Itk y vtk: ingeniería inversa y análisis de arquitectura pipeline
II - DESCRIPCION GENERAL Oportunidad, Problemática, Antecedentes
Yüklə 125,12 Kb.
|
- Bu səhifədəki naviqasiya:
- Formulación del problema que se resolvió
- Impacto Esperado
- Descripción del Proyecto
- Objetivos específicos
II - DESCRIPCION GENERAL
En la actualidad el trabajo colaborativo se hace visible de manera más activa, pues el reunir conocimientos en ciertas áreas que resultan afines, genera una posible solución frente a una necesidad emergente en áreas especializadas como la medicina. Existen varias instituciones que plantean diversos proyectos interdisciplinares, como el VPH (del inglés Virtual Physiological Human Institute) [52], quienes integran conocimientos de ciencias matemáticas e ingeniería para apoyar la práctica clínica y generar en mayor medida soluciones que puedan integrarse a las disciplinas científicas. Buen ejemplo de ello es el aporte de la ingeniería de sistemas a la medicina con la interpretación de las imágenes obtenidas de exámenes o pruebas médicas realizadas a los pacientes, dado que en la actualidad se busca tener un diagnóstico más preciso y que éste sea alojado en la historia clínica digital del paciente pudiéndolo recuperar en un tiempo mínimo. En base a esto, se han desarrollado algoritmos para el procesamiento de imágenes médicas los cuales son capaces de cubrir funciones básicas como: manipulación de imágenes de dos dimensiones, definición de regiones y volúmenes de interés, reconstrucción de planos espaciales distintos, representación 3D, etc. Como se menciona en la publicación bajo el nombre de “El sistema integrado de informática clínica”, capítulo 8[15]. Por lo tanto, éstos avances en el procesamiento de imágenes médicas han proporcionado a los profesionales que se desarrollan en el área de la médicina herramientas para el mejor entendimiento de la fisiología del ser humano, medios para realizar entrenamientos médicos, y permite entender el cuerpo humano más a fondo y detalle[6]. En medio del desarrollo de esta tecnología se destacan las librerias o toolkits VTK[54], que ofrece herramientas para la visualización y procesamiento de imágenes, y ITK[25], que se especializa en mecanismos de segmentación y registro además del filtrado de imágenes. Al ser herramientas libres, open source, y multiplataforma, son usadas ampliamente para el desarrollo de aplicaciones de procesamiento de imágenes como lo son CreaTools[12], MITK[30], y VolView[51], ya que permiten el desarrollo ágil de estas aplicaciones pues los algoritmos de procesamiento que ofrecen están probados, y las herramientas son flexibles y extensibles. Por lo tanto, es importante que los desarrolladores que usen los toolkits comprendan cómo funciona el flujo de datos de estas librerías para facilitar su trabajo ya que es la arquitectura en forma de pipeline la base de los flujos del procesamiento[40]. De esta manera se pueden utilizar para desarrollar nuevos algoritmos a partir de los que ya se encuentran relacionando filtros en una arquitectura de tubos y filtros para generar nuevos resultados, como lo hace el toolkit de CreaTools llamado BBTK[14] o Black Box Toolkit que permite crear una caja negra a partir de un pipeline y permitir que este funcione como un nuevo filtro en otro pipeline. Sin embargo las herramientas mencionadas sólo construyen sobre ellas, y no hacen uso de los objetos ni los métodos que se hallan en la base de las librerías ya que éstas se ejecutan por debajo, pero que siendo aprovechadas pueden dar paso al desarrollo de nuevos flujos de datos y algoritmos de procesamiento de imágenes. Por lo tanto, se realizó un proceso de ingeniería inversa a las librerías ITK y VTK para poder generar un análisis de cómo funcionan la arquitectura de tubos y filtros ampliamente usada por herramientas de procesamiento de imágenes médicas, y se identificaron cuáles son los métodos y objetos que generan los cimientos de la misma. Además, se propuso un prototipo de una interfaz para editar pipelines, y así validar el uso de los objetos encontrados en el análisis.
¿Cómo caracterizar la arquitectura de las librerías de procesamiento de imágenes ITK y VTK para apoyar la creación de nuevos algoritmos de procesamiento de imágenes médicas?
La propuesta de este trabajo de grado, contribuye al trabajo interdisciplinario entre el campo de la medicina y la ingeniería de sistemas dado que la visualización de imágenes médicas permite un diagnóstico más preciso de enfermedades. Aunque hoy se encuentran muchos algoritmos para el procesamiento de estos datos clínicos, es necesario mejorar su rendimiento y visualización [35]. Al mismo tiempo, beneficiaría a los desarrolladores interesados en la realización de aplicaciones relacionadas en el procesamiento de imágenes, pues teniendo en cuenta que éstas librerías son ampliamente usadas para este propósito, el entendimiento de su arquitectura aportará conocimiento a los desarrolladores para que propongan nuevos algoritmos y flujos de procesamiento. Así mismo se aporta un prototipo editor de tubos y filtros que permite la prueba de los objetos hallados en el análisis y por lo tanto se proporciona una base para el uso de los hallazgos de la investigación que puede servir como punto de partida para el desarrollo. Se contribuirá en el mundo académico al proporcionar nuevos conocimientos que propicien el interés de generar nuevos algoritmos de procesamiento de imágenes médicas lo que permitirá el desarrollo de soluciones a problemas relacionados al tema del análisis de datos médicos. Por lo tanto, en un ámbito más general este trabajo de grado aporta mayores posibilidades a los médicos de obtener imágenes más exactas y así otorgarles más información. De esta forma, se pretende a largo plazo aportarle a la sociedad al permitir el diagnóstico eficiente de enfermedades en menor tiempo y así ser tratados antes de que se compliquen y lograr salvar la vida del paciente.
Realizar un proceso de ingeniería inversa de las librerías VTK e ITK para identificar sus objetos principales y cómo interactúan entre ellos al procesar imágenes, y de esta manera apoyar el desarrollo de nuevos algoritmos para el procesamiento de datos médicos.
|