grado.
Mientras tanto se hacía necesario hallar un algoritmo con un tiempo de corrida mucho menor que el original y mejorar el poder discriminatorio de los filtros de manera de presentarle al médico un número mucho menor de soluciones factibles. Se siguieron los siguientes pasos:
Los tres primeros pasos fueron realizados para el trabajo de grado de Robinson Rivas y el cuarto paso fué desarrollado en el trabajo de grado de Alexandra La Cruz.
La idea central del algoritmo se basa en la construcción de segmentos unitarios a partir del árbol total de soluciones tal como indica la siguiente figura:
A partir de las unitarias se generan todas las combinaciones posibles de árboles de dos unitarias que satisfacen los filtros, luego con éstos y las unitarias se generan todos los árboles posibles de tres unitarias que satisfacen los filtros y así sucesivamente hasta alcanzar combinaciones de hasta doce unitarias.
Se determinó qué filtros podían ser utilizados en una etapa de pre-procesamiento y qué filtros era necesario aplicar mientras se ejecutaba el algoritmo. Como resultado se obtuvo una disminución significativa en el tiempo de corrida.
La idea general de la técnica de paralelización viene dada en la siguiente figura.
se intentaron diversas técnicas de balance de carga y utilizando una técnica distribuida se obtuvieron los siguientes resultados:
Se logró resolver el problema en 11 minutos sobre una Parsytec MultiCluster-3 de 8 procesadores donde cada procesador (Transputer T805) tiene 4 MB de RAM y trabaja a tan solo 30 MHz.
Se aplicaron técnicas de estadística para escoger del conjunto de unitarias diversos subconjuntos de las mismas para así formar imágenes con las características deseadas. El experimento estadístico diseñado fue programado y se obtuvieron soluciones muy similares a las halladas por el método convencional y en tan solo dos (2) minutos sobre un nodo de la Parsytec MultiCluster-3 de 8 procesadores!. Los resultados de esta investigación aún no han sido publicados.
Rivas, R. , Ibáñez, M.B. , Cardinale, Y. , Windyga, P. A parallel algorithm for 3D reconstruction of angiographic images. Future Generation Computer Systems. Volumen 16 (2000), pp. 533-539.
Rivas, R. , Ibáñez, M. Fast Parallel Algorithms for 3D Reconstruction of Angiographic Images. Proceedings of the Eight Euromicro Workshop on Parallel and Distributed Processing, EURO-PDP 2000. IEEE Computer Society. pp. 43-47. January 2000. Rhodes, Greece.
Rivas, R. , Ibáñez, M.B. BalCar: Herramienta para el Balanceo de Carga. III Workshop Chileno en Sistemas Distribuidos. Sociedad Chilena de Ciencia de la Computación. pp. 394-403. Noviembre 1999. Talca, Chile.
Rivas, R. , Ibañez, M.B. Análisis de desempeño en dos algoritmos paralelos para la reconstrucción de imágenes angiográficas. XXV Conferencia Latinoamericana de Informática. CLEI, pp. 923-934, Tomo II. Septiembre 1999. Asunción, Paraguay.
Rivas R. , Cardinale, Y. , Ibáñez, M.B. ,Windyga, P. Enfoques de paralelización de la reconstrucción 3D de imágenes del árbol coronario. XXIII Conferencia Latinoamericana de Informática. CLEI, pp. 985-996. Noviembre 1997. Valparaiso, Chile.
Cardinale, Y., Cabrera, C., Cabrera, A., Rivas, R. Paralelización por dominio del proceso de reconstrucción del árbol coronario. CIC'97. Simposium Internacional de Computación. México. Noviembre 1997.
A. Cabrera, C. Cabrera. Y. Cardinale, M.B. Ibáñez, R. Rivas, P. Windyga. Paralelización del proceso de reconstrucción 3D de imágenes angiográficas. XLVII Convención anual de ASOVAC, Universidad de Carabobo. 1997.
R. Rivas, Y. Cardinale, M.B. Ibáñez, P. Windyga. Paralelización por dominio del proceso combinatorio de reconstrucción de imágenes angiográficas. XLVII Convención anual de ASOVAC, Universidad de Carabobo. 1997.
A. Cabrera, C. Cabrera. , Y. Cardinale, M.B. Ibáñez, R. Rivas. Paralelización del proceso de filtraje en la visualización del árbol coronario. III Jornadas Nacionales de Computación Paralela y Distribuida. Mérida, Julio 1997.
A. Cabrera, C. Cabrera. Dirigido por Y. Cardinale. Técnicas de búsqueda paralela en la reconstrucción tridimensional de imágenes angiográficas. Trabajo presentado ante la Universidad Simón Bolívar para optar al grado de Ingeniero en Computación. 1997.
Rivas, R. Dirigido por M.B. Ibáñez. Paralelización por dominio de un algoritm de reconstrucciónn tridimensional de imagenes cardiacas. Trabajo presentado ante la Universidad Simón Bolívar para la Maestría en Ciencias de la Computación. 1999.
La Cruz, Alexandra. Dirigido por M.B. Ibáñez. Análisis de la aplicación de filtros en el proceso de reconstrucción 3D de las arterias coronarias. Trabajo presentado ante la Universidad Simón Bolívar para la Maestría en BioIngeniería. 2000.
Última actualización: 14 de Junio de 2000.
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