ES2848061T3 - Sistema de detección de patologías y estructura de tejido oftálmico - Google Patents

Abstract

Un aparato (600) para determinar una patología de tejido oftálmico, que comprende: un escáner axial (610) con una sonda (611), que se puede mover a lo largo de una línea de escaneo configurado para medir datos de imagen para un intervalo de profundidades correspondientes a un punto objetivo en un ojo; un procesador (622) de imágenes acoplado a una memoria (613), configurado para determinar la información de la imagen retiniana a partir de los datos de la imagen, incluida la identificación de dos o más características de la imagen en los datos de la imagen que representan los límites de las capas de tejido a lo largo de la línea de escaneo, y para identificar una patología del tejido retiniano correspondiente al punto objetivo a partir de la información de la imagen comparando una profundidad de las dos o más características de la imagen que representan los límites de las capas de tejido en una primera porción de la línea de escaneo con una profundidad de las dos o más características de la imagen que representan los límites de las capas de tejido en una segunda parte diferente de la línea de escaneo, y que comunica con una tabla de búsqueda que almacena una correlación de la información de la imagen retiniana y la patología del tejido retiniano; y un indicador (630) de usuario configurado para, en base a la patología del tejido de la retina identificada por el procesador de imágenes, proyectar un indicador visual en la retina para indicar al usuario la patología del tejido de la retina identificada, en el que cada indicador es visible para el usuario a través de un microscopio quirúrgico e indica un tipo particular de patología del tejido de la retina.

Description

DESCRIPCIÓN

Sistema de detección de patologías y estructura de tejido oftálmico

Antecedentes

Campo de la invención

Un aparato para determinar una estructura y patología de un tejido oftálmico descrito en este documento se refiere a sistemas de formación de imágenes y de procesamiento de imágenes para oftalmología. Más particularmente, las realizaciones descritas en este documento se refieren al campo de los procedimientos quirúrgicos para tratar patologías retinianas tales como membrana epirretiniana, agujeros maculares y arrugas maculares.

Descripción de la técnica relacionada

La membrana epirretiniana (ERM) es una enfermedad en la que crece una capa de tejido en la superficie interior de la retina. Si bien puede haber múltiples causas para esta patología, generalmente es una degeneración natural por envejecimiento. Como se muestra en la FIG. 1, una retina 110 se compone de tres capas principales de tejido: una membrana limitadora interna (ILM) 111, en contacto con el gel vítreo 145 en la cavidad vítrea 140, una capa de fibra de nervios (NFL) 112 y la capa neural ópticamente sensible. Las células epiteliales pigmentarias de la retina (RPE) se encuentran debajo de la retina 113. Debajo de la capa de RPE se encuentra la coroides 115, que es un tejido que contiene vasos sanguíneos para proporcionar oxígeno y soporte metabólico a las células RPE. La membrana de Bruch separa la capa 113 de RPE y la coroides 115, lo que permite el intercambio de nutrientes desde la coroides 115 a las células RPE metabólicamente activas y el material de desecho desde las últimas a la primera.

Como resultado del crecimiento de una membrana epirretiniana, la retina puede contraerse o arrugarse en el área de la mácula. La retina puede elevarse alejándose del RPE y causar daño a la función de la retina. Estas deformaciones dan como resultado defectos en la formación de imágenes en la mácula y deben eliminarse mediante un procedimiento quirúrgico de vitrectomía.

La tracción vitreomacular es otra afección patológica de la retina. La adhesión excesiva entre el vítreo y la ILM puede dar como resultado que la retina se eleve alejándose de las RPE. A medida que el gel vítreo 145 se mueve hacia delante o se contrae, puede arrancar porciones de la superficie interna de la retina hacia la cámara vítrea. Durante los procedimientos quirúrgicos para tratar las patologías retinianas anteriores y otras, es necesario que el cirujano distinga entre las partes sanas de la retina y las partes afectadas. La determinación debe hacerse en tiempo real, a medida que el cirujano prosigue con la intervención. Además, la determinación debe requerir poca participación del cirujano. La atención del cirujano debe centrarse en el procedimiento físico en lugar de en analizar la información auxiliar.

Los métodos del estado de la técnica para distinguir diferentes tipos de tejidos implican el uso de técnicas de fluorescencia con marcadores diferenciados. En un enfoque de marcador fluorescente, los fluoróforos que emiten diferentes colores de luz se combinan con portadores adecuados que se unen a un tejido específico. Cuando un láser u otra luz de excitación escanea ciertas áreas, el punto de iluminación cambia a un color diferente, lo que indica el tipo de tejido que se está iluminando.

Desafortunadamente, el enfoque de fluorescencia puede no usarse para el tratamiento de patologías retinianas como se describió anteriormente. Los marcadores fluorescentes típicos como el verde de indocianina (ICG), el azul tripán y otras tinciones se han utilizado para teñir la ILM, con resultados negativos. El ICG es tóxico y debe administrarse en dosis bajas, y el azul tripán produce manchas débiles que son difíciles de ver. Además, no hay tinciones específicas para la ERM, y el marcado de partículas del humor vítreo, ERM e ILM (por ejemplo, usando triamcinolona) no es específico.

Otras técnicas de uso común pueden incluir tinción selectiva de tejidos y observación con luz blanca. El ICG, azul tripán y azul de membrana, son ejemplos de algunos de las tinciones que se pueden utilizar. Las desventajas de la tinción de tejidos son similares a las de las técnicas de fluorescencia mencionadas anteriormente: toxicidad para los tejidos (especialmente para los tejidos subretinianos tales como la coroides 115) y la necesidad de eliminar el tinte después del procedimiento. Por lo tanto, existe la necesidad de un método y un aparato para detectar y determinar la estructura del tejido en un área para a evaluar si se debe realizar o no un procedimiento quirúrgico en esa área. Además, se necesita un método para detectar la estructura del tejido en tiempo real sin la intervención del cirujano para analizar los datos antes de tomar la determinación.

Se ha hecho referencia a la técnica anterior citada por el examinador. El documento WO2008120543 por ejemplo se refiere a un Dispositivo, Método y Sistema de Tomografía de Coherencia Óptica. El documento describe que se ha proporcionado un instrumento de tomografía de coherencia óptica que comprende una pieza ocular para recibir al menos un ojo de un usuario: una fuente de luz que emite luz que es dirigida a través del ocular al ojo de un usuario; un interferómetro configurado para producir interferencia óptica utilizando luz reflejada desde el ojo de un usuario; un detector óptico dispuesto de modo que detecte dicha interferencia óptica; y electrónica acoplada al detector. La electrónica puede estar configurada para evaluar automáticamente una pluralidad de campos de visión del instrumento de tomografía de coherencia óptica. La evaluación puede comprender girar al menos un galvanómetro para dirigir un haz de sonsa a lo largo de diferentes trayectorias hacia un ojo.

Resumen

Se apreciará que el alcance de la invención está definido en las reivindicaciones.

En consecuencia, se ha proporcionado un aparato según la reivindicación 1. Se han proporcionado características opcionales según las reivindicaciones dependientes.

Breve descripción de los dibujos

La FIG. 1 muestra una vista esquemática del ojo humano que incluye la retina, el nervio óptico y el gel vítreo.

La FIG. 2 muestra una vista esquemática de patologías y estructuras retinianas correspondientes a tratar usando un método según algunas realizaciones.

La FIG. 3 muestra un diagrama de flujo de un método para detectar la estructura del tejido usando un escáner axial con una sonda, según algunas realizaciones.

La FIG.4 muestra una vista parcial de un escaneo B por TCO de una retina, según algunas realizaciones.

La FIG. 5 muestra una vista parcial de un escaneo A por TCO de un eje de una retina sana, según algunas realizaciones.

La FIG. 6 muestra un sistema para detectar la estructura de tejido en cirugía oftálmica según algunas realizaciones.

En las figuras, los elementos que tienen el mismo número de referencia tienen funciones iguales o similares.

Descripción detallada

La FIG. 1 muestra una vista esquemática del ojo humano 100, que incluye la retina 110, el nervio óptico 150 y el gel vítreo 145, ya que son relevantes para las realizaciones descritas en este documento. Las porciones del ojo 100 ubicadas en la parte frontal, tales como el iris, la córnea, la esclerótica, la pupila y el cristalino, también se muestran en la FIG. 1 para completarla. El gel vítreo 145 es el material que llena la cavidad vítrea 140, que está limitada en la parte posterior por la retina 110. La mácula 120 es una parte de la retina 110 que tiene un centro en la fóvea 130, donde se recoge la visión central. El cristalino crea una imagen que se centra en la mácula 120. Las capas de tejido de la retina tales como ILM 111, NFL 112 y RPE 113 también se ilustran en la FIG. 1 y se han descrito anteriormente.

El cristalino crea una imagen que se centra en la fóvea 130, cubriendo la mácula 120 y otras partes de la retina 110. Los rayos ópticos atraviesan la NFL 112 y alcanzan las RPE 113 donde excitan células fotosensibles que generan pulsos de estímulo. Los pulsos de estímulo procedentes de las RPE 113 son transmitidos por la NFL 112 al nervio óptico 150, que a su vez transmite la señal al cerebro, donde se crea una imagen.

La FIG. 2 muestra una vista esquemática de patologías 201-205 con estructuras retinianas 211-215 a tratar usando un método según algunas realizaciones. A continuación, se incluye una descripción detallada de cada estructura de tejido 201-205.

El desprendimiento 201 de retina regmatógeno es una forma común de ERM en la que una porción 211 del grosor total de la retina 110 se desprende y cuelga en la cámara vítrea 140. Una porción de gel vítreo 221 se mueve por debajo de la porción 211 de retina desprendida.

La tracción 202 del vítreo se ha descrito en la sección de antecedentes. En un evento de tracción 202, el gel vítreo 145 tira de una parte de la retina 110 desde su base, creando una estructura 212 en forma de cúspide. Por debajo de la parte desprendida 212, el material 222 que incluye gel vítreo, sangre hemorrágica y células inflamatorias se mueve a su lugar.

El desprendimiento 203 de retina puede ser provocado por eventos hemorrágicos o exudativos en los que la sangre o el fluido 223 se acumula debajo de la retina 110, creando una estructura 213 en forma de joroba. El fruncimiento macular 204 ocurre cuando las células de la retina 110 se estresan, p. ej., debido a una respuesta del sistema inmunológico. La tensión generada debido a la convergencia de las células inmunes en el tejido puede hacer que la retina 110 se frunza y forme una porción 214 arrugada. Un fruncimiento de la retina puede ocurrir en cualquier parte de la retina, incluida la mácula 120. El fruncimiento macular se ha referido de manera óptima como membrana epimacular.

El desprendimiento de vítreo posterior (también conocido como corteza vítrea) 205 es la consecuencia de la licuefacción del gel vítreo 145. Este proceso suele ser el resultado del envejecimiento. El gel vítreo 145 puede contraerse formando una corteza 215, dejando detrás porciones líquidas 216 que pueden necesitar ser retiradas. La contracción del vítreo y el líquido 216 pueden inducir un pequeño desgarro en el tejido de la retina, lo que lleva a un agujero macular (ver más adelante).

Otras patologías retinianas pueden ser consistentes en general con las cinco estructuras 211-215 mostradas en la FIG. 2. Las realizaciones de los métodos, procedimientos y aparatos descritos en este documento no se limitan a las patologías representadas en la FIG. 2, ya que otras patologías pueden ser bien conocidas por los expertos en la técnica de la cirugía oftálmica.

Algunas realizaciones de los métodos, procedimientos y aparatos descritos en este documento pueden usarse en tareas quirúrgicas tales como encontrar puntos de ruptura retiniana y otras disrupciones, o como una herramienta quirúrgica general para, p. ej., ubicar el gel vítreo unido a la retina que puede permanecer en la retina después de un procedimiento de extracción.

Algunas realizaciones de los métodos, procedimientos y aparatos descritos en el presente documento pueden usarse en el tratamiento de patologías subretinianas, p. ej., patologías que afectan a la coroides 115 y a la esclerótica. Otra patología de la retina que puede tratarse usando métodos, procedimientos y un aparato consistente con esta descripción puede ser el agujero macular. El agujero macular es el resultado de la tracción del vítreo en la mácula 120.

Cuando un cirujano interviene en un paciente por cualquiera de las patologías representadas en la FIG. 2, es deseable un conocimiento preciso de la naturaleza de la estructura en el punto de intervención. A medida que avanza la intervención, la información acerca de la estructura subyacente debe actualizarse sin obstaculizar el progreso del procedimiento.

La FIG.3 muestra un diagrama de flujo del método 300 para determinar una estructura de tejido oftálmico, comprendiendo el método las siguientes etapas. La etapa 310 puede implicar la medición de datos de imagen para un intervalo de profundidades correspondiente a un punto objetivo en un ojo con un escáner axial con una sonda. La etapa 320 puede implicar la determinación de una información de imagen por el procesador de imágenes a partir de los datos de imagen. En la etapa 330, puede realizarse la identificación de una patología, estructura o anomalía tisular correspondiente al punto objetivo por el procesador de imágenes a partir de la información de la imagen. Finalmente, la etapa 340 puede implicar la señalización a un usuario mediante un indicador de usuario basado en la patología del tejido identificada. Estas etapas se describirán a continuación en detalle.

En la etapa 310, los datos de la imagen se pueden medir mediante un sistema de formación de imágenes por Tomografía de Coherencia Óptica (TCO) o mediante cualquier otro tipo de escáner axial. Los sistemas de formación de imágenes por TCO y los escáneres axiales están configurados para recopilar datos de formación de imágenes correspondientes a un punto objetivo para un intervalo de profundidades. En consecuencia, una TCO o un sistema de formación de imágenes de escáner axial puede obtener imágenes del tejido objetivo en el intervalo de profundidad.

Un sistema de formación de imágenes por TCO puede incluir una fuente láser para generar un haz de formación de imágenes y un cable óptico para entregar el haz de imágenes hacia una sonda de formación de imágenes. La sonda de formación de imágenes se puede insertar en el ojo para colocarla cerca del punto objetivo, tal como un punto de la retina. En algunas realizaciones, la sonda de formación de imágenes puede incluso ponerse en contacto con la retina, o al menos colocarse muy cerca de la retina. El punto objetivo puede ser un punto en la retina donde el cirujano planea realizar un procedimiento quirúrgico oftálmico. La sonda de formación de imágenes puede proyectar o enfocar un haz de formación de imágenes sobre el punto objetivo y luego recibir un haz reflejado devuelto, reflejado desde un intervalo de profundidades correspondientes al punto objetivo.

El haz de formación de imágenes devuelto puede entregarse de nuevo a un detector del sistema de formación de imágenes por TCO, donde un divisor de haz puede interferir con un haz de referencia para generar un haz de interferencia. El procesamiento del haz de interferencia por parte del detector decodifica los datos de imagen relacionados con el intervalo de profundidades correspondientes al punto objetivo, todos ellos codificados en la fase del haz de imágenes devuelto. Este procesamiento puede realizarse mediante un procesador de escaneo del escáner axial, tal como un procesador de escaneo del sistema de formación de imágenes por TCO.

En algunas realizaciones, los datos de imagen pueden ser no solo una intensidad de reflexión, sino también una amplitud de dispersión, una absortividad, un ruido, una fluctuación y un dato óptico, correspondiente al intervalo de profundidad del tejido objetivo. La FIG.5 ilustra un ejemplo de datos de formación de imágenes: en esta realización, los datos de formación de imágenes son una intensidad de reflexión relativa, medida en un intervalo de profundidades de aproximadamente 1,6 mm. Esta realización del sistema de formación de imágenes por TCO tiene una alta resolución y, por tanto, mide la intensidad de reflexión relativa a un gran número de profundidades dentro del intervalo de profundidad. Los sistemas de formación de imágenes por TCO pueden tener una resolución de unas pocas micras, por lo que, en un intervalo de profundidad de un milímetro, pueden determinar la intensidad de reflexión en varios cientos o incluso en miles de profundidades o puntos de profundidad. Este tipo de escaneo en profundidad, o escaneo axial, a menudo se denomina escaneo A. En las realizaciones, la medición de los datos de imagen se puede realizar sin utilizar marcadores fluorescentes.

La etapa 320 puede implicar la transferencia de datos de imagen desde el escáner axial al procesador de imágenes. En algunas realizaciones, esto puede implicar la transferencia del conjunto de valores numéricos de la reflectividad en el gran número de profundidades correspondientes al punto objetivo en la retina, como los datos de imagen en la FIG. 5. En algunas realizaciones, este procesador de imágenes puede ser diferente del procesador de escaneo del escáner axial, como se describe en relación con la FIG. 6 a continuación. En otros diseños, las funciones del procesador de escaneo y del procesador de imágenes pueden ser realizadas por el mismo procesador de un ordenador. En tales diseños, la etapa 320 no necesita implicar una operación de transferencia.

La etapa 320 puede incluir determinar la información de la imagen por el procesador de imágenes a partir de los datos de la imagen. La determinación de la información de la imagen puede incluir identificar dos o más características de la imagen, en donde una característica de la imagen puede ser un pico, un valle, un máximo, un mínimo, un punto medio, un punto de transición y una meseta de los datos de la imagen en función de la profundidad.

En el ejemplo de la FIG. 5, el procesador de imágenes puede utilizar un algoritmo de búsqueda para determinar los máximos locales de la intensidad de reflexión relativa. Para algunas capas retinianas, detalladas en relación con la FIG. 1, sus interfaces y límites se dispersan y reflejan la luz más fuertemente que sus partes internas, la profundidad o ubicación de estos límites de capa se puede identificar identificando los máximos locales de la reflectividad. En el caso de algunas capas de la retina, toda la capa puede dispersar o reflejar la luz de la imagen más fuerte que sus capas vecinas. Estas capas pueden causar no solo un máximo local, sino una meseta o una región mejorada sostenida en los datos de la imagen, tales como la reflectividad.

La FIG. 5 ilustra que los límites de la retina 110 pueden identificarse como máximos locales de la intensidad de reflexión relativa, situados a profundidades de aproximadamente 0,6 mm (600 micrones) y de aproximadamente 0,85 mm (850 micrones). En la región proximal de la retina 110, la NFL 112 se puede identificar a partir de las reflectividades elevadas, y en la región distal de la retina 110, se puede identificar las RPE 113 a partir de los niveles elevados de reflectividad.

Dada la naturaleza ruidosa de los datos de la imagen, identificar las características de la imagen, tales como máximos, mínimos o mesetas, puede implicar el uso de técnicas matemáticas, tales como promediado, suavizado, técnica de regresión lineal, técnica de descomposición espectral, un filtro pasa bajos, un procedimiento de ajuste o equivalentes.

La etapa 320 puede incluir determinar no solo la existencia de características de la imagen, sino también registrar sus profundidades. Esto se puede seguir midiendo o determinando una diferencia de profundidad entre dos de las características de la imagen identificadas. Esta diferencia de profundidad puede formar parte de la información de la imagen. La diferencia de profundidad entre las dos superficies externas de la retina 110 es una medida del grosor de la retina 110. En el ejemplo de la FIG. 5, esta diferencia d de profundidad se puede medir para que sea aproximadamente d=0,85 mm-0,6 mm=0,25 mm (250 micrones), como se describe a continuación con más detalle.

Dado que este proceso implica comparar las profundidades de diferentes características de la imagen, el procesador de formación de imágenes puede realizar la etapa 320 junto con un circuito de memoria de imágenes, donde se almacenan algunos de los datos de la imagen y las profundidades correspondientes.

La etapa 330 puede incluir identificar una patología o anomalía tisular que puede implicar determinar la existencia de la patología tisular o determinar un grosor de la patología tisular en base a la información de la imagen, o ambos. La patología o anomalía del tejido se puede determinar a partir de la información de la imagen que incluye la diferencia de profundidad de las características de la imagen y, por lo tanto, la información sobre el grosor de las capas objetivo, tales como una capa retiniana o toda la retina. En otras realizaciones, la patología o anomalía del tejido se puede determinar a partir de las profundidades anómalas de las capas oftálmicas.

Como se expuso en relación con la FIG. 1, varias enfermedades de la retina van acompañadas de un aumento anormal del grosor de la retina. Para reconocer tales patologías retinianas, el procesador de imágenes puede utilizar el grosor retiniano determinado y realizar una comparación con otros grosores relevantes. Por ejemplo, el funcionamiento del escáner axial puede implicar mover la sonda de escaneo a lo largo de una línea de escaneo, registrar los grosores de la retina a lo largo de la línea en un circuito de memoria, comparar los grosores a lo largo de la línea mediante el procesador de imágenes, y señalar si el grosor en una ubicación particular o en un segmento particular de la línea es más grueso o más delgado que en otros. Tal anomalía de grosor puede indicar una enfermedad de la retina.

Se pueden reconocer otras enfermedades o patologías de la retina a partir de la superficie del límite distal de la retina que presenta una profundidad diferente de la profundidad de la superficie proximal de la capa de soporte subyacente de la coroides 115, lo que indica un desprendimiento de retina. En otras enfermedades aún de la retina, el grosor medio de la retina puede no ser tan diferente de un valor típico, pero el grosor puede presentar variaciones espaciales mayores de lo habitual, lo que indica una irregularidad anómala de la retina. Estos son ejemplos de que la información de la imagen puede ser diferente al grosor de una capa solamente.

La FIG. 5 ilustra las etapas 310, 320 y 330 con más detalle. La FIG.5 muestra una vista parcial de un escaneo A 500 desde la retina 110, de acuerdo con algunas realizaciones del método 300. El escaneo 500 corresponde a la sección etiquetada AA' en la FIG. 4, ubicada en una posición lateral de aproximadamente 0,6 mm. El escaneo 500 muestra el resultado de la etapa 310, la medición de los datos de imagen, en este caso el de la intensidad de reflectividad relativa en un gran número de profundidades dentro de un segmento de profundidad de 0-1,6 mm del ojo a lo largo de una dirección axial o Z. La cavidad vítrea 140 y la coroides 115 se reflejan sólo en un grado limitado y, por lo tanto, aparecen como regiones con una reflectividad reducida en el escaneo 500. Aparecen dos picos en los datos de la imagen, correspondientes a la NFL 112 y a las RPE 113. El espacio entre una superficie proximal de la NFL 112 y una superficie distal de las RPE 113 es la retina 110, con un grosor 510.

En la etapa 320, el procesador de imágenes puede ubicar las características de la imagen realizando un algoritmo que busca los máximos locales u otras características de la imagen de los datos de la imagen. Ejemplos del algoritmo pueden incluir un promedio, un suavizado, una técnica de regresión lineal, una técnica de descomposición espectral, un filtro pasa bajos, un procedimiento de ajuste o equivalentes.

En la FIG. 5 las características de la imagen incluyen los dos picos y las profundidades correspondientes. Por tanto, el procesador de imágenes puede determinar la ubicación de las superficies límite proximal y distal de la retina 110. Aún dentro de la etapa 320, en algunas realizaciones, el procesador de imágenes puede determinar una diferencia de profundidad de dos características de imagen, tal como una diferencia de profundidad de las dos superficies límite. Esta diferencia es una medida fiable del grosor 510 de la retina 110.

El conocimiento de la ubicación de los límites de la retina y del grosor de la retina permite en la etapa 330 al procesador de imágenes determinar el estado del tejido 110 de la retina en el punto A e identificar si el tejido de la retina presenta una patología o anomalía. A continuación, se discutirán varias patologías tisulares y las realizaciones correspondientes de la etapa 330.

Por ejemplo, en determinadas condiciones, tales como en el fruncimiento macular 204 de la FIG. 2, el grosor 510 puede ser mayor que un cierto estándar o umbral. Por tanto, en la etapa 330, la determinación de la información de la imagen de que el grosor de la retina excede un valor normal, o está fuera de un intervalo normal, puede interpretarse como evidencia de fruncimiento macular. En otras situaciones, el grosor 510 incrementado puede indicar una inflamación de la retina 110 en el punto A.

En el caso de desprendimiento de retina como 201 -203 en la FIG. 2, la información de la imagen obtenida del escaneo A 500 puede mostrar un exceso de material 221 -223 presente bajo la retina desprendida 211 -213. Debido a que la sangre y los fluidos en los materiales en exceso 221 -223 pueden tener una reflectividad diferente a la coroides 115, los materiales en exceso 221-223 pueden tener un nivel de reflectividad diferente en el escaneo A 500 que los valles del gel vítreo 145 y la coroides 115.

En el fruncimiento macular 204 de la FIG. 2, una colección de escaneos A tomados en puntos de interés relativamente cercanos entre sí puede mostrar un grosor 510 de la retina 110 que cambia drásticamente entre diferentes puntos: otro tipo de indicación de una patología tisular.

Otro tipo más de patología tisular está conectado al desprendimiento 205 de vítreo posterior de la FIG. 2. Un escaneo A 500 puede indicar la presencia de la ILM 111, membrana epirretiniana 214 y corteza vítrea desprendida 215. Además, también puede estar presente tejido anómalo 216 que puede ser una parte completamente desprendida de la retina o, en algunos casos, un gel vítreo 145.

En todas estas realizaciones, los datos de imagen en el escaneo A 500 pueden exhibir características de imagen, tales como máximos locales, mesetas elevadas, mínimos o valles puntiagudos. El procesador de imágenes se puede configurar para identificar todas y cada una de estas características de la imagen y los valores de profundidad correspondientes. Por último, el procesador de imágenes puede extraer características adicionales, tales como la diferencia de profundidad o la distancia de las características de la imagen que pueden ser indicativas de grosores de tejido o desprendimientos de tejido. La identificación de las características de la imagen, sus profundidades y las diferencias de profundidad juntas pueden ser parte de la información de la imagen, determinada por el procesador de imágenes en la etapa 320. Basándose en esta información de imagen, en la etapa 330, el procesador de formación de imágenes puede determinar las patologías del tejido. El procesador de formación de imágenes puede evaluar patologías tisulares basándose en la comunicación con una tabla de búsqueda que almacena la correlación entre la información de la imagen y las diversas patologías retinianas.

De las realizaciones expuestas anteriormente, muchas han implicado medir y analizar un solo escaneo A. Sin embargo, la eficacia del método 330 para reconocer patologías tisulares se puede mejorar comparando la profundidad del tejido objetivo en un punto de una superficie particular con las profundidades en otros puntos de la superficie del tejido objetivo. Para mejorar la eficiencia mediante tales procedimientos de formación de imágenes múltiples, el método 300 puede implicar escanear la sonda a lo largo de una línea de escaneo sobre la región objetivo y realizar escaneos A en un conjunto de puntos a lo largo de la línea de escaneo. El procesador de escaneo puede ensamblar un conjunto de datos de imagen, correspondiente a la secuencia de puntos objetivo.

La FIG.4 ilustra un conjunto de escaneos A de este tipo, normalmente denominado cono un escaneo B. En el escaneo B que se muestra, la reflectividad se indica mediante una escala de grises. Por ejemplo, una fuerte variación de la escala de grises en un escaneo B puede indicar el límite del tejido. Se observa aquí que los términos "escaneo A" y "escaneo de un segmento de profundidad" se refieren a la recopilación de datos de imagen a lo largo de un eje Z del sistema de formación de imágenes en un punto objetivo fijo en la superficie del tejido. Por otro lado, el escaneo en el contexto del escaneo B se refiere a un escaneo lateral de la sonda y el haz de imágenes, escaneando el propio punto objetivo a lo largo de la superficie del tejido, según lo aclare el contexto.

Una vez que el sistema de formación de imágenes crea un escaneo B, el procesador de formación de imágenes puede identificar la información de la imagen y, en base a eso, la patología del tejido comparando la información de la imagen a lo largo de la secuencia de puntos objetivo. De manera análoga a los escaneos A, el procesador de formación de imágenes puede utilizar varias técnicas matemáticas para este análisis, incluido el promedio de información de la imagen a lo largo de la secuencia de puntos objetivo, el filtrado de información de la imagen a lo largo de la secuencia de puntos objetivo con un filtro de Kalman, utilizando una técnica de regresión lineal, utilizando una técnica de análisis de componentes principales, y utilizando una tabla de búsqueda que correlaciona al menos una información de imagen con al menos una patología o estructura de tejido. Dado que el procesador de formación de imágenes está comparando datos de imágenes e información de imágenes a partir de escaneos A tomados secuencialmente, el procesador de formación de imágenes o el sistema de formación de imágenes puede incluir un circuito de memoria que puede almacenar los datos de imagen y la información de imagen de los escaneos A.

La FIG.4 muestra una vista parcial del escaneo B 400, generado mediante el ensamblaje de un gran número de escaneos A, tomados mediante una técnica de TCO en una retina 110 sana, según algunas realizaciones. La FIG.4 corresponde a una vista sagital del tejido retiniano. El escaneo B 400 muestra la retina 110, la cavidad vítrea 140 y la coroides 115. Una estructura multicapa de la retina 110 es evidente en el escaneo B 400. La capa superior o proximal incluye la NFL 112, y la capa inferior o distal incluye las RPE 113. Aunque otras estructuras pueden ser evidentes en el escaneo B 400, las NFL 112 y las RPE 113 son fácilmente distinguibles porque proporcionan la mayor reflectividad en la retina 110. De hecho, la NFL 112 y las RPE 113 proporcionan la mayor reflectividad en todo el campo que se muestra en el escaneo B 400. Esta alta reflectividad también se mostró en los valores elevados de reflectividad en la FIG. 5.

En realizaciones del método 300, la sonda del escáner axial, tal como el escáner de formación de imágenes por TCO, se puede insertar en el ojo antes de medir los datos de la imagen. Esta característica, la sonda insertable, puede imponer requisitos en el sistema de formación de imágenes que son considerablemente más estrictos que los requisitos de los sistemas de formación de imágenes oftálmicos que se utilizan solo externamente. Las sondas solo se pueden insertar en un entorno quirúrgico, mientras que las sondas externas se pueden utilizar en un consultorio ambulatorio, como en un entorno de diagnóstico.

La señalización en la etapa 340 puede incluir proporcionar una señal visual o no visual al usuario del sistema, tal como el cirujano. El indicador de usuario puede proporcionar un parpadeo de un haz de luz dirigido al punto objetivo de la retina para señalar la patología o estructura del tejido. Por tanto, en la etapa 340, el indicador de usuario puede indicar la patología del tejido determinada en la etapa 330 proyectando una señal visual sobre la propia retina. Por ejemplo, parpadear una vez puede indicar la presencia da solo ILM 111 (retina sana). Parpadear dos veces puede indicar la presencia de membrana epirretiniana o fruncimiento 214, y parpadear tres veces puede indicar la presencia de corteza vítrea desprendida 215. Proporcionar estas señales sin obligar al cirujano a apartar la mirada del microscopio quirúrgico hace que el trabajo del cirujano sea mucho más fácil: el cirujano puede concentrarse en realizar la formación de imágenes por escaneo del tejido objetivo con la sonda y no se verá obligado a alejarse repetidamente del microscopio quirúrgico y analizar imágenes complejas en busca de patologías.

En otras realizaciones, el sistema de formación de imágenes puede mostrar una señal de aviso en el microscopio quirúrgico. En otras realizaciones más, el parpadeo de un haz óptico de puntería o detección puede ser reemplazado o complementado por un pitido audible. Un solo pitido puede indicar solo la ILM 111, dos pitidos pueden indicar la membrana 214 y tres pitidos pueden indicar desprendimiento de la corteza 215. Otras realizaciones consistentes con las FIGS. 3-5 pueden incluir el uso de otros indicadores no ópticos o que no sean de formación de imágenes para la estructura o patología del tejido. En estas realizaciones, se hace saber al cirujano si hay ILM 111, membrana epirretiniana 214 o corteza vítrea desprendida 215 sin necesidad de interpretar una imagen compleja.

Algunas realizaciones de los métodos, procedimientos y aparato descritos en este documento pueden incluir la retirada de material de desecho de las capas de la retina, tales como las RPE 113. Los materiales de desecho como la lipofuscina tienden a ser muy tóxicos y fotosensibles. Por tanto, las técnicas de fotocoagulación descritas anteriormente pueden usarse para retirar tales materiales, según métodos consistentes con las FIGS. 3-5. Por ejemplo, se puede utilizar un escaneo A 500 por TCO para determinar la presencia de material de lipofuscina en un punto objetivo. En la etapa 340, una señal de un indicador de usuario puede hacer que un cirujano o un mecanismo automático tome una decisión operativa, como proporcionar una cierta dosis de luz al punto objetivo.

En este ejemplo, si la lipofuscina no está presente o está presente en un nivel por debajo de un cierto umbral, entonces puede seleccionarse un nuevo punto de interés. De manera análoga, en la mayoría de las realizaciones, si no se ha detectado patología tisular en las etapas 310-330, entonces el indicador de usuario puede proporcionar una señal para que el cirujano o un controlador automático mueva la sonda de exploración a un nuevo punto.

La FIG. 6 muestra una realización de un sistema 600 de formación de imágenes para detectar una patología o anomalía tisular en cirugía oftálmica según algunas realizaciones. Según la FIG. 6, el sistema 600 de formación de imágenes puede configurarse para determinar una patología o anomalía de tejido oftálmico y puede incluir un escáner axial 610 con una sonda 611 para medir datos de imagen para un intervalo de profundidades correspondientes a un punto objetivo P 601 en un ojo. El sistema 600 de formación de imágenes puede incluir además un ordenador 620 de formación de imágenes con un procesador 622 de formación de imágenes para determinar una información de imagen a partir de los datos de imagen y para identificar una patología del tejido correspondiente al punto objetivo P 601 a partir de la información de imagen; y un indicador 630 de usuario para señalar a un usuario basándose en la patología del tejido identificada. Algunas realizaciones también pueden incluir la consola quirúrgica 640.

El escáner 610 puede incluir la sonda 611 de formación de imágenes, el procesador 612 de escaneo y el circuito 613 de memoria. En algunas realizaciones del sistema 600, la sonda 611 es una sonda óptica que proporciona un haz de luz dirigido a P 601 a través de una línea de visión (LOS). La LOS se muestra como una línea discontinua desde la porción distal 611p de la sonda 611 hasta el punto objetivo P 601. El cable óptico y la poción distal 611p de la sonda 611 pueden guiar una luz de formación de imágenes desde el escáner 610 al punto objetivo P 601. La porción distal 611p también recibe la luz de formación de imágenes devuelta, reflejada por el tejido en el punto objetivo P 601. La sonda 611 lleva de nuevo a la luz de formación de imágenes devuelta una señal que proporciona datos de imagen de P 601. En algunas realizaciones, la porción 611 p puede insertarse dentro del ojo 100. En otras realizaciones, la sonda 611 puede proporcionar luz de iluminación a través de la córnea, sin ser insertada en el ojo.

El haz de imágenes devuelto desde la sonda 611 puede analizarse mediante el procesador 612 de escaneo y almacenarse en el circuito 613 de memoria. El circuito 613 de memoria también puede almacenar datos de imagen correspondientes a puntos objetivo a los que se dirigió la porción 611p de la sonda antes de dirigirse a P 601. Como antes, los datos de la imagen pueden incluir la reflectividad del tejido objetivo en un intervalo de profundidad y los valores de profundidad correspondientes. Los datos de imagen también pueden incluir la posición lateral de la porción distal 611p de la sonda de formación de imágenes, como se mostró en la FIG.4. El procesador 612 de escaneo puede realizar operaciones sobre los datos de imagen extraídos del haz de imágenes devuelto, tales como filtrado de ruido, promediado y calibración con un valor de referencia.

La longitud de la porción de 611p puede ser de 3 a 4 pulgadas (aproximadamente de 7,5 cm a 10 cm) o más. La porción 611p puede tener una parte o pieza de mano más ancha para ser manejada por un cirujano, y una punta o un extremo estrecho en su porción distal. La parte ancha o pieza de mano en la porción 611p puede tener aproximadamente 8 mm a aproximadamente 18 mm de diámetro y entre 45 mm y 90 mm de longitud. En algunas realizaciones, la punta puede tener aproximadamente 25 a 35 mm de longitud y tener un diámetro entre calibre 20 y calibre 25, o menos de alrededor de 1 mm a alrededor de 0,5 mm. Algunas realizaciones de la sonda 611 pueden incluir una porción 611p que sea más pequeña que el calibre 25, tal como un calibre 27 o incluso más pequeña. En algunas realizaciones, el diámetro de la porción 611p puede ser tan bajo como de calibre 50. La sonda 611p puede ser una endosonda en la que el extremo distal se inserta en el ojo 100, según algunas realizaciones. En otras realizaciones, la sonda 611p puede estar fuera del ojo 100, iluminando el punto P 601 a través de la córnea.

El escáner 610 puede acoplarse al ordenador 620 de formación de imágenes y proporcionar al ordenador 620 de formación de imágenes los datos de imagen generados por el procesador 612 de escaneo. El ordenador 620 de formación de imágenes puede incluir un procesador 622 de formación de imágenes y un circuito 623 de memoria. Según algunas realizaciones del sistema 600, el ordenador 620 de formación de imágenes y el escáner 610 pueden integrarse en una única unidad. En tales casos, el procesador 612 de escaneo y el procesador 622 de formación de imágenes pueden ser el mismo circuito de procesador o diferentes partes del mismo circuito de procesador. Además, los circuitos 613 y 623 de memoria pueden ser el mismo circuito o diferentes partes del mismo circuito de memoria. El circuito 623 de memoria puede almacenar información relativa a un conjunto de puntos P 601, y el procesador 622 de formación de imágenes puede realizar cálculos usando esta información.

En alguna realización del sistema 600, el procesador 622 de formación de imágenes puede identificar dos o más características de la imagen, en donde una característica de la imagen es uno de un pico, valle, máximo, mínimo, punto medio, punto de transición y meseta de los datos de la imagen en función de la profundidad; y medir una diferencia de profundidad entre dos de las características de la imagen identificadas, donde la diferencia de profundidad es parte de la información de la imagen.

El procesador 622 de formación de imágenes es capaz de identificar la patología del tejido promediando la información de la imagen a lo largo de la secuencia de puntos objetivo, filtrando la información de la imagen a lo largo de la secuencia de puntos objetivo con un filtro de Kalman, utilizando una técnica de regresión lineal, utilizando una técnica de análisis de componentes principales o utilizando una tabla de búsqueda que correlaciona al menos una información de imagen con al menos una estructura de tejido.

Por ejemplo, el procesador 622 de formación de imágenes puede realizar operaciones de suavizado de datos para eliminar fluctuaciones transitorias en la señal. En algunas realizaciones, tales operaciones de suavizado pueden incluir promediar señales producidas por el conjunto de puntos P 601. Otras realizaciones pueden incluir el uso de filtros de frecuencia y ventanas para el procesamiento de datos en el procesador 622 de formación de imágenes. Otras realizaciones pueden incluir el uso de un filtro Kalman que tenga un valor predictor y una desviación estándar del valor predictor.

Basándose en una determinación de la patología o estructura del tejido en P 601 en la etapa 330, el ordenador 620 de formación de imágenes puede proporcionar una señal al indicador 630 de usuario. El indicador 630 de usuario puede comunicar la información de patología del tejido al cirujano o al técnico que realiza la intervención quirúrgica. El indicador 630 de usuario puede ser un láser o una fuente de luz que proporcione luz visible a través del trayecto óptico de la sonda 611 para iluminar el punto objetivo con luz que tenga un color determinado. Como se mencionó anteriormente, la luz visible del indicador 630 puede incluir un haz de luz que tenga un color visible, tal como rojo, verde o azul. Por lo tanto, una vez que el procesador 622 de formación de imágenes utiliza una información de imagen para determinar una patología tisular, el ordenador 620 de formación de imágenes puede señalar al indicador 630 de usuario que use una fuente de luz que tenga un color preseleccionado y proporcione un haz indicador a través del trayecto óptico de la sonda 611 para indicar al usuario del sistema 600 de formación de imágenes la patología o anomalía tisular determinada. Como se expuso anteriormente, la indicación puede ser una señal visual o no visual, y puede ser tal que no obligue al cirujano a apartar la mirada del microscopio quirúrgico.

Algunas realizaciones del sistema 600 pueden incluir además un microscopio quirúrgico que proporcione una visión del punto P 601 objetivo durante la intervención. En estas realizaciones, el indicador 630 de usuario puede ser un indicador visual como se describió antes, acoplado al extremo distal de la sonda 611 p. En tales realizaciones, la señal provista por el indicador 630 de usuario puede proyectarse sobre el tejido objetivo y en la vista del microscopio quirúrgico.

Según realizaciones del sistema 600, el ordenador 620 de formación de imágenes puede acoplarse a una consola quirúrgica 640 y puede proporcionar la determinación de patología tisular a la consola quirúrgica 640. La consola quirúrgica 640 puede incluir dispositivos y sistemas mecánicos para realizar la intervención quirúrgica oftálmica en el ojo 100. Algunas realizaciones pueden incluir un activador quirúrgico 641 que tiene una punta en el extremo distal, para realizar la intervención. Por ejemplo, el activador 641 puede incluir un par de tijeras en el extremo distal. Otros usos, procedimientos y componentes de la consola quirúrgica 640 para realizar cirugía oftálmica pueden resultar evidentes para un experto habitual en la técnica. Los componentes quirúrgicos oftálmicos correspondientes se pueden incluir aquí en realizaciones del sistema 600 de acuerdo con el concepto ilustrado en la FIG. 6.

En algunas realizaciones del sistema 600 como se ilustra en la FIG.6, la estructura del tejido o la determinación patológica proporcionada por el ordenador 620 de formación de imágenes puede ser utilizada por la consola quirúrgica 640. La consola quirúrgica 640 puede actualizar su estado de configuración basándose en la determinación de anomalías de tejido en P 601. Por ejemplo, si se determina que la estructura en P 601 corresponde a una de las patologías 201-205 de la FIG.

2, entonces la consola 640 puede habilitar el activador quirúrgico 641 y preparar la punta para una intervención. Esto puede incluir activar el mecanismo de alimentación de un par de tijeras, tal como un sistema de tijera neumático. Por tanto, aunque el cirujano todavía puede proporcionar el comando final, el sistema 600 puede preparar la consola 640 para realizar la intervención. Las realizaciones del sistema 600 que utilizan este enfoque pueden proporcionar un ritmo suave y rápido para la cirugía oftálmica, lo que permite al cirujano concentrarse en la propia intervención. Además, las realizaciones del sistema 600 pueden proporcionar al cirujano tiempo extra antes de realizar la intervención en cada punto P 601, revisar el procedimiento y pensar con anticipación en las siguientes etapas quirúrgicas.

En algunas realizaciones coherentes con las Figs. 3-6, la recopilación de un escaneo B a partir de una pluralidad de escaneos A puede incluir el uso de un giroscopio y un acelerómetro para seguir la trayectoria del escáner axial con una sonda 610 (como un escáner de TCO) a lo largo de diferentes puntos de interés 601. Otros medios para seguir el escáner axial 610 con una sonda 611 pueden incluir el uso de un sensor magnético para seguir el movimiento de la porción 611 p de sonda. En algunas realizaciones, un giroscopio, un acelerómetro y un sensor magnético pueden incluirse en un escáner axial con una sonda 610, que tiene un sensor acoplado a la porción 611p. En algunas realizaciones, un giroscopio, un acelerómetro y un sensor magnético pueden controlarse automáticamente desde la consola quirúrgica 640. Algunas realizaciones pueden usar un microscopio quirúrgico como se describió anteriormente para seguir el movimiento de la porción 611p de sonda desde un punto 601 al siguiente. El microscopio quirúrgico puede proporcionar una imagen digital a un procesador tal como 612 o 622, o a un controlador incluido en la consola 640. La imagen digital puede procesarse para determinar con precisión la ubicación del punto objetivo P 601 dentro del ojo 100. Por tanto, se puede formar un escaneo B a partir de una colección de escaneos A con seguimiento preciso.

De forma más general, los métodos y dispositivos de seguimiento descritos anteriormente (por ejemplo, giroscopio, acelerómetro y sensores magnéticos) pueden usarse para seguir el movimiento de la porción 611p de sonda a lo largo de una trayectoria en un plano sustancialmente perpendicular al escaneo axial. En algunas realizaciones, el movimiento de la porción 611p de sonda a lo largo de dicha trayectoria puede complementarse con el movimiento de un haz óptico que sale de la porción 611p de sonda. Por ejemplo, un haz óptico que forma el LOS representado por una línea discontinua en la FIG. 6 puede describir una trayectoria para el punto 601 en un plano sustancialmente perpendicular al escaneo axial, o al eje de la porción 611p, según algunas realizaciones.

Las realizaciones de la invención descritas anteriormente son únicamente ejemplares. Un experto en la técnica puede reconocer varias realizaciones alternativas a partir de las descritas específicamente. También se pretende que esas realizaciones alternativas estén dentro del alcance de esta descripción. Como tal, la invención está limitada únicamente por las siguientes reivindicaciones.

Claims (10)

REIVINDICACIONES

1. Un aparato (600) para determinar una patología de tejido oftálmico, que comprende:

un escáner axial (610) con una sonda (611), que se puede mover a lo largo de una línea de escaneo configurado para medir datos de imagen para un intervalo de profundidades correspondientes a un punto objetivo en un ojo;

un procesador (622) de imágenes acoplado a una memoria (613), configurado

para determinar la información de la imagen retiniana a partir de los datos de la imagen, incluida la identificación de dos o más características de la imagen en los datos de la imagen que representan los límites de las capas de tejido a lo largo de la línea de escaneo, y

para identificar una patología del tejido retiniano correspondiente al punto objetivo a partir de la información de la imagen comparando una profundidad de las dos o más características de la imagen que representan los límites de las capas de tejido en una primera porción de la línea de escaneo con una profundidad de las dos o más características de la imagen que representan los límites de las capas de tejido en una segunda parte diferente de la línea de escaneo, y que comunica con una tabla de búsqueda que almacena una correlación de la información de la imagen retiniana y la patología del tejido retiniano; y

un indicador (630) de usuario configurado para, en base a la patología del tejido de la retina identificada por el procesador de imágenes, proyectar un indicador visual en la retina para indicar al usuario la patología del tejido de la retina identificada, en el que cada indicador es visible para el usuario a través de un microscopio quirúrgico e indica un tipo particular de patología del tejido de la retina.

2. El aparato de la reivindicación 1, en el que:

los datos de imagen son uno de una intensidad de reflexión, una amplitud de dispersión, una absortividad, un ruido, una fluctuación y un dato óptico.

3. El aparato de la reivindicación 1, comprendiendo el escáner axial (610):

un sistema de formación de imágenes por Tomografía de Coherencia Óptica.

4. El aparato de la reivindicación 1, en el que:

una característica de la imagen es uno de un pico, valle, máximo, mínimo, punto medio, punto de transición y meseta de los datos de la imagen en función de la profundidad; y

en el que el procesador de imágenes está configurado para medir una diferencia de profundidad entre dos de las características de imagen identificadas, en donde la diferencia de profundidad es parte de la información de la imagen.

5. El aparato de la reivindicación 1, en el que:

el procesador (622) de formación de imágenes está configurado para determinar un grosor de la patología del tejido en base a la información de la imagen.

6. El aparato de la reivindicación 1, en el que:

el aparato (600) comprende una memoria (613) acoplada al procesador de imágenes; y

el procesador (622) de imágenes está configurado para comunicar con la memoria para ensamblar un conjunto de información de la imagen correspondiente a una secuencia de puntos objetivo (601); y

para identificar la patología del tejido comparando la información de la imagen a lo largo de la secuencia de puntos objetivo (601).

7. El aparato de la reivindicación 6, en el que:

el procesador (620) de formación de imágenes está configurado para identificar la patología del tejido mediante al menos uno de:

promediar la información de la imagen a lo largo de la secuencia de puntos objetivo (601),

filtrar la información de la imagen a lo largo de la secuencia de puntos objetivo con un filtro Kalman, utilizar una técnica de regresión lineal,

utilizar una técnica de análisis de componentes principales y

utilizar una tabla de búsqueda que correlaciona al menos una información de imagen con al menos una estructura de tejido.

8. El aparato de la reivindicación 1, en el que: el indicador (630) de usuario está configurado para proporcionar un pitido audible adicional.

9. El aparato de la reivindicación 1, en el que: el indicador (630) de usuario está configurado para proporcionar una señal para mover la sonda a un nuevo punto.

10. El aparato de la reivindicación 1, en el que:

el indicador (630) de usuario es un indicador visual acoplado a un extremo distal de la sonda, configurado para proyectar una señal indicadora en la vista de un microscopio quirúrgico.