Ayuda
Ir al contenido

Dialnet


Evaluación de la imagen multimodal para la impresión 3D en cardiopatías congénitas: docencia, aplicaciones clínicas y perspectivas futuras

  • Autores: Israel Valverde
  • Directores de la Tesis: Antonio Ordóñez Fernández (dir. tes.), Tarik Smani Hajami (dir. tes.)
  • Lectura: En la Universidad de Sevilla ( España ) en 2022
  • Idioma: español
  • Número de páginas: 166
  • Enlaces
    • Tesis en acceso abierto en: Idus
  • Resumen
    • español

      Las cardiopatías congénitas son las malformaciones presentes al nacimiento más frecuentes, y tienen un impacto muy significativo a nivel clínico de consumo de recursos sanitarios, de estancia y mortalidad hospitalaria (Tabbutt, S.,2012). Ello hace que las cardiopatías congénitas supongan un reto sanitario y, por tanto, su peso en los programas de formación académica en medicina sigua cobrando cada vez más importancia. Sin embargo, debido al amplio espectro de malformaciones cardiacas y su gran variabilidad anatómica, llegar a comprender toda esta complejidad morfológica es una tarea que plantea grandes retos. El aprendizaje de las cardiopatías congénitas se ha basado tradicionalmente en diagramas, especímenes cadavéricos y en las imágenes radiológicas convencionales como la ecocardiografía, angiografía, tomografía computarizada (TC), y resonancia magnética (RM). La disección cadavérica presenta varios inconvenientes como la limitada disponibilidad de cadáveres y el coste de la preservación. Las imágenes radiológicas presentan la limitación de que suelen presentarse como imágenes 2D individuales, o que pese a ser tridimensionales (3D), suelen mostrarse en monitores planos sin permitir una percepción 3D real del órgano. El objetivo de esta tesis es evaluar si nuevas tecnologías como la impresión 3D puede ayudar a mejorar la educación médica en el campo de las cardiopatías congénitas, comprender las limitaciones actuales, y proponer nuevas implementaciones que ayuden a mejorar esta tecnología. En el primer bloque de investigación se evaluó el impacto de los modelos 3D convencionales (basados en imágenes médicas tomográficas como la RM) en la docencia de cardiopatías congénitas complejas, utilizando como paradigma los corazones en criss-cross. Concluimos que la impresión 3D es una herramienta prometedora como soporte a las imágenes radiológicas convencionales para la mejora del aprendizaje en cardiopatías congénitas complejas. Sin embargo, encontramos que los modelos 3D aún distan de proporcionar réplicas realistas de la anatomía cardiovascular, entre otros factores debido a la inherente limitación de utilizar técnicas de imagen convencional como la RM, que es incapaz de delinear válvulas o el aparato subvalvular, que son clave en la mayoría de las cardiopatías congénitas. En el segundo bloque de investigación se realizó una revisión de la literatura sobre la utilidad de la ecocardiografía 3D como técnica de imagen para imprimir modelos 3D. La ecocardiografía 3D tiene el potencial de poder delinear algunas estructuras cardiovasculares mucho mejor que otras técnicas radiológicas convencionales como la RM. La revisión del estado del arte actual demostró que la impresión 3D basada en ecocardiografía es factible, sin embargo, presenta varios retos en cuanto a los requisitos de adquisición de imagen o incapacidad para delinear ciertas estructuras cardiacas. La conclusión de este bloque y el anterior, fue que la impresión 3D basada en una modalidad única de imagen no es suficiente para delinear todas las estructuras cardiovasculares necesarias para imprimir modelos 3D con un realismo suficiente, ni para la docencia ni para la práctica clínica habitual. En el tercer bloque de investigación se evaluó como prueba de concepto la posibilidad de fusionar imágenes complementarias como la RM y la Ecocardiografía 3D para obtener modelos híbridos 3D. Se sistematizó un flujo de trabajo novedoso de fusión de imagen multimodal, demostrando que es posible imprimir modelos 3D híbridos que muestren toda la complejidad cardiovascular, incluyendo cavidades cardiacas, miocardio, válvulas, aparato subvalvular y grandes vasos. Concluimos que la impresión 3D basada en imagen multimodal es una realidad factible capaz de proporcionar modelos 3D muy realistas de la anatomía cardiaca. El futuro de la impresión 3D se basa por tanto en la fusión de imagen multimodal, utilizando las fortalezas de cada técnica de imagen para capturar diferentes estructuras cardiovasculares y supliendo las limitaciones de cada modalidad de imagen con las otras modalidades complementarias.

    • English

      Congenital heart disease (CHD) is the most common malformation present at birth and is associated with a significant impact in terms of economic costs, hospital stay and mortality (Tabbutt, S., 2012). This makes CHD a challenge at the healthcare level and, therefore, its importance in academic medical training programs continues to gain more and more weight. However, due to the wide spectrum of cardiac malformations and their great anatomical variability, understanding all this morphological complexity is a challenging task. Learning about CHD has traditionally been based on diagrams, cadaveric specimens, and conventional radiological imaging such as echocardiography, angiography, computed tomography (CT), and magnetic resonance imaging (MRI). Cadaveric dissection has several drawbacks such as the limited availability of cadavers and the cost of preservation, and radiological images have the limitation that despite being three-dimensional (3D), they are usually displayed on monitors as a sequence of 2D planes without allowing a real 3D perception of the organ. The aim of this thesis is to evaluate whether new technologies such as 3D printing can help to improve medical education in the field of congenital heart disease, to understand the current limitations, and to propose new implementations that help to improve this technology. In the first block of research, we evaluated the impact of conventional 3D models (based on tomographic medical images such as MRI) in the teaching of complex congenital heart disease, using criss-cross hearts as a paradigm. We conclude that 3D printing is a promising tool to support conventional radiological imaging for enhanced learning in complex CHD. However, we found that 3D models are still far from providing realistic replicas of cardiovascular anatomy among other factors due to the inherent limitation of using conventional imaging techniques such as MRI, which is unable to delineate valves or the subvalvular apparatus that are key in most congenital heart diseases. In the second block of research, a review of the literature on the usefulness of 3D echocardiography as an imaging technique for printing 3D models was performed. 3D echocardiography has the potential to be able to delineate cardiovascular structures much better than other conventional radiological techniques. The review of the current state of the art showed that 3D printing based on echocardiography is feasible, however it presents several challenges in terms of image acquisition or delineation of certain cardiac structures. The conclusion of this and the previous block was that 3D printing based on a single imaging modality is not sufficient to delineate all the cardiovascular structures necessary to provide 3D models with sufficient realism for either teaching or routine clinical practice. In the third block of research, the possibility of fusing complementary images such as MRI and 3D Echocardiography to obtain hybrid 3D models was evaluated as a proof of concept. A novel multimodal image fusion workflow was systematized, demonstrating that it is possible to print hybrid 3D models showing the entire cardiovascular complexity including cardiac cavities, myocardium, valves, subvalvular apparatus and great vessels. We conclude that multimodal image-based 3D printing is a feasible reality capable of providing very realistic 3D models of cardiac anatomy. The future of 3D printing is therefore based on multimodal image fusion, utilizing the strengths of each imaging technique to capture different cardiovascular structures, and making up for the limitations of each imaging modality with the other complementary modalities.


Fundación Dialnet

Dialnet Plus

  • Más información sobre Dialnet Plus

Opciones de compartir

Opciones de entorno