ES2854729T3

ES2854729T3 - Método y sistema para la detección de endoprótesis autoexpansible, o stent, intravascular absorbible

Info

Publication number: ES2854729T3
Application number: ES17726415T
Authority: ES
Inventors: Ajay Gopinath
Original assignee: LightLab Imaging Inc
Current assignee: LightLab Imaging Inc
Priority date: 2016-05-16
Filing date: 2017-05-16
Publication date: 2021-09-22
Anticipated expiration: 2037-05-16
Also published as: US20170325712A1; EP3457913B1; WO2017201026A1; US10631754B2; EP3457913A1

Abstract

Un método para detectar un armazón biorreabsorbible en un vaso sanguíneo que comprende: almacenar, en un dispositivo electrónico de almacenamiento de memoria, datos intravasculares de imagen de un retroceso de una sonda intravascular a través del vaso sanguíneo y un armazón bioabsorbible dispuesto en el vaso sanguíneo, teniendo el armazón biorreabsorbible uno o más puntales no metálicos; generar una pluralidad de cuadros de imagen a partir de los datos intravasculares de imagen almacenados, comprendiendo los datos intravasculares de imagen almacenados una pluralidad de líneas de escaneo, generar una máscara para uno o más cuadros de imagen de la pluralidad de cuadros de imagen; invertir la máscara para generar una máscara invertida, en el que la máscara invertida comprende regiones de píxeles brillantes separadas por regiones de píxeles oscuros; detectar un grupo de regiones de píxeles brillantes; e identificar el grupo de regiones de píxeles brillantes al definir una región interior candidata de un puntal no metálico del armazón biorreabsorbible, en el que las agrupaciones de las regiones de píxeles brillantes definen una pluralidad de regiones aisladas separadas por una pluralidad de regiones de píxeles oscuros.

Description

DESCRIPCIÓN

Método y sistema para la detección de endoprótesis autoexpansible, o stent, intravascular absorbible Antecedentes

La enfermedad de las arterias coronarias es una de las principales causas de muerte en todo el mundo. La capacidad de diagnosticar, monitorizar y tratar mejor las enfermedades de las arterias coronarias puede ser de importancia vital. La tomografía de coherencia óptica intravascular (OCT) es una modalidad de obtención de imágenes basada en catéter que utiliza la luz para mirar dentro de las paredes de las arterias coronarias y generar imágenes de las mismas. Utilizando luz coherente, interferometría y micro-óptica, la OCT puede proporcionar tomografía in vivo de velocidad de video dentro de un vaso enfermo con resolución de nivel micrométrico.

La visualización de estructuras por debajo de la superficie con alta resolución usando sondas de fibra óptica hace que la OCT sea especialmente útil para la obtención mínimamente invasiva de imágenes de tejidos y órganos internos. La OCT permite al clínico diagnosticar así como monitorizar la progresión de la enfermedad de arterias coronarias. Las imágenes de OCT proporcionan visualización de alta resolución de la morfología de arterias coronarias, y se pueden utilizar solas o en combinación con otra información, tales como datos de angiografía y otras fuentes de datos del sujeto, para asistir en el diagnóstico y la planificación, tal como en la planificación de la colocación de una endoprótesis autoexpansible o stent.

Un stent es una estructura en forma de tubo que a menudo se forma a partir de una malla. El stent puede insertarse en un vaso y expandirse para contrarrestar una condición estenótica que constriñe el flujo sanguíneo. Los stents están hechos típicamente de un armazón de metal o polímero. Los stents también pueden estar hechos de materiales que están diseñados para romperse con el tiempo bajo condiciones fisiológicas.

Hay varios factores que influyen en el desenlace del paciente al emplear stents. En algunos procedimientos, el stent tiene que expandirse hasta un diámetro que se corresponde con el diámetro de los segmentos de vasos sanos adyacentes. La expansión excesiva del stent puede causar un daño generalizado al vaso, haciéndolo propenso a la disección, la desarticulación y la hemorragia intramural. El stent en expansión puede expandir inadecuadamente el vaso. Si las porciones del stent no consiguen contactar con la pared del vaso, el riesgo de trombosis puede aumentar. Un stent insuficientemente inflado o mal colocado puede no conseguir restablecer el flujo normal. Una vez que se instala un stent, la mala colocación del stent y la expansión insuficiente del stent pueden dar lugar a diversos problemas. Además, los stents biorreabsorbibles deben monitorizarse a lo largo del tiempo para garantizar una reabsorción normal del stent.

Sin embargo, los stents biorreabsorbibles son complicados de detectar con relación con los stents metálicos. Como resultado, existe la necesidad de métodos perfeccionados de detección de puntales para stents biorreabsorbibles. El documento Bruining N y otros, 2011, Computing in Cardiology (CINC 2011); Hangzhou, China, 18-21 de septiembre de 2011, IEEE, Piscataway, Nueva Jersey, 18 de septiembre de 2011, páginas 221-224, describe una detección tridimensional automatizada de puntales de stent intracoronarios en imágenes de tomografía de coherencia óptica. La presente divulgación aborda estos y otros desafíos.

Sumario

Un método de acuerdo con la invención se define en la reivindicación 1. Un sistema de acuerdo con la invención se define en la reivindicación 11.

Además, la divulgación se refiere a los correspondientes sistemas informáticos, aparatos y programas informáticos grabados en uno o más dispositivos informáticos de almacenamiento, cada uno configurado para realizar las acciones de los métodos.

Las implantaciones pueden incluir una o más de las siguientes características. El método en el que las regiones de píxeles oscuros corresponden al fondo, y las regiones de píxeles brillantes corresponden al primer plano. En una realización, las regiones de píxeles brillantes corresponden a la señal, y las regiones de píxeles oscuros corresponden a una falta de señal. Las regiones que contienen señal se hacen funcionar para detectar puntales y/u otros componentes de BRS. El método en el que identificar un grupo de regiones de píxeles brillantes incluye realizar un filtrado de resolución múltiple usando un primer filtro y un segundo filtro, en el que el primer filtro y el segundo filtro son filtros morfológicos. El método puede incluir adicionalmente detectar una pluralidad de regiones de cruce por cero en un bastidor de imagen o en la máscara invertida, y excluir una o más regiones internas candidatas si las regiones de cruce por cero no están dispuestas en dos o más lados de una región interna candidata de un puntal. El método en el que la detección de un grupo de regiones de píxeles brillantes se realiza sobre una base independiente de la forma, de tal manera que no se utilizan cuadros o bordes para identificar el grupo de regiones de píxeles brillantes.

El método puede incluir adicionalmente validar una pluralidad de puntales detectados y representar visualmente los puntales validados con relación a una interfaz gráfica de usuario de un sistema intravascular de obtención de imágenes. El método puede incluir adicionalmente determinar un límite de la cara de extremo de puntal y determinar un límite del lumen del vaso sanguíneo. El método puede incluir adicionalmente determinar una distancia d de separación usando el límite detectado del lumen y el límite de la cara de extremo de puntal. El método puede incluir adicionalmente detectar una sombra guía, detectar un límite de lumen y detectar una sombra de rama lateral. El método puede incluir adicionalmente escanear en base a píxel y comparar cada píxel con relación a la circunscripción local del mismo para determinar si un píxel dado es un máximo de intensidad local. El método también puede incluir medir un atributo de tamaño de al menos un puntal en un primer punto en el tiempo.

El método puede también incluir medir un atributo de tamaño del al menos un puntal en un segundo punto en el tiempo. El método puede también incluir calcular un cambio en el atributo de tamaño entre el primer tiempo y el segundo tiempo. El método en el que la imagen es una imagen de tomografía de coherencia óptica generada a partir de una pluralidad de líneas de escaneo. El método puede incluir adicionalmente filtrar, usando un filtro del gaussiano, la máscara de imagen invertida para identificar una o más regiones interiores de puntal. El método en el que uno o más de los pasos de generar una máscara; el paso de invertir la máscara; y el paso de detectar un grupo de regiones de píxeles brillantes se realizan mediante un módulo de procesamiento de imagen de un sistema intravascular de recopilación de datos en comunicación electrónica con el dispositivo de almacenamiento de memoria electrónica.

El método puede incluir adicionalmente filtrar la imagen invertida para identificar máximos locales de intensidad en una o más regiones interiores de puntal, en donde los cúlmenes de máximos locales de intensidad corresponden a la ubicación de puntales individuales en la imagen. El método puede incluir adicionalmente combinar una ubicación de una o más regiones interiores de puntal del grupo aislado con una ubicación de cúmulos de máximos locales de intensidad. El método puede incluir adicionalmente realizar un análisis de cruce por cero para eliminar las regiones interiores luminosas de puntal que no están delimitadas por una detección de cruce por cero en todos los lados. El método puede incluir adicionalmente generar la imagen usando mediciones in vivo obtenidas usando una sonda intravascular de obtención de imágenes. El método en el que uno o más de los pasos de convertir una imagen; el paso de invertir la máscara de imagen; y el paso de detectar un grupo de detectar un grupo aislado de píxeles brillantes se realizan mediante un módulo de procesamiento de imagen de un sistema intravascular de recopilación de datos.

El método puede incluir adicionalmente representar visualmente los puntales validados con relación a una interfaz gráfica de usuario de un sistema intravascular de obtención de imágenes. El sistema puede incluir adicionalmente instrucciones para hacer que el dispositivo informático determine un límite de la cara de extremo de puntal. El sistema puede incluir adicionalmente instrucciones para hacer que el dispositivo informático determine una distancia d de separación de stent o armazón usando un límite detectado de lumen y el límite de la cara de extremo de puntal. El sistema puede incluir adicionalmente instrucciones para hacer que el dispositivo informático represente visualmente la distancia d de separación en una interfaz gráfica de usuario de un sistema de obtención de imágenes. Las implantaciones de las técnicas descritas pueden incluir equipo físico informático (hardware), un método o proceso, o equipo lógico informático (software) en un medio accesible por ordenador.

Un aspecto general incluye un método para detectar un dispositivo biorreabsorbible en un vaso sanguíneo, el método incluye convertir una imagen de un vaso sanguíneo en una máscara de imagen, la imagen incluye puntales de un armazón biorreabsorbible; invertir la máscara de imagen para crear una máscara de imagen invertida, detectar un grupo aislado de píxeles brillantes; y filtrar el grupo aislado de píxeles brillantes usando uno o más filtros morfológicos para identificar puntales candidatos; y validar los puntales candidatos para identificar uno o más puntales del armazón biorreabsorbible. Otras realizaciones de este aspecto incluyen sistemas informáticos, aparatos y programas informáticos correspondientes, grabados en uno o más dispositivos informáticos de almacenamiento, cada uno configurado para realizar las acciones de los métodos.

Las implantaciones pueden incluir una o más de las siguientes características. El método puede incluir adicionalmente filtrar la imagen invertida para identificar máximos locales de intensidad en una o más regiones interiores de puntal, en donde los cúlmenes de máximos locales de intensidad corresponden a la ubicación de puntales individuales en la imagen. El método puede incluir adicionalmente combinar una ubicación de una o más regiones interiores de puntal del grupo aislado con una ubicación de cúlmenes de máximos locales de intensidad. El método puede incluir adicionalmente realizar un análisis de cruce por cero para eliminar las regiones interiores luminosas de puntal que no están delimitadas por una detección de cruce por cero en todos los lados. El método puede incluir adicionalmente generar la imagen usando mediciones in vivo obtenidas usando una sonda intravascular de obtención de imágenes. El método en el que uno o más de los pasos de convertir una imagen; el paso de invertir la máscara de imagen; y el paso de detectar un grupo de detectar un grupo aislado de píxeles brillantes se realiza mediante un módulo de procesamiento de imagen de un sistema intravascular de recopilación de datos.

El método puede incluir adicionalmente representar visualmente los puntales validados con relación a una interfaz gráfica de usuario de un sistema intravascular de obtención de imágenes. El sistema puede incluir adicionalmente instrucciones para hacer que el dispositivo informático determine un límite de la cara de extremo de puntal. El sistema puede incluir adicionalmente instrucciones para hacer que el dispositivo informático determine una distancia d de separación de stent o armazón usando un límite detectado de lumen y el límite de la cara de extremo de puntal. El sistema puede incluir adicionalmente instrucciones para hacer que el dispositivo informático represente visualmente la distancia d de separación en una interfaz gráfica de usuario de un sistema de obtención de imágenes. Las implantaciones de las técnicas descritas pueden incluir hardware, un método o proceso, o software informático en un medio accesible por ordenador.

Un aspecto general incluye un sistema para detectar un dispositivo biorreabsorbible que tiene puntales en un vaso sanguíneo, el sistema incluye uno o más dispositivos de memoria; y un dispositivo informático en comunicación con el dispositivo de memoria, en el que el dispositivo de memoria incluye instrucciones ejecutables por el dispositivo informático para hacer que el dispositivo informático genere una pluralidad de cuadros de imagen a partir de datos intravasculares de imagen almacenados en el dispositivo de memoria; generar una máscara binaria para la pluralidad de cuadros de imagen. El sistema incluye también instrucciones para identificar regiones internas de un primer nivel de intensidad en cada máscara binaria; identificar las regiones del borde de un segundo nivel de intensidad en cada máscara binaria, identificar uno más puntales candidatos basándose en base a por cuadro en base a la posición relativa de una región interior con relación a una o más regiones del borde, y filtrar puntales candidatos para excluir candidatos si las regiones de cruce por cero no están dispuestas en dos o más lados de un puntal candidato. Otras realizaciones de este aspecto incluyen sistemas, aparatos y programas informáticos correspondientes, grabados en uno o más dispositivos informáticos de almacenamiento, cada uno configurado para realizar las acciones de los métodos.

Las implantaciones pueden incluir una o más de las siguientes características. El sistema puede incluir adicionalmente instrucciones para hacer que el dispositivo informático determine un límite de la cara de extremo de puntal. El sistema puede incluir adicionalmente instrucciones para hacer que el dispositivo informático determine una distancia d de separación de stent o armazón usando un límite detectado de lumen y el límite de la cara de extremo de puntal. El sistema puede incluir adicionalmente instrucciones para hacer que el dispositivo informático represente visualmente la distancia d de separación en una interfaz gráfica de usuario de un sistema de obtención de imágenes. Las implantaciones de las técnicas descritas pueden incluir hardware, un método o proceso, o software informático en un medio accesible por ordenador.

Un aspecto general de la divulgación puede incluir almacenar datos intravasculares de imagen de un retroceso de una sonda intravascular a través del vaso sanguíneo y un stent o armazón biorreabsorbible dispuesto en el vaso sanguíneo, teniendo el stent o armazón uno o más puntales. El método también puede incluir generar una pluralidad de cuadros de imagen a partir de los datos intravasculares de imagen almacenados. El método también puede incluir generar una máscara binaria para la pluralidad de cuadros de imagen. El método también puede incluir identificar regiones internas de un primer nivel de intensidad en cada máscara binaria. El método también puede incluir identificar regiones del borde de un segundo nivel de intensidad en cada máscara binaria. El método también puede incluir identificar uno más puntales candidatos por cuadro en base a la posición relativa de una región interior con respecto a una o más regiones del borde. Otras realizaciones de este aspecto incluyen sistemas, aparatos y programas informáticos correspondientes, grabados en uno o más dispositivos informáticos de almacenamiento, cada uno configurado para realizar las acciones de los métodos.

Las implantaciones pueden incluir una o más de las siguientes características. El método puede incluir adicionalmente transmitir luz a través de la sonda intravascular a través del stent o armazón biorreabsorbible. En una realización, la luz no se transmite a través del stent o armazón biorreabsorbible. En una realización, el método puede incluir dirigir la luz de la sonda intravascular para que interactúe con el stent o armazón biorreabsorbible. El método puede incluir adicionalmente recibir, con la sonda intravascular, la luz devuelta desde el interior del stent o armazón biorreabsorbible. El método puede incluir adicionalmente filtrar puntales candidatos para excluir candidatos si las regiones de cruce por cero no están dispuestas en dos o más lados de un puntal candidato. El método puede incluir adicionalmente representar visualmente los puntales validados. El método puede incluir adicionalmente determinar un límite de la cara del extremo de puntal. El método puede incluir adicionalmente determinar la distancia d de separación de un stent o armazón usando un límite detectado de lumen y el límite de la cara de extremo de puntal. El sistema puede incluir adicionalmente instrucciones para hacer que el dispositivo informático determine un límite de la cara de extremo de puntal.

El sistema puede incluir adicionalmente instrucciones para hacer que el dispositivo informático determine una distancia d de separación de stent o armazón usando un límite detectado de lumen y el límite de la cara de extremo de puntal. El sistema puede incluir adicionalmente instrucciones para hacer que el dispositivo informático represente visualmente la distancia d de separación en una interfaz gráfica de usuario de un sistema de obtención de imágenes. El método puede incluir adicionalmente los pasos de invertir la imagen para generar una imagen invertida; y filtrar la imagen invertida para identificar los máximos locales de intensidad en las regiones interiores luminosas de puntal, donde los cúlmenes de máximos locales de intensidad corresponden a la ubicación de los puntales individuales en la imagen. El método puede incluir adicionalmente el paso de combinar una ubicación de las regiones interiores luminosas de puntal con una ubicación de cúlmenes de máximos locales de intensidad.

En una realización, el método puede incluir adicionalmente el paso de realizar un análisis de cruce por cero para eliminar regiones interiores luminosas de puntal que no están delimitadas por un cruce por cero en todos los lados. El método en el que se usa un filtro laplaciano del gaussiano para filtrar la máscara de imagen invertida para identificar las regiones interiores luminosas de puntal. El método puede incluir adicionalmente el paso de escanear en base a píxel y comparar cada píxel con relación a su circunscripción local para determinar si un píxel dado es un máximo de intensidad local. El método incluye los pasos de medir un atributo de tamaño de al menos un puntal en un primer punto en el tiempo; medir un atributo de tamaño del mismo al menos un puntal en un segundo punto en el tiempo; y calcular un cambio en el atributo de tamaño entre el primer tiempo y el segundo tiempo. El método puede incluir adicionalmente generar la imagen usando mediciones in vivo obtenidas usando una sonda intravascular de obtención de imágenes. El método en el que la imagen es una imagen de tomografía de coherencia óptica generada a partir de una pluralidad de líneas de escaneo. Las implantaciones de las técnicas descritas pueden incluir hardware, un método o proceso, o software informático en un medio accesible por ordenador.

Un aspecto general puede incluir un sistema basado en procesador para detectar puntales, incluyendo el sistema uno o más dispositivos de memoria; y un dispositivo informático en comunicación con el dispositivo de memoria, donde el dispositivo de memoria puede incluir instrucciones ejecutables por el dispositivo informático para hacer que el dispositivo informático genere una pluralidad de cuadros de imagen a partir de datos intravasculares de imagen almacenados en el dispositivo de memoria. El sistema basado en procesador también puede incluir instrucciones para generar una máscara binaria para la pluralidad de cuadros de imagen; identificar regiones internas de un primer nivel de intensidad en cada máscara binaria. El sistema basado en procesador también puede incluir instrucciones para identificar regiones del borde de un segundo nivel de intensidad en cada máscara binaria. El sistema basado en procesador también puede incluir instrucciones para identificar uno más puntales candidatos basándose en base a por cuadro en base a la posición relativa de una región interior con relación a una o más regiones del borde. El sistema basado en procesador también puede incluir instrucciones para filtrar puntales candidatos para excluir candidatos si las regiones de cruce por cero no están dispuestas en dos o más lados de un puntal candidato. Otras realizaciones de este aspecto incluyen sistemas informáticos, aparatos y programas informáticos correspondientes, grabados en uno o más dispositivos informáticos de almacenamiento, cada uno configurado para realizar las acciones de los métodos.

Las implantaciones pueden incluir una o más de las siguientes características. El sistema puede incluir adicionalmente instrucciones para hacer que el dispositivo informático determine un límite de la cara de extremo de puntal. El sistema puede incluir adicionalmente instrucciones para hacer que el dispositivo informático determine una distancia d de separación de stent o armazón usando un límite detectado de lumen y el límite de la cara de extremo de puntal. El sistema puede incluir adicionalmente instrucciones para hacer que el dispositivo informático represente visualmente la distancia d de separación en una interfaz gráfica de usuario de un sistema de obtención de imágenes. El método puede incluir adicionalmente invertir la imagen para generar una imagen invertida; y filtrar la imagen invertida para identificar máximos locales de intensidad en las regiones interiores luminosas de puntal, donde los cúlmenes de máximos locales de intensidad corresponden a la ubicación de los puntales individuales en la imagen.

En una realización, el método puede incluir adicionalmente el paso de combinar una ubicación de las regiones interiores luminosas de puntal con una ubicación de cúlmenes de máximos locales de intensidad. El método puede incluir adicionalmente el paso de realizar un análisis de cruce por cero para eliminar regiones interiores luminosas de puntal que no están delimitadas por un cruce por cero en todos los lados. En una realización, se usa un filtro laplaciano del gaussiano para filtrar la máscara de imagen invertida para identificar las regiones interiores luminosas de puntal. El método puede incluir adicionalmente escanear en base a píxel y comparar cada píxel con relación a su circunscripción local para determinar si un píxel dado es un máximo de intensidad local. El método puede incluir medir un atributo de tamaño de al menos un puntal en un primer punto en el tiempo; medir un atributo de tamaño del mismo al menos un puntal en un segundo punto en el tiempo; y calcular un cambio en el atributo de tamaño entre el primer tiempo y el segundo tiempo. El método puede incluir adicionalmente generar la imagen usando mediciones in vivo obtenidas usando una sonda intravascular de obtención de imágenes. El método en el que la imagen es una imagen de tomografía de coherencia óptica generada a partir de una pluralidad de líneas de escaneo. Las implantaciones de las técnicas descritas pueden incluir hardware, un método o proceso, o software informático en un medio accesible por ordenador.

Un aspecto general puede incluir un método de detección de puntales que incluye convertir una imagen de un vaso sanguíneo que puede incluir un armazón en una máscara de imagen, incluyendo la imagen un stent o armazón biorreabsorbible que tiene puntales, teniendo los puntales una sección transversal de imagen definida por una región interior de puntal rodeada por un borde luminoso de puntal de cruce por cero; invertir la máscara de imagen para crear una máscara de imagen invertida, teniendo los puntales una sección transversal de máscara de imagen invertida definida por una región interior luminosa de puntal rodeada por un borde de cruce por cero; y filtrar la máscara de imagen invertida para identificar las regiones interiores luminosas de puntal, correspondiendo las regiones interiores luminosas de puntal a una ubicación de puntales individuales en la imagen. Otras realizaciones de este aspecto incluyen sistemas, aparatos y programas informáticos correspondientes, grabados en uno o más dispositivos informáticos de almacenamiento, cada uno configurado para realizar las acciones de los métodos.

Las implantaciones pueden incluir una o más de las siguientes características. El método puede incluir adicionalmente invertir la imagen para generar una imagen invertida; y filtrar la imagen invertida para identificar máximos locales de intensidad en las regiones interiores luminosas de puntal, donde los cúlmenes de máximos locales de intensidad corresponden a la ubicación de los puntales individuales en la imagen. El método puede incluir adicionalmente el paso de combinar una ubicación de las regiones interiores luminosas de puntal con una ubicación de cúlmenes de máximos locales de intensidad. El método puede incluir adicionalmente el paso de realizar un análisis de cruce por cero para eliminar regiones interiores luminosas de puntal que no están delimitadas por un cruce por cero en todos los lados. El método en el que se usa un filtro laplaciano del gaussiano para filtrar la máscara de imagen invertida para identificar las regiones interiores luminosas de puntal. El método puede incluir adicionalmente el paso de escanear en base a píxel y comparar cada píxel con relación a su circunscripción local para determinar si un píxel dado es un máximo de intensidad local.

En una realización, el método incluye los pasos de medir un atributo de tamaño de al menos un puntal en un primer punto en el tiempo; medir un atributo de tamaño del mismo al menos un puntal en un segundo punto en el tiempo; y calcular un cambio en el atributo de tamaño entre el primer tiempo y el segundo tiempo. El método puede incluir adicionalmente generar la imagen usando mediciones in vivo obtenidas usando una sonda intravascular de obtención de imágenes. El método en el que la imagen es una imagen de tomografía de coherencia óptica generada a partir de una pluralidad de líneas de escaneo. Las implantaciones de las técnicas descritas pueden incluir hardware, un método o proceso, o software informático en un medio accesible por ordenador.

Un sistema de uno o más dispositivos informáticos se puede configurar para realizar operaciones o acciones particulares en virtud de tener software, soporte lógico inalterable (firmware), hardware o una combinación de ellos instalados en el sistema que, en funcionamiento, provoca o hace que el sistema realice las acciones. Se pueden configurar uno o más programas informáticos para realizar operaciones o acciones particulares en virtud de incluir instrucciones que, cuando se ejecutan mediante un aparato de procesamiento de datos, hacen que el aparato realice las acciones.

Aunque la invención se refiere a diferentes aspectos y realizaciones, se entiende que los diferentes aspectos y realizaciones divulgados en el presente documento pueden integrarse juntos como un todo o en parte, según sea apropiado. De este modo, cada realización divulgada en el presente documento puede incorporarse en cada uno de los aspectos en diversos grados según sea apropiado para una implantación dada, y los pasos de diversos métodos pueden combinarse sin limitación. No obstante lo anterior y la otra divulgación en el presente documento, las realizaciones divulgadas en el presente documento también se pueden aplicar en el contexto de otros métodos de sistemas de obtención de imágenes intravasculares según corresponda.

Otras características y ventajas de las realizaciones descritas resultarán evidentes a partir de la siguiente descripción y los dibujos adjuntos.

Breve descripción de los dibujos

El archivo de solicitud o patente contiene al menos un dibujo ejecutado en color. La oficina proporcionará copias de esta publicación de patente o de solicitud de patente con dibujo/s en color, previo requerimiento y pago de la tasa necesaria.

Las figuras no están necesariamente a escala, sino que se hace en cambio hincapié en general en los principios ilustrativos. Las figuras deben considerarse ilustrativas en todos los aspectos y no destinadas a limitar la divulgación, cuyo alcance está definido únicamente por las reivindicaciones.

La figura 1A es un sistema intravascular ejemplar de recopilación de datos y una sonda intravascular asociada de recopilación de datos y procesamiento de imagen, detección y otros componentes de software relacionados, de acuerdo con una realización ilustrativa de la divulgación.

La figura 1B es un diagrama esquemático de un BRS en el que se obtiene una imagen óptica con luz que pasa a través de una parte del BRS, de acuerdo con una realización ilustrativa de la divulgación.

La figura 1C es un diagrama de flujo que representa un flujo de proceso para la monitorización de la detección y reabsorción de puntal de BRS, de acuerdo con una realización ilustrativa de la divulgación.

La figura 1D es un diagrama de flujo que representa el flujo de proceso para la evaluación de la detección de puntal y de la aposición de puntal de BRS, de acuerdo con una realización ilustrativa de la divulgación.

La figura 2A es una imagen de OCT de línea de escaneo de un vaso que incluye un armazón de BRS, de acuerdo con una realización ilustrativa de la divulgación.

La figura 2B es una imagen invertida de la figura 2A, de acuerdo con una realización ilustrativa de la divulgación.

La figura 3A es una imagen de OCT de línea de escaneo de un vaso que incluye un BRS que tiene puntales, de acuerdo con una realización ilustrativa de la divulgación.

La figura 3B es una imagen de máscara de la figura 3A, de acuerdo con una realización ilustrativa de la divulgación. La figura 4A es una imagen de máscara de un vaso que incluye un BRS que tiene puntales, de acuerdo con una realización ilustrativa de la divulgación.

La figura 4B es una imagen invertida de la figura 4A, de acuerdo con una realización ilustrativa de la divulgación. La figura 5 es una imagen invertida de máscara, filtrada para aislar supuestos puntales de BRS, de acuerdo con una realización ilustrativa de la divulgación.

Las figuras 6A, 6B y 6C son filtros con diferentes parámetros, de acuerdo con una realización ilustrativa de la divulgación.

La figura 7A es una imagen de OCT de línea de escaneo de un vaso que incluye un BRS que tiene puntales con máximos locales de intensidad marcados, de acuerdo con una realización ilustrativa de la divulgación.

La figura 7B es una vista ampliada con zoom de una porción de la figura 7a, con la región oscura del lumen eliminada para mayor claridad, y con características adicionales enfatizadas, de acuerdo con una realización ilustrativa de la divulgación.

La figura 8A es una imagen renderizada de línea de escaneo de un vaso que incluye un BRS que tiene puntales antes del filtrado de cruce por cero, de acuerdo con una realización ilustrativa de la divulgación.

La figura 8B es una imagen renderizada de línea de escaneo de un vaso que incluye un BRS que tiene puntales después del filtrado de cruce por cero para eliminar puntales falsos, de acuerdo con una realización ilustrativa de la divulgación.

La figura 8C es una vista ampliada con zoom de una parte de la figura 8A que muestra tres puntales candidatos de un BRS que se rechazan durante un paso de validación de detección en base a características, de acuerdo con una realización ilustrativa de la divulgación.

Las figuras 9A y 9B son imágenes renderizadas de línea de escaneo de un vaso con puntales detectados resaltados, de acuerdo con una realización ilustrativa de la divulgación.

La figura 10A es una renderización en sección transversal de un vaso sanguíneo con puntales detectados resaltados, de acuerdo con una realización ilustrativa de la divulgación.

La figura 10B es una renderización en sección transversal de un vaso sanguíneo con puntales detectados resaltados, y el límite o circunferencia de la cara de extremo de puntal que mira al tejido está marcado, de acuerdo con una realización ilustrativa de la divulgación.

La figura 10C es una renderización en sección transversal de un vaso sanguíneo con puntales detectados resaltados, y el límite de la cara de extremo de puntal que mira al tejido está marcado mostrando una mala aposición o separación del puntal con respecto al límite, de acuerdo con una realización ilustrativa de la descripción.

La figura 11A es una imagen de OCT en sección transversal de un vaso sanguíneo obtenida poco después de la implantación de un BRS, de acuerdo con una realización ilustrativa de la divulgación.

La figura 11B es una imagen de OCT en sección transversal de la misma región desplegada del BRS que la de la figura 11a, obtenida 9 meses después, de acuerdo con una realización ilustrativa de la divulgación.

La figura 12 es una representación gráfica que cuantifica la reabsorción de puntal en diferentes posiciones a lo largo de un vaso sanguíneo entre el momento de implantación del BRS y una visita de seguimiento, de acuerdo con una realización ilustrativa de la divulgación.

Descripción detallada

La divulgación proporciona, en parte, métodos y sistemas para detectar stents y sus porciones o regiones componentes tales como puntales. En particular, la divulgación se refiere a sistemas y métodos para detectar clases o categorías de stents y puntales que son difíciles de detectar usando angiografía y/o ultrasonido intravascular; es decir, stents/armazones no metálicos. La divulgación también se refiere a métodos y sistemas de diagnóstico para detectar y medir stents que se vuelven difíciles de detectar con el tiempo como resultado de cambios estructurales en los mismos, tales como disolución o absorción de material estructural. En algunas realizaciones, los métodos descritos en el presente documento son adecuados para su uso con obtención intravascular de imágenes usando luz, tal como obtención interferométrica de imágenes, siendo un ejemplo la OCT y otras modalidades de obtención de imágenes.

En parte, la divulgación se refiere a la detección de endoprótesis expandibles radialmente, que están adaptadas para implantarse en un lumen corporal. Una "endoprótesis" corresponde a un dispositivo artificial que se coloca dentro del cuerpo. Un "lumen" se refiere a una cavidad de un órgano tubular como un vaso sanguíneo. Un stent o armazón son ejemplos de una endoprótesis de este tipo. Estos dispositivos suelen contener múltiples puntales. Un stent o armazón son generalmente dispositivos de forma cilíndrica, que funcionan para mantener abierto y, a veces, expandir un segmento de un vaso sanguíneo u otro lumen anatómico, tal como las vías urinarias y los conductos biliares. Tales dispositivos se utilizan a menudo en el tratamiento de la estenosis aterosclerótica en los vasos sanguíneos.

En general, diversas endoprótesis incluyen una estructura de armazón que incluye un patrón o red de elementos estructurales o puntales interconectados. La estructura de armazón se puede formar a partir de alambres, tubos o láminas de material enrolladas en forma cilíndrica. Además, se puede fabricar una endoprótesis medicada revistiendo la superficie de una estructura metálica o polimérica de armazón con una portadora polimérica. La estructura polimérica de armazón puede servir también como portadora de un fármaco o agente activo.

En general, la divulgación se refiere a la detección, análisis y/o representación visual de diversas endoprótesis. En una realización, la luz que se transmite hacia y se retrodispersa desde un puntal es recibida por un sistema intravascular de recopilación de datos, tal como un sistema de OCT. Esta implantación es adecuada para su uso con puntales que no atenúan la luz o que la atenúan parcialmente o que al menos pueden transmitir luz parcialmente a través de la porción o región de puntal/armazón. La luz recibida cambia o se modula en intensidad debido a que pasa a través del puntal. El sistema opera sobre conjuntos de datos que incluyen medidas de intensidad de la luz transmitida y cambios a la misma. Este tipo de implantación puede evitar depender de las sombras para la detección de armazón/puntal. Es decir, que los métodos para la detección de puntal sin sombra o independiente de sombra son una realización de la descripción.

Endoprótesis ejemplares tales como stents, armazones, puntales y componentes y combinaciones de los mismos que están hechos de materiales metálicos y no metálicos, tales como polímeros u otros compuestos, que son absorbidos por el cuerpo o se disuelven o cambian estructuralmente después de ser desplegados durante un período de tiempo en el lumen de una arteria, tales como diversos stents absorbibles, stents o armazones bioreabsorbibles, stents químicos, farmacológicos o liberadores de medicamentos son adecuados para la obtención de imágenes y de datos intravasculares usando los métodos y sistemas descritos en el presente documento. La tomografía de coherencia óptica y otros métodos de obtención de imágenes ópticas permiten detectar, obtener imágenes y analizar diversas endoprótesis, tales como stents o armazones biorreabsorbibles (BRS), stents desnudos de metal (BMS), stents liberadores de fármacos (DES), armazón vascular biorreabsorbible (BVS) y otros stents, puntales y armazones adecuados para su despliegue en un vaso sanguíneo. En general, los dispositivos intravasculares biorreabsorbibles o bioabsorbibles pueden usarse para referirse al mismo dispositivo, a menos que se especifique lo contrario.

Como se usa en el presente documento, endoprótesis tales como BRS, DES, BVS y otros incluyen stents no metálicos, o stents metálicos que incluyen componentes no metálicos, los stents y armazones descritos en el presente documento y utilizados generalmente en vasos sanguíneos, y componentes de los anteriores. Por ejemplo, los componentes pueden incluir puntales u otras porciones o regiones de un BRS dado. En diversos ejemplos se hace referencia a la detección de componentes de un BRS; en general, cuando se hace referencia a BRS, el ejemplo pretende incluir cualquier endoprótesis adecuada que incluya un componente biorreabsorbible tal como un puntal, un armazón, una capa, un componente, una característica, un revestimiento, etc.

En una realización, diversas endoprótesis biorreabsorbibles tales como BRS aparecen como una estructura en forma de caja hueca o bordeada en imágenes de OCT, apareciendo con el interior de la caja más oscuro y el borde de la caja más brillante. El grosor del borde puede correlacionarse con el grosor de la capa exterior del BRS. El grosor del borde puede correlacionarse con el grosor de un BRS dado en una realización. Los sistemas y métodos computarizados descritos en el presente documento utilizan diversos pasos de filtrado y procesamiento de imagen para escanear u operar sobre datos intravasculares tales como imágenes de OCT para detectar esta caja característica o perfil de isla o para perfeccionar su detección tal como a través de una o aplicaciones de máscara u operaciones de inversión. En una realización, en lugar de considerar un enfoque basado en la forma, se usa un proceso de inversión para convertir la región interna de un puntal candidato en una señal que contiene un primer plano y luego realizar un procesamiento de imagen con relación a ella. De esta manera, el armazón se trata como fondo o no contiene señal, y se usa un conjunto brillante de píxeles identificados en la región interior de un BRS para realizar la detección.

Estos pasos y otros descritos en el presente documento se pueden usar para identificar la ubicación de los puntales de BRS en un vaso con stent. A su vez, los puntales detectados se pueden representar visualmente y medir. En una realización, la detección es automática. Una vez detectados, los puntales pueden integrarse con otra información de imagen para representar visualmente a un médico en una interfaz gráfica de usuario. Por ejemplo, los BRS detectados pueden superponerse o integrarse en diversas imágenes de líneas de escaneo, en modo L, en corte transversal, y/o tridimensionales de un vaso con stent. Se pueden utilizar diversos sistemas de recopilación de datos y sondas para detectar BRS.

La figura 1A es un diagrama esquemático 3 de alto nivel que representa un vaso sanguíneo 5, tal como una arteria, una sonda 7 de recopilación de datos y un sistema intravascular 10 de recolección y procesamiento de datos. El sistema 10 puede incluir, por ejemplo, una OCT, ultrasonido intravascular (IVUS), u otro sistema intravascular de obtención de imágenes. Se muestra un BRS 12 en el vaso sanguíneo 5. El BRS incluye una pluralidad de puntales o regiones 30 detectables.

El sistema 10 puede incluir diversos módulos 44 de software adecuados para realizar límites de lumen, límites de tejido, detección de BRS, evaluación de BRS a lo largo del tiempo, evaluación del nivel de absorción para BRS utilizando comparaciones de datos de imagen, y procesamiento, corrección de errores, comparaciones de modelos, detección de lumen, detección de cable guía, generación de máscara, inversión de máscara y otros diversos procesos, como se describe en el presente documento. El sistema 10 puede incluir una fuente adecuada de luz que satisfaga los requisitos de coherencia y ancho de banda de las aplicaciones y recopilación de datos aquí descritos en el presente documento. El sistema 10 puede incluir un sistema de obtención de imágenes por ultrasonidos. La sonda 7 puede incluir un catéter 20 que tiene una porción de catéter que tiene una o más fibras ópticas 15 y una punta 17 de sonda dispuesta en la misma. La punta 17 de sonda incluye un director de haz en una realización.

Como se muestra, el catéter 20 se introduce en el lumen 11 tal como un lumen arterial. La sonda 7 puede incluir una fibra 15 giratoria o deslizante que dirige la luz hacia adelante en el lumen 11 o en una dirección perpendicular al eje longitudinal de la fibra 15. Como resultado, en el caso de la luz que se dirige desde el lado de la sonda cuando la fibra 15 gira, los datos de imagen se recogen con respecto a las paredes del vaso sanguíneo 5. Las paredes del vaso sanguíneo 5 definen un límite de lumen. Los puntales 30 son adyacentes a, hacen contacto o entran en la pared 5 en algunas realizaciones. Este límite de lumen se puede detectar usando las medidas de distancia obtenidas de las señales ópticas recogidas en la punta 17 de sonda usando un componente de software de detección de lumen. Los bordes de los puntales 30 pueden usarse con relación al límite del lumen para medir las posiciones correctas de un BRS dado. El BRS y otras características se pueden identificar en las líneas de escaneo generadas durante un retroceso a través de la arteria por la sonda y dentro de imágenes bidimensionales, tales como cuadros de datos intravasculares.

La sonda 7 puede incluir otras modalidades de obtención de imágenes además de OCT, tal como ultrasonido en una realización. En una realización, el límite lumen/lumen se refiere a una porción del vaso sobre la que se incide primero cuando la luz o el ultrasonido sale de una sonda intravascular de obtención de imágenes que genera una señal de interés para la obtención de imágenes del vaso. Esto excluye cualquier flujo de sangre en el vaso que se elimine típicamente mediante el procesamiento de imagen en forma de enmascaramiento. En una realización, el lumen o el límite del lumen se refiere a una región de tejido que está dispuesta frente a la pared del vaso y mirando hacia la región del vaso que contiene sangre. La luz que alcanza el límite del lumen puede atravesar normalmente una parte de un BRS determinado.

Como se muestra en la figura 1A, la punta 17 de sonda está posicionada en el lumen 11 de tal manera que está distal a una región con stent del vaso sanguíneo 5. La punta 17 de sonda está configurada para transmitir luz y recibir luz retrodispersada de objetos, tales como, por ejemplo, BRS 12, y la pared del vaso sanguíneo 5. Diversas porciones de puntal están dispuestas en una sección transversal ejemplar 50 del BRS 12. Como se muestra en la figura 1A y 1B, a lo largo de una sección transversal ejemplar 52 de ^bR^s, la luz de la punta 17 de sonda transmite luz A que incide y entra en un puntal o en otro componente de BRS.

Sin estar sujeto a una teoría o mecanismo particular, la luz del interior del BRS, de los bordes del BRS y de la pared 5 del vaso adyacente al BRS regresa a la punta 17 de sonda en respuesta a la luz incidente de obtención de imágenes. La punta 17 de sonda y el resto de la sonda 7 de recogida de datos se extraen a través del lumen 11. La sonda 7 está en comunicación óptica con un sistema 10 de OCT. El sistema o subsistema 10 de OCT que se conecta a la sonda 17 mediante una fibra óptica 15 puede incluir una fuente de luz tal como un láser, un interferómetro que tiene un brazo de muestra y un brazo de referencia, diversas trayectorias ópticas, un generador de reloj, fotodiodos y otros componentes del sistema de OCT.

En una realización, un sistema 31 de interfaz está acoplado a la sonda y puede recibir luz que sale de la sonda 7. En una realización, el sistema 31 de interfaz incluye un sistema basado en fotodiodos equilibrados. La interfaz 31 puede incluir un acoplador giratorio para conectarse a una sonda de obtención de imágenes. Un dispositivo informático 40 tal como un ordenador, procesador, ASIC u otro dispositivo puede ser parte del sistema 10 de OCT o puede incluirse como un subsistema separado en comunicación eléctrica u óptica con el sistema 10 de OCT. El dispositivo informático 40 puede incluir memoria, almacenamiento, buses y otros componentes adecuados para procesar datos y software 44, tales como etapas de procesamiento de datos de imágenes, tal como un módulo 44a de detección de BRS.

El dispositivo informático 40 puede incluir uno o más aparatos, dispositivos y máquinas para procesar datos, señales e información, incluyendo, a modo de ejemplo, un procesador programable, un ordenador, uno o más circuitos, o múltiples procesadores u ordenadores u otros dispositivos informáticos. El código de dispositivo informático, además del hardware, que crea un entorno de ejecución para el programa informático en cuestión, por ejemplo, código que constituye el firmware del procesador, una pila, un sistema de gestión de datos, un sistema operativo, uno o más sistemas de interfaz de usuario, o una combinación de uno o más de estos elementos.

Los módulos de software pueden incluir métodos intravasculares de detección, análisis y transformación de datos para operar sobre líneas de escaneo y/o cuadros intravasculares de datos para realizar una o más acciones de entre detección de rama lateral, selección o identificación de puntal candidato, correlaciones y comparaciones de puntal candidato de los cambios de BRS en el tiempo y recopilación de datos de retroceso como se analiza más adelante. En una realización, el módulo 44 de software compensa la falta de sombras o un nivel reducido de sombras generado por una o más porciones de un BRS usando procesos de enmascaramiento, inversión y filtrado. En una realización, el módulo de software incluye un módulo de procesamiento de imagen de un sistema intravascular de recopilación de datos en comunicación electrónica con el dispositivo de almacenamiento de memoria electrónica. Los módulos de procesamiento de imagen incluyen uno o más filtros, inversores de máscara, operadores de enmascaramiento, detectores de intensidad y otros operadores de procesamiento de imagen como se describe en el presente documento.

En una realización, se utilizan dos métodos o algoritmos basados en software que se ejecutan en paralelo o secuencialmente que identificarían los puntales de BRS y los puntales metálicos de manera independiente. El módulo de software de detección de stents metálicos identifica una o más regiones o zonas a lo largo de los datos de imágenes de vasos sanguíneos que tienen puntales metálicos, no de acuerdo con la invención. En estas zonas o regiones, se realiza la detección de puntales metálicos. De manera similar, el método de detección de BRS identifica la zona o región de BRS y luego se implantan técnicas adicionales como se describe en el presente documento para realizar detección de BRS como se describe en el presente documento. Estos dos métodos de detección pueden ser en paralelo o secuencialmente, ya que son procesos independientes en una realización. Alternativamente, un usuario final puede elegir ejecutar un método de detección de BRS únicamente o un algoritmo de detección de stent metálico únicamente. Esto tiene lugar porque el usuario final normalmente sabrá qué tipo de stent se despliega (ya sea previamente o en el flujo de trabajo actual del laboratorio de cateterismo).

Durante algunos casos, puede haber situaciones en las que falla el despliegue de un puntal de BRS o se fractura un stent BRS. Por consiguiente, un usuario final puede utilizar las herramientas de diagnóstico divulgadas en el presente documento para ayudar a decidir o planificar cómo y dónde colocar un stent metálico en la parte superior del BRS. Alternativamente, el usuario final puede elegir colocar un stent en una lesión con BRS y en otra un stent metálico. De este modo, en algunas realizaciones, ambos métodos se ejecutan juntos para detectar stents metálicos y BRS.

En una realización, el dispositivo informático 40 incluye o accede a módulos o programas 44 de software, tales como un módulo de detección de rama lateral, un módulo de detección de lumen, un módulo 44a de detección de BRS, un módulo de validación de BRS y otros módulos de software. Los módulos o programas 44 de software pueden incluir una tubería de procesamiento de datos de imagen o módulos componentes de la misma y una o más interfaces gráficas de usuario (GUI). Los módulos pueden ser subconjuntos entre sí y organizarse y conectarse a través de diversas entradas, salidas y clases de datos.

Una tubería ejemplar de procesamiento de imagen y sus componentes pueden constituir uno o más módulos o programas 44 de software. Los módulos 44 de software pueden comprender varios algoritmos de procesamiento de imagen adaptados para detectar el lumen del vaso, las ramas laterales, los alambres guía, los catéteres guía, los BRS y las regiones de BRS. Esta divulgación se refiere al procesamiento y transformación de imágenes y señales con relación a datos intravasculares para detectar un BRS y determinar su ubicación y posición relativa, tal como a un lumen o a un borde de tejido. El límite 35 de las caras de extremo de puntal para un BRS dado también puede detectarse y representarse visualmente en una realización como la que se muestra en la figura 7B. La tubería de procesamiento de datos de imágenes, los módulos de software de sus componentes y los métodos relacionados y cualquiera de los métodos descritos en el presente documento se almacenan en la memoria y se ejecutan utilizando uno o más dispositivos informáticos, tales como un procesador.

Como se muestra, en la figura 1A, un dispositivo 46 de visualización puede ser también parte del sistema 10 para mostrar información 47 tal como vistas en sección transversal y longitudinal de un vaso sanguíneo generadas a partir de datos intravasculares tales como datos interferométricos o tomográficos u otros datos basados en mediciones de distancia y puntales 30 de BRS y límite 35. Los algoritmos 44 del software de procesamiento de imagen proporcionan datos correspondientes a características detectadas de imagen como BRS y sus componentes o subconjuntos, ramas laterales, cable guía, etc. y estos datos se meten en la GUI donde estas características se representan visualmente en el formato deseado en secciones de representación visual transversales, longitudinales y/o 3D de la GUI. La imagen 55 de la figura 1B es un ejemplo de información 47 de representación visual que se puede representar visualmente y con la que se puede interactuar utilizando una GUI y diversos dispositivos de entrada. Específicamente, muestra una vista en sección transversal 2D de una arteria coronaria que contiene un BRS.

Además, la información 47 de representación visual puede incluir, sin limitación, datos de escaneo de sección transversal, escaneos longitudinales, gráficos de diámetro, máscaras de imagen, stents, áreas de mala aposición, borde de lumen, bordes de puntal y de tejido y otras imágenes o representaciones de un vaso sanguíneo o de las mediciones de distancia subyacentes obtenidas usando un sistema de OCT y una sonda de recopilación de datos. El dispositivo informático 40 también puede incluir software o programas 44, que pueden almacenarse en uno o más dispositivos 45 de memoria, configurados para identificar puntales, niveles de absorción y niveles de mala aposición (tales como los basados en una comparación de umbral y distancia medida), y otras características de vasos sanguíneos que pueden representar visualmente e identificarse, por ejemplo, con texto, flechas, codificación de color, resaltado, líneas de contorno u otros indicios adecuados legibles por humanos o máquinas en una interfaz gráfica de usuario basada en ordenador. Estos dispositivos de visualización se pueden utilizar en laboratorios de cateterismo para perfeccionar un procedimiento dado de diagnóstico o de planificación. El dispositivo informático 40 también puede incluir software o programas 44, 44a, y otros operadores descritos en el presente documento que pueden realizar uno o más pasos del método tales como filtrado y detección e inversión del procesamiento de imagen.

La figura 1B es una representación esquemática de un vaso sanguíneo con un BRS 12 dispuesto en el mismo, de acuerdo con la presente divulgación. Diversas porciones de puntal están dispuestas en una sección transversal ejemplar 50 del BRS 12. Los puntales o porciones 30 del BRS se muestran dispuestos en el cuadro de datos intravasculares 55 de imagen. El cuadro o los datos 55 de imagen es una vista en sección transversal de un vaso representado con imagen usando OCT. La sombra de la guía utilizada para posicionar la sonda de OCT se identifica en esta figura, y en las figuras en general, como GWS (sombra de alambre de guía). En general, aunque se utilizan con respecto a diferentes figuras, los puntales o las porciones de BRS están etiquetado/as con 30 en las figuras. Las porciones 30 de puntal del BRS se muestran tanto en la representación esquemática del BRS 12 como en el cuadro 55 de datos de imagen. El cuadro de datos de imagen se genera usando una o más de las realizaciones del sistema descritas en el presente documento.

Detección y representación visual automáticas de BRS

La figura 1C es un diagrama de flujo que representa el flujo del proceso para monitorizar la detección y la reabsorción de BRS. Otro flujo de proceso ejemplar para la detección de BRS se muestra en la figura 1D. Un BRS puede incluir un stent, un armazón o un componente del mismo, tal como un puntal, un borde u otro elemento detectable o capaz de obtener imágenes del mismo. Con referencia a la figura 1C, el método 100 analiza los datos intravasculares 110 para identificar perfiles de BRS. Los datos intravasculares pueden incluir datos de OCT. Los datos de OCT pueden incluir líneas de escaneo, imágenes polares 2D, imágenes de corte transversal 2D y cuadros de datos de imágenes que incluyen o que se generan utilizando lo anterior.

En diversas realizaciones, el método usa enmascaramiento de imagen para identificar o mejorar un BRS. En diversas realizaciones, el método usa un extremo relativo o local, tal como un máximo de intensidad local, para identificar BRS. En algunas realizaciones, el método usa un enfoque híbrido, que combina información de enmascaramiento de imagen con información sobre los máximos locales de intensidad, para aumentar la precisión de detección. Merece la pena señalar que los procesos de enmascaramiento e intensidad descritos en el presente documento pueden invertirse con intensidades altas y bajas intercambiando intensidades bajas y altas. El procesamiento que usa una intensidad alta o brillante para el interior de los puntales de BRS da como resultado resultados más precisos con menos candidatos excluidos durante la validación en algunas realizaciones.

La figura 2A muestra una imagen de OCT de línea de escaneo sin procesar con anterioridad a la inversión, y la figura 2B muestra la misma imagen de OCT de línea de escaneo después de la inversión de imagen. La inversión convierte las regiones internas oscuras de stent en regiones internas claras de stents. Esto es importante porque la región interna de BRS tiene una mayor densidad de respuestas de máximos locales en imágenes invertidas de OCT. Como referencia, se muestran diversas regiones internas de los puntales de BRS, A1, A2, A3, A4 y A5. Esto da como resultado un aumento en la resolución y precisión de detección para la detección de BRS.

En el paso 120 de la figura 1C, las máscaras de imagen se crean a partir de imágenes sin procesar de OCT. La figura 3A es un subconjunto de la figura 2A con puntal A3 mostrado como referencia. La porción interior 300 de algunos puntales ejemplares de BRS y el borde exterior 305 son visibles. La figura 3A muestra una imagen sin procesar de OCT de línea de escaneo antes del enmascaramiento de la imagen. En diversas realizaciones, las porciones del lumen del vaso (parte superior de la imagen) y el tejido vascular (parte inferior de la imagen) se pueden editar o ignorar para reducir el procesamiento de datos y el ruido en los pasos posteriores. La figura 3B muestra una máscara de imagen de la imagen de línea de escaneo mostrada en la figura 3A. En la figura 3B, el contraste entre la región interior 300 y el borde exterior 205 para un puntal dado es más nítido y está más enfatizado como resultado del enmascaramiento. El enmascaramiento se puede implantar mediante binarización basada en un umbral de intensidad.

En el paso 130 de la figura 1C, se invierte la máscara de imagen preparada en el paso 120. La inversión asigna las áreas claras a las oscuras y las áreas oscuras a las claras, lo que da como resultado que las regiones de los puntales internos aparezcan claras, y las regiones de los puntales externos, oscuras. De esta manera, las regiones brillantes o de alta intensidad correspondientes a los núcleos de BVS aparecen como regiones aisladas brillantes con relación a un fondo oscuro/de baja intensidad. Las regiones internas de los BRS candidatos aparecen tan brillantes o luminosas como resultado de la inversión de la imagen. La figura 4A es una imagen de máscara de línea de escaneo, con porciones del lumen y del tejido vascular editadas. La figura 4B muestra una imagen de máscara invertida de la figura 4A.

En el paso 140 de la figura 1C, la máscara de imagen invertida preparada en el paso 130 se procesa para aislar las regiones brillantes internas de puntal creadas por el proceso de inversión. La máscara invertida se procesa utilizando un procesamiento morfológico para aislar islas de puntos brillantes que tienen tamaños y perfiles característicos de BRS. Estos puntos brillantes corresponden a la señal o al primer plano como resultado del proceso de inversión. El tamaño típico límite de un stent recién implantado varía de aproximadamente 2 a aproximadamente 4 micrones (véase la imagen más adelante). El tamaño del puntal en sí mismo puede variar dado que es una característica continua y que el sistema utilizado es la obtención de imágenes de cortes del mismo. En una realización, un método de detección de BRS aísla todas las regiones o islas conectadas menores de aproximadamente una región de búsqueda predeterminada. En una realización, esta región es de aproximadamente 50 micrómetros x 50 micrómetros. En una realización, la región es menor de aproximadamente 100 micrómetros x 100 micrómetros. En una realización, la región es menor de aproximadamente 75 micrómetros x 75 micrómetros.

En una realización, la región es menor de aproximadamente 60 micrómetros x 60 micrómetros. En una realización, la región es menor o igual a aproximadamente 50 micrómetros x 50 micrómetros. Se aplican uno o más filtros morfológicos para detectar puntales de diferentes tamaños. En una realización, se usa un filtro gaussiano o un filtro laplaciano del gaussiano como filtro morfológico. En una realización se utilizan dos o más de tales filtros. La figura 5 es una imagen de máscara invertida que ha sido filtrada para aislar las regiones interiores candidatas 300 de puntal. Estas regiones aisladas brillantes se destacan con relación al fondo oscuro que está efectivamente sin señal, mientras que las regiones interiores candidatas 300 son regiones que contienen señal. Cada punto brillante corresponde a una posible región interior de puntal. Los puntos se forman a partir de una pluralidad de regiones de píxeles brillantes. El proceso de generar una imagen de máscara invertida ayuda a resolver el problema de detectar BRS. En lugar de utilizar detectores para buscar un flanco del armazón correspondiente a un polímero o material revestido, se genera una región brillante o de alta intensidad para cada BRS candidato mediante el proceso de inversión. Como se analiza en el presente documento, cambiar a una intensidad brillante facilita la comparación de píxeles brillantes entre sí para definir el límite de la región interior de BRS.

Las figuras 6A, 6B y 6C son representaciones de filtros de tipo laplaciano del gaussiano con diferentes parámetros, para detectar islas de puntos brillantes en imágenes de máscara invertida. Las tres respuestas 605, 610 y 615 de filtro tienen diferentes formas y varían en base a los valores de intensidad subyacentes mostrados. El eje vertical es un eje Z en una realización. El eje X y el eje Y definen un espacio bidimensional. En general, el filtro tiene la forma de un gaussiano o de un gaussiano transformado. Este espacio bidimensional corresponde a las dimensiones espaciales de un cuadro de datos de imagen con el valor z o altura correspondiente al valor de intensidad asociado con un píxel o región. Para los diversos filtros mostrados, los valores z varían en un intervalo de diferentes intensidades. Se muestran niveles de intensidad ejemplares I1 a I6 [s/c.]. Otras gradaciones y valores de intensidad intermedios se muestran mediante las transiciones de color entre la intensidad etiquetada. En una realización, el eje x y el eje y corresponden a las filas y columnas de una matriz. Con respecto a esta matriz, un valor del eje z es un valor de intensidad en una fila o columna dada de la matriz.

De este modo, en una realización, los valores I1 a I6 son valores de la matriz. Los valores de color de las intensidades son más altos en los indicadores de color rojo, luego naranja, luego amarillo, luego azul claro, azul y luego el azul oscuro es efectivamente la base en intensidad cero. Los valores a lo largo del eje z, que se muestran como diversas alturas o longitudes, corresponden a un valor de intensidad que se puede seleccionar para uno o más BRS. En una realización, los valores del eje z son la magnitud del filtro. En una realización, la respuesta del filtro corresponderá al contraste y la forma de uno o más BRS.

Los filtros representados en las figuras 6A-6C son plantillas que se pueden convolucionar con la imagen sin procesar para producir una respuesta de filtro. En las figuras 7A y 7B, los puntos verdes 700 representados son los picos de la respuesta del filtro superpuestos sobre la imagen original. Los puntales aparecen en diferentes formas y tamaños y en diferentes variaciones de intensidad. Los puntos se pueden analizar para formar agrupaciones G1, G2, G3 como se muestra y se analiza con más detalle a continuación. Algunos puntales pueden tener un fuerte contraste entre sus capas límite interna y externa, mientras que otros pueden no tenerlo. Para capturar esta variación, se pueden diseñar diferentes filtros en base a diversas intensidades o tamaños de puntales. Los picos y las formas de los filtros corresponden a las características que resaltarían en la región del puntal. De este modo, los valores I1 a I6 (y otros valores intermedios de intensidad) pueden ajustarse en un intervalo de posibles puntales que pueden encontrarse y detectarse a pesar de sus variaciones de tamaño o intensidad.

Se realiza un filtrado de resolución múltiple para detectar o identificar regiones brillantes aisladas o limitadas en la imagen de intensidad invertida. Debe entenderse que estas regiones o islas brillantes también se pueden detectar invirtiendo los niveles de intensidad utilizados, de tal modo que el borde de las islas sea más oscuro y la región interior se vuelva brillante y se puedan utilizar otros gradientes de intensidad diferentes siempre que las intensidades diferentes puedan resolverse entre sí. Es decir, que las islas o regiones aisladas con una primera región interna que tiene una primera intensidad y una región de borde exterior o borde que tiene un segundo nivel de intensidad se identifican usando uno o más métodos de detección de la divulgación. En una realización, la primera intensidad es mayor que la segunda intensidad. En una realización, la segunda intensidad es mayor que la primera intensidad. En una realización, un píxel brillante o un píxel luminoso es un píxel que tiene una primera intensidad que es mayor que una segunda intensidad, donde la segunda intensidad es la intensidad de un píxel oscuro. Los píxeles luminosos o brillantes están en primer plano/contienen señal. Las regiones oscuras/negras se convierten efectivamente en un fondo sin señal para que las regiones aisladas aparezcan con relación a las imágenes procesadas.

Se utilizan uno o más filtros para resaltar las regiones brillantes de intensidad rodeadas por regiones oscuras de intensidad (o viceversa, cuando las regiones internas de intensidad son oscuras y están rodeadas por regiones relativamente más brillantes de intensidad). En una realización, los filtros son de tipo laplaciano del gaussiano (LoG). En una realización, la detección de bordes, el cruce por cero y otros filtros pueden usarse para identificar la apariencia de un BRS en una imagen de OCT como se describe en el presente documento. Como se muestra en las figuras 3A, 3B, 4A, 4B, 5, 8A, 8B, 8C, 9A, 9B, las regiones oscuras 300 y las regiones claras 305 están dispuestas en un recuadro bordeado o región aislada. Los parámetros específicos de filtro se diseñan en base a la forma y el tamaño del BRS para resaltar la región de interés. Estos filtros son sólo a modo de ejemplo, y se pueden usar parámetros de filtro de LoG adicionales para identificar puntos brillantes que tienen características de tamaño y/o forma de las regiones interiores de BRS. Las islas de puntos brillantes identificadas se examinan posteriormente, como se analiza con más detalle en el presente documento, para identificar puntales candidatos.

Además de la inversión de la máscara de imagen, la imagen de OCT original puede procesarse para identificar máximos locales de intensidad en regiones que probablemente contengan BRS (por ejemplo, cerca de la pared de los vasos sanguíneos). Antes de que se puedan detectar los máximos locales de intensidad, en el paso 150 se invierte la imagen sin procesar de OCT para asignar las áreas claras a las oscuras y las oscuras a las claras.

Las figuras 2A y 2B se utilizan para detectar máximos locales de intensidad como se describe en el paso 160 de la figura 1C. En el paso 160 de la figura 1C, las imágenes invertidas de OCT del paso 150 se procesan para identificar los máximos locales de intensidad. En una realización, los máximos locales de intensidad o el extremo relativo se identifican realizando un escaneo de los datos intravasculares. El escaneo se realiza dentro de una circunscripción o región. En una realización, se usa una circunscripción transversal. En una realización, se utiliza una circunscripción circular. En una realización, se usa una circunscripción cuadrada. El escaneo puede ser un escaneo de trama o un escaneo por píxel u otros escaneos dirigidos por imágenes o métodos de reconocimiento de patrones en una realización. Los datos intravasculares pueden incluir datos bidimensionales, tales como una imagen polar o de coordenadas para un cuadro dado del retroceso. Los datos intravasculares pueden incluir líneas de escaneo que se utilizan para generar una imagen intravascular.

En una realización, si una disposición de nueve píxeles se agrupa en una configuración de cubo, de modo que el píxel central es el píxel que se evalúa como máximo local, la intensidad del píxel central se compara con las intensidades de los otros ocho píxeles. A su vez, en una realización, por ejemplo el píxel central se selecciona como máximo local si su intensidad es mayor que la de los otros píxeles. Esta circunscripción de cubo y las otras circunscripciones se utilizan para comparar un píxel con los otros píxeles que están agrupados con él para definir la circunscripción en base al nivel de intensidad. Como parte de esta escaneo o búsqueda del extremo relativo, tal como el máximo local, el método basado en software, como el implantado con un módulo 44a de detección de BRS, genera una tabla de salida del máximo local identificado. Si ningún píxel es más grande que el píxel actual, el píxel actual es el máximo local.

En una realización, se usa una circunscripción transversal. En una realización, se utiliza una circunscripción circular. Si no hay píxeles en una circunscripción con una intensidad mayor que el píxel que se evalúa, el píxel que se evalúa se categoriza como un extremo relativo o local, tal como un máximo local. La referencia a los máximos locales también se puede aplicar a diseños en los que las imágenes o señales subyacentes se invierten de manera que un mínimo local sea indicativo de una región interior de un BRS. En una realización, si la intensidad de un píxel es mayor que el píxel en evaluación, entonces ese píxel se evalúa con relación a los otros píxeles vecinos al píxel que se evalúa, y este proceso continúa substancialmente hasta que se evalúan todos los píxeles.

La figura 7A es una imagen de OCT de línea de escaneo de un vaso con stent BRS con máximos locales de las respuestas de filtro superpuestas sobre la imagen de línea de escaneo original. El lumen de los vasos sanguíneos y el tejido vascular se pueden editar o ignorar para reducir el ruido. Se muestran el lumen y el límite del lumen LB. La sonda intravascular utilizada para generar la imagen estaría dispuesta en el lumen. Como demuestra la figura 7A, los máximos locales de intensidad se disponen en cúlmenes dentro de las regiones internas de BRS, y, por lo tanto, pueden servir como marcadores para los puntales candidatos. Las regiones detectadas de puntal de BRS se etiquetan como grupos G1, G2 y G3 para mayor claridad en la figura 7A. Los grupos o cúlmenes se forman en la región interior 300 y están delimitados por la parte exterior del puntal 305.

La figura 7B es una versión ampliada con zoom de la figura 7A con la adición del límite 35 de las caras de los extremos de puntal mostrados por la línea de puntos en la parte superior de la figura. Las flechas G1, G2 y G3 apuntan cada una a una cara de extremo de cada puntal respectivo que está orientado hacia el tejido como se muestra. Los máximos 700 de intensidad local (también mostrados por cúlmenes de puntos verdes) se pueden usar solos o en conjunción con islas de puntos brillantes/detección de regiones 305, como se analiza con más detalle en el presente documento, para identificar puntales candidatos.

En el paso 170 de la figura 1C, las islas de puntos brillantes y/o los máximos locales de intensidad se utilizan para identificar los puntales candidatos. En realizaciones preferidas, la información tanto de la máscara invertida como de los máximos locales se combina para detectar puntales candidatos. Las islas de puntos brillantes en la máscara invertida que coinciden con cúlmenes de máxima intensidad local se consideran BRS candidatas.

En el paso 180 de la figura 1C, los puntales candidatos se evalúan opcionalmente, por ejemplo, a través de un proceso de validación para eliminar los falsos positivos. En una realización, el análisis de características se realiza para eliminar falsos positivos. Este es un enfoque para la validación de puntales de BRS. En una realización, se usa una forma, un grosor, un perfil de intensidad, un cruce por cero, patrones de intensidad u otra característica de BRS para invalidar un BRS candidato. De esta manera, se pueden conseguir detecciones de falsos positivos de puntales candidatos de BRS.

Un ejemplo de una característica que se puede detectar y analizar es una característica de cruce por cero. Los BRS aparecen como recuadros huecos en los escaneos originales sin procesar de OCT, con una región interior oscura de puntal rodeada por un borde claro en todos los lados. Por lo tanto, se puede utilizar un filtro de cruce por cero en las imágenes originales de intensidad para confirmar que cada región interior oscura de puntal está bordeada en todos los lados por una región clara (es decir, de cruce por cero). En otras realizaciones, también se puede usar un filtro de cruce por cero para detectar BRS en el que una región interior clara está bordeada por regiones oscuras.

Como se apreciará, se puede aplicar un filtro de cruce por cero a una imagen sin procesar invertida, a una máscara de imagen o a una máscara de imagen invertida debido al contraste de intensidad entre las regiones interiores de BRS y las regiones del borde. Se eliminan los puntales candidatos que no limitan con una región de cruce por cero en todos los lados.

La figura 8A es una imagen renderizada de línea de escaneo de un vaso con stent BRS antes del filtrado de cruce por cero. También se muestra el espacio de firma de la sombra del alambre guía GWS. Se muestran las regiones interiores 300 de tres puntales válidos ejemplares. Estas regiones 300 están bordeadas en todos los lados por las líneas onduladas en la imagen que denotan el cruce por cero ZC. Tres puntales candidatos falsos positivos 25a, 25b y 25c en el lado derecho de la imagen cerca de la GWS no están delimitados en todos los lados por una región de cruce por cero ZC. Como se muestra en la figura 8B, estos puntales falsos positivos 25a, 25b y 25c se eliminan cuando se aplica el filtro de cruce por cero. En una realización, se debe detectar un cruce por cero ZC cerca de un puntal candidato en su lado orientado hacia el lumen y hacia el tejido. La figura 8C es una vista ampliada con zoom de una porción de la figura 8A que muestra tres puntales candidatos 25a, 25b y 25c que son rechazados durante un paso de validación de detección en base a características. En la figura 8B, estos candidatos han sido retirados como resultado del análisis de cruce por cero.

En otras realizaciones, se deben detectar cuatro regiones de cruce por cero ZC en cada lado del puntal candidato para que sea validado. Las líneas en las regiones ZC son picos de cruce por cero. El puntal candidato 25a está aislado y no tiene regiones ZC cerca de él. El puntal candidato 25b no tiene un ZC en su superficie orientada hacia el lumen superior. El puntal candidato 25c solo tiene un ZC en un lado. Dada la falta de dos o más ZC alrededor de cada candidato, los tres puntales candidatos 25a, 25b y 25c son invalidados como falsos positivos. En general, las regiones interiores amarillas 300 mostradas están bordeadas por dos o más ZC que se validarán en una realización. Las figuras 9A y 9B son imágenes renderizadas de línea de escaneo de un vaso con stent que muestra BRS automáticamente detectado y validado de acuerdo con el método divulgado en la figura 1C. El método de la figura 1D se puede también utilizar. La figura 9A es una versión modificada de la 8A después de la detección de falso positivo. La figura 9A y 9B son los valores de intensidad originales en el espacio polar con la detección de regiones internas 300 superpuestas a los mismos. Las figuras 9A y 9B muestran la estructura física del vaso sanguíneo en una vista polar basada en un retroceso de OCT a través del vaso con la adición de puntales 30 válidos. Las regiones de cruce por cero se detectan con relación a la posición de la región interior 300, y los puntales 30 válidos son representados visualmente como resultado de que dos o más regiones de cruce por cero están presentes esa región 300 de borde.

En el paso 190 de la figura 1C, los stents validados pueden representarse visualmente en una interfaz gráfica de usuario, como la vista de la línea de escaneo mostrada en la figura 8B. Los puntales validados también se pueden representar visualmente en imágenes bidimensionales de sección transversal, imágenes en modo L o vistas tridimensionales. Por ejemplo, la figura 10A muestra una renderización en sección transversal de un vaso con stent con puntales validados 30 resaltados. También se muestran la GWS y el lumen. La figura 10B es una renderización en sección transversal de un vaso sanguíneo con stent con puntales validados resaltados. Después de la detección del stent, se detecta un límite 35 de la cara de extremo de puntal utilizando los bordes de los puntales orientados hacia el vaso sanguíneo. El límite 35 de la cara de extremo de puntal se muestra en la figura 10 A.

La figura 10C es una renderización en sección transversal de un vaso sanguíneo que tiene un BRS con el límite o borde 35 representado visualmente en la imagen. Como se muestra, el límite 35 de la cara de extremo de puntal se ha separado del límite 35a de lumen en el cuadrante superior derecho de la imagen. El extremo posterior de las ubicaciones de los puntales detectados se usa para ajustar un contorno que se puede usar para determinar el área de la sección transversal del puntal. Algunos agentes elaboradores de diagnóstico están interesados en el límite del puntal cerca del tejido. Como resultado, es de interés cómo está de lejos el límite 35 de la cara de extremo de puntal de la pared del vaso sanguíneo que corresponde al límite 35a de lumen, porque puede indicar un estado incorrectamente colocado, poco inflado u otro estado relacionado con BRS que justifique una evaluación adicional. El límite 35a de lumen puede detectarse utilizando los módulos intravasculares de procesamiento de imagen y datos de imagen descritos en el presente documento. Además, se puede medir la distancia D entre el límite 35a de lumen y el límite 35 de stent orientado hacia el tejido. Esta distancia D se puede representar visualmente en una interfaz de usuario. Como se muestra, dos puntales validados 30a y 30b parecen haberse movido hacia el interior del lumen alejándose del límite 35a de lumen. La capacidad de detectar un BRS y determinar la distancia D es una herramienta de diagnóstico útil para los usuarios finales.

La figura 1D muestra un método generalizado adicional 200 adecuado para detectar puntales u otros componentes de un BRS desplegado en un vaso sanguíneo. La OCT se utiliza típicamente para obtener imágenes del vaso sanguíneo, pero se pueden utilizar otras modalidades intravasculares de recopilación de datos en una implantación determinada. Las modalidades de obtención de imágenes ópticas son ventajosas ya que pueden tener capacidades mejoradas de obtención de imágenes en relación con las técnicas de obtención de imágenes que dependen de la sombra o que funcionan bien con stents metálicos o stents con componentes opacos.

En una realización, el método incluye el paso de dirigir la luz para que interactúe con el puntal, paso 220. En una realización, la luz interactúa con el BRS. Esta interacción puede incluir pasar a través de una porción del BRS. Esta interacción puede incluir ser reflejada o modificada por el BRS. Esto se puede realizar con un retroceso de la sonda intravascular a través de una arteria y un BRS dado dispuesto en la misma con relación a la pared de la arteria. Sin sujetarnos a una teoría o mecanismo en particular, parte de la luz que entra al BRS se reflejará desde allí y parte de la luz pasará a través del BRS y se reflejará de vuelta a través del BRS desde la pared del vaso sanguíneo y retornará a los sensores de la sonda de recopilación de datos intravasculares. De este modo, el método puede incluir recibir luz de los puntales de otros componentes del BRS, paso 230. Los sensores pueden incluir un director de haz o un conjunto de lentes para enviar y recibir luz en una realización. El método puede incluir generar datos intravasculares de imagen a partir de la luz recibida, paso 240.

Además, el método puede incluir crear una máscara binaria para una pluralidad de cuadros de datos intravasculares de imagen, paso 250. El método puede incluir identificar regiones internas de un primer nivel de intensidad en cada máscara binaria, paso 260. El método puede incluir identificar regiones del borde de un segundo nivel de intensidad en cada máscara binaria, paso 270. El método puede incluir filtrar puntales candidatos para excluir candidatos si las regiones de cruce por cero no están dispuestas en dos o más lados de un puntal candidato, paso 275. El método puede incluir representar visualmente puntales validados, paso 277. El primer nivel de intensidad y la segunda intensidad pueden corresponder a las intensidades de brillo/señal (primer plano) y a las intensidades de oscuridad/sin señal (fondo).

El método puede incluir determinar el límite de la cara de extremo de puntal, paso 280. El método puede incluir representar visualmente el límite de la cara de extremo de puntal o la información de aposición, paso 285. La distancia D desde el límite 35a del lumen al tejido de BRS que se orienta hacia el límite 35 también se puede determinar y representar visualmente. En una realización, la distancia D es representativa del nivel de aposición. Cuantificación automática de reabsorción de BRS

Los métodos de detección de puntal de BRS también pueden usarse para monitorizar la reabsorción del stent a lo largo del tiempo. Con la región interna del puntal segmentada, el área del puntal en el despliegue posterior se puede comparar con el área del puntal en chequeos periódicos para cuantificar la reabsorción y/o el régimen de reabsorción en uno o más (por ejemplo, 1, 2, 3, 4, 5 o más) visitas de control. La reabsorción de BRS se puede analizar en base a cuadro, en base a stent o en base a puntal, a modo de ejemplo no limitante. Si el régimen de reabsorción de stent/puntal observado difiere del régimen esperado, o si un stent/puntal está mal posicionado, el agente clínico responsable también puede intervenir.

La figura 11A es una imagen de OCT en sección transversal de un vaso sanguíneo con stent obtenida poco después de la implantación de un stent BRS. La figura 11B es una imagen de OCT en sección transversal de la misma región con stent de la figura 11a, obtenida nueve meses después. Los cuadros se muestran en la misma ubicación y se alinean usando una sombra radiopaca de marcador de referencia que se ve en ambas imágenes. Los puntales están delineados con poliedros para hacerlos más visibles y para facilitar el cálculo de las métricas o atributos del tamaño de los puntales. A los puntales se les pueden asignar colores particulares para facilitar la comparación entre cuadros cruzados y puntos de tiempo cruzados del mismo puntal. Se puede utilizar cualquier métrica de tamaño adecuada para cuantificar el tamaño del puntal y/o comparar la reabsorción del puntal a lo largo del tiempo.

Por ejemplo, se puede medir el área, el volumen y/o el espesor de puntal. Dado el espacio de retroceso entre cuadros, es posible que los mismos exactos puntales no sean visibles en el mismo cuadro en un retroceso de seguimiento. Por ejemplo, los puntales A y E fueron visibles en el retroceso realizado después del implante (figura 11A) pero no fueron visibles en la imagen de seguimiento nueve meses después (figura 11B). Para compensar los puntales desaparecidos, el grosor del puntal se puede medir en una longitud dada (por ejemplo, 0,5 mm, 1 mm o toda la longitud del stent), y la métrica del puntal se puede sumar o promediar sobre la longitud dada y posteriormente usarse para cuantificar la reabsorción. .

La figura 12 es un gráfico que cuantifica la reabsorción de puntal en el tiempo entre la implantación de una endoprótesis absorbible y una visita de seguimiento. Las endoprótesis tales como BRS, por ejemplo, se utilizan a menudo en el tratamiento de la estenosis aterosclerótica en los vasos sanguíneos. "Estenosis" se refiere a un estrechamiento o constricción del diámetro de un pasaje u orificio corporal. En tales tratamientos, los stents refuerzan los vasos corporales e impiden la reestenosis después de una angioplastia en el sistema vascular. "Reestenosis" se refiere a la reaparición de estenosis en un vaso sanguíneo o válvula cardíaca después de haber sido tratado/a (como mediante angioplastia con balón, colocación de stent o valvuloplastia) con aparente éxito.

Como se muestra en la figura 12, el área de puntal por cuadro a lo largo de la longitud de un BRS se mide poco después del implante en un tiempo T1 y nuevamente en un tiempo posterior T2 durante un retroceso de seguimiento. T2 es mayor que T1. Por ejemplo, el período de tiempo entre T1 y T2 puede ser de horas, días, meses, años o de combinaciones de los mismos. La diferencia R entre las curvas indica la cantidad de reabsorción en cada región del vaso. A lo largo de los cuadros, que abarcan la longitud del retroceso a través del vaso, el área de puntal en el tiempo T1 es mayor y luego disminuye con el tiempo para alcanzar la línea de puntos en el tiempo T2. Esta información, la medida R de diferencia, se puede representar visualmente en diversas interfaces de usuario, tales como las que representan visualmente imágenes de vasos sanguíneos y el BRS validado. En una realización, R se representa visualmente por cuadro. En una realización, R se promedia o, si no, se evalúa como una R máxima o una R mínima u otra métrica estadística que considere R variando con el tiempo o con la posición.

A continuación, se describen con más detalle diversos ejemplos de módulos de procesamiento adecuados. Como se usa en el presente documento, un módulo se refiere a software, hardware o firmware adecuado para realizar una tarea específica de procesamiento o de transmisión de datos. Típicamente, en una realización preferida, un módulo se refiere a una rutina de software, a un programa o a otra aplicación residente en memoria adecuada para recibir, transformar, enrutar y procesar instrucciones, o diversos tipos de datos, como datos de escaneo de OCT, datos de interfaz de usuario, señales de control, datos de angiografía, acciones de usuario, frecuencias, datos de señales de interferómetro y otra información de interés.

Funciones de software para implantar la detección, el análisis y la representación visual de dispositivos biorreabsorbibles

La siguiente descripción está destinada a proporcionar una descripción general del hardware de dispositivo y de otros componentes operativos adecuados para realizar los métodos de la divulgación descritos en el presente documento. Esta descripción no pretende limitar los entornos aplicables o el alcance de la divulgación. De manera similar, el hardware y otros componentes operativos pueden ser adecuados como parte de los aparatos descritos anteriormente. La divulgación se puede practicar con otras configuraciones de sistema, incluidos ordenadores personales, sistemas de multiprocesador, dispositivos electrónicos programables o basados en microprocesadores, PC de red, miniordenadores, ordenadores centrales y similares. La divulgación también se puede practicar en entornos informáticos distribuidos donde las tareas se realizan mediante dispositivos de procesamiento remoto que están conectados a través de una red de comunicaciones, tal como en diferentes salas de un laboratorio de catéter o de cateterismo.

Algunas partes de la descripción detallada se presentan en términos de algoritmos y representaciones simbólicas de operaciones en bits de datos dentro de una memoria informática. Estas descripciones y representaciones algorítmicas pueden ser utilizadas por el experto en la técnica en relación con la informática y el software. En una realización, un algoritmo se concibe aquí, y, en general, para ser una secuencia autoconsistente de operaciones que conducen a un resultado deseado. Las operaciones realizadas como paradas de métodos o descritas de otro modo en el presente documento son aquellas que requieren manipulaciones físicas de cantidades físicas. Por lo general, aunque no necesariamente, estas cantidades toman la forma de señales eléctricas o magnéticas que pueden almacenarse, transferirse, combinarse, transformarse, compararse y manipularse de otro modo.

A menos que se indique específicamente lo contrario, como se desprende del siguiente análisis, se aprecia que a lo largo de la descripción, los análisis utilizan términos como "procesamiento" o "computación" o "búsqueda" o "detección" o "medición" o "cálculo" o "comparación", "generación" o "identificación" o "detección o "determinación" o "representación visual", o lógica booleana u otras operaciones relacionadas con el conjunto o similares, referidos a la acción y a los procesos de un sistema informático, o dispositivo electrónico, que manipula y transforma datos representados como cantidades físicas (electrónicas) dentro de los registros y memorias del sistema informático o de los dispositivos electrónicos en otros datos representados de manera similar como cantidades físicas dentro de memorias o registros electrónicos u otros tales dispositivos de almacenamiento, transmisión o representación visual de información.

La presente divulgación, en algunas realizaciones, también se refiere a un aparato para realizar las operaciones del presente documento. Este aparato puede construirse especialmente para los fines requeridos, o puede comprender un ordenador de fines generales, selectivamente activado o reconfigurado por un programa informático almacenado en el ordenador. Se pueden usar diversos circuitos y componentes del mismo para realizar parte de la recopilación, transformación y procesamiento de datos descritos en el presente documento.

Los algoritmos y dispositivos de visualización presentados en el presente documento no están relacionados de manera intrínseca con ningún ordenador u otro aparato en particular. Diversos sistemas intravasculares especializados de recopilación de datos/obtención de imágenes pueden ser utilizados con programas de acuerdo con las enseñanzas de este documento. La estructura requerida para una variedad de estos sistemas aparecerá en la descripción de este documento. Además, la presente divulgación no se describe con referencia a ningún lenguaje de programación particular y, de este modo, pueden implantarse diversas realizaciones utilizando una variedad de lenguajes de programación.

Las realizaciones de la divulgación pueden realizarse de muchas formas diferentes, que incluyen, sin estar limitadas a ello, la lógica del programa informático para su uso con un procesador (por ejemplo, un microprocesador, un microcontrolador, un procesador de señales digitales u ordenador de fines generales), lógica programable para usar con un dispositivo lógico programable (por ejemplo, una matriz de puertas programables en campo (FPGA) u otro dispositivo lógico programable), componentes discretos, circuitos integrados (por ejemplo, un circuito integrado de aplicación específica (ASIC)) o cualquier otro medio, incluyendo cualquier combinación de los mismos. En una realización típica de la presente divulgación, parte o todo el procesamiento de los datos, recopilados utilizando una sonda de ^oC^ty el sistema basado en procesador, se implanta como un conjunto de instrucciones de programa informático que se convierte en una forma ejecutable informática, almacenada como tal en un medio legible por ordenador, y ejecutada por un microprocesador bajo el control de un sistema operativo.

De este modo, la consulta, la respuesta, los datos transmitidos de sonda, los datos de entrada y otros datos y señales descritos en el presente documento se transforman en instrucciones comprensibles de procesador adecuadas para detectar BRS, detectar una mala aposición de BRS con relación a la pared del vaso, detectar cambios de absorción de un BRS, representar visualmente y representar datos y parámetros como se describe en el presente documento, tales como regiones de una GUI, y, si no, realizar análisis y comparaciones basadas en cambios de BRS a lo largo del tiempo, y otras características y realizaciones descritas anteriormente. Los datos y parámetros adecuados para representarse visualmente como curvas, valores o como otra representación en una interfaz gráfica de usuario pueden incluir, pero no estar limitados a, la posición del BRS, los cambios de absorción a lo largo del tiempo, las imágenes de OCT de un vaso sanguíneo con BRS, mala aposición de BRS y otros conjuntos de datos relacionados con BRS.

La lógica del programa informático que implanta la totalidad o parte de la funcionalidad descrita anteriormente en el presente documento se puede realizar de diversas formas, que incluyen, pero que no están limitadas a, una forma de código fuente, una forma ejecutable por ordenador y diversas formas intermedias (por ejemplo, formas generadas por un ensamblador, compilador, enlazador o localizador). El código fuente puede incluir una serie de instrucciones informáticas de programas implantadas en cualquiera de los diversos lenguajes de programación (por ejemplo, un código objeto, un lenguaje de montaje o un lenguaje de alto nivel tal como Fortran, C, C +, JAVA o HTML) para usar con diversos sistemas operativos o entornos operativos. El código fuente puede definir y utilizar diversas estructuras de datos y mensajes de comunicación. El código fuente puede estar en una forma ejecutable por ordenador (por ejemplo, mediante un intérprete), o el código fuente puede convertirse (por ejemplo, mediante un traductor, montador o compilador) en una forma ejecutable por ordenador.

El programa informático puede fijarse en cualquier forma (por ejemplo, forma de código fuente, forma ejecutable por ordenador o una forma intermedia) ya sea de forma permanente o transitoria en un medio tangible de almacenamiento, tal como un dispositivo semiconductor de memoria (por ejemplo, RAM, ROM, PROM, EEPROM o RAM programable por flash), un dispositivo de memoria magnética (por ejemplo, un disquete o un disco fijo), un dispositivo de memoria óptica (por ejemplo, un CD-ROM), una tarjeta de PC (por ejemplo, una tarjeta PCMCIA), u otro dispositivo de memoria. El programa informático puede fijarse de cualquier forma en una señal que sea transmisible a un ordenador utilizando cualquiera de las diversas tecnologías de comunicación, incluidas, pero no limitadas a ellas, tecnologías analógicas, tecnologías digitales, tecnologías ópticas, tecnologías inalámbricas (por ejemplo, Bluetooth), tecnologías de redes y tecnologías de interconexión de redes. El programa informático se puede distribuir en cualquier forma como un medio extraíble de almacenamiento con documentación impresa o electrónica que se acompaña (por ejemplo, software retractilado), precargado con un sistema informático (por ejemplo, en la ROM del sistema o disco fijo) o distribuido desde un servidor o tablón electrónico de anuncios sobre el sistema de comunicación (por ejemplo, Internet o World Wide Web).

La lógica de hardware (incluida la lógica programable para su uso con un dispositivo lógico programable), que implanta toda o parte de la funcionalidad descrita anteriormente en el presente documento, puede diseñarse utilizando métodos manuales tradicionales, o puede diseñarse, capturarse, simularse o documentarse electrónicamente utilizando diversas herramientas, tales como diseño asistido por ordenador (CAD), un lenguaje de descripción de hardware (por ejemplo, VHDL o AHDL) o un lenguaje de programación PLD (por ejemplo, PALASM, ABEL o CUPL).

La lógica programable puede fijarse de forma permanente o transitoria en un medio tangible de almacenamiento, como un dispositivo semiconductor de memoria (por ejemplo, RAM, ROM, PROM, EEPROM o RAM programable por flash), un dispositivo de memoria magnética (por ejemplo, un disquete o un disco fijo), un dispositivo de memoria óptica (por ejemplo, CD-ROM) u otro dispositivo de memoria. La lógica programable puede fijarse en una señal que se puede transmitir a un ordenador utilizando cualquiera de las diversas tecnologías de comunicación, incluidas, pero no estando limitadas a, tecnologías analógicas, tecnologías digitales, tecnologías ópticas, tecnologías inalámbricas (por ejemplo, Bluetooth), tecnologías de redes y tecnologías de interconexión de redes. La lógica programable puede distribuirse como un medio extraíble de almacenamiento con documentación acompañante impresa o electrónica (por ejemplo, software retractilado), precargada con un sistema informático (por ejemplo, en la ROM del sistema o en el disco fijo), o distribuirse desde un servidor o tablón electrónico de noticias a través del sistema de comunicación (por ejemplo, Internet o World Wide Web).

Se analizan a continuación con más detalle diversos ejemplos de módulos adecuados de procesamiento. Como se usa en el presente documento, un módulo se refiere a software, hardware o firmware adecuado para realizar una tarea específica de procesamiento o transmisión de datos. Típicamente, en una realización preferida, un módulo se refiere a una rutina de software, programa u otra aplicación residente en memoria adecuada para recibir, transformar, enrutar y procesar instrucciones, o diversos tipos de datos como filtros, variaciones de intensidad de un BRS, regiones internas de BRS, bordes exteriores de BRS, límite de las caras de extremo de puntal y otra información de interés.

Los ordenadores y sistemas informáticos descritos en el presente documento pueden incluir medios legibles por ordenador asociados operativamente, tales como memoria para almacenar aplicaciones de software utilizadas para obtener, procesar, almacenar y/o comunicar datos. Se puede apreciar que tal memoria puede ser interna, externa, remota o local con respecto a su ordenador o sistema informático asociado operativamente.

La memoria también puede incluir cualquier medio para almacenar software u otras instrucciones que incluyan, por ejemplo y sin limitación, un disco duro, un disco óptico, disquete, DVD (disco digital versátil), CD (disco compacto), lápiz de memoria, memoria flash, ROM (memoria de solo lectura), RAM (memoria de acceso aleatorio), DRAM (memoria dinámica de acceso aleatorio), PROM (ROM programable), EEPROM (PROM borrable extendida) y/u otros medios legibles por ordenador.

En general, los medios de memoria legibles por ordenador aplicados en asociación con las realizaciones de la divulgación descrita en el presente documento pueden incluir cualquier medio de memoria capaz de almacenar instrucciones ejecutadas por un aparato programable. Cuando sea aplicable, los pasos del método descritos en el presente documento pueden incorporarse o ejecutarse como instrucciones almacenadas en un medio de memoria legible por ordenador o en un medio de memoria. Estas instrucciones pueden ser software incorporado en diversos lenguajes de programación tales como C +, C, Java y/o una variedad de otros tipos de lenguajes de programación de software que pueden aplicarse para crear instrucciones de acuerdo con las realizaciones de la divulgación.

El término "medio legible por máquina" o "medio legible por ordenador" incluye cualquier medio que sea capaz de almacenar, codificar o llevar un conjunto de instrucciones para su ejecución por la máquina y que haga que la máquina realice una o más de cualesquiera metodologías de la presente divulgación. Mientras que el medio legible por máquina se muestra en una realización de ejemplo como un solo medio, el término "medio legible por máquina" debe tomarse para incluir un medio único o múltiples medios (por ejemplo, una base de datos, una o más bases de datos centralizadas o distribuidas y/o cachés y servidores asociados) que almacena/n uno o más conjuntos de instrucciones.

Un medio de almacenamiento puede ser no transitorio o incluir un dispositivo no transitorio. En consecuencia, un medio de almacenamiento no transitorio o un dispositivo no transitorio puede incluir un dispositivo tangible, lo que significa que el dispositivo tiene una forma física concreta, aunque el dispositivo puede cambiar su estado físico. De este modo, no transitorio refiere, por ejemplo, a un dispositivo que permanece tangible a pesar de este cambio de estado.

Los aspectos, realizaciones, características y ejemplos de la divulgación deben considerarse ilustrativos a todos los respectos, y no pretenden limitar la divulgación, cuyo alcance está definido únicamente por las reivindicaciones. Otras realizaciones, modificaciones y usos resultarán evidentes para el experto en la técnica sin apartarse del alcance de la divulgación reivindicada.

El uso de títulos y secciones en la solicitud no pretende limitar la divulgación; cada sección puede aplicarse a cualquier aspecto, realización o característica de la divulgación.

En toda la solicitud, cuando se describe que las composiciones tienen, incluyen o comprenden componentes específicos, o cuando se describen procesos que tienen, que incluyen o comprenden pasos específicos de proceso, se contempla que las composiciones de las presentes enseñanzas también consisten esencialmente en, o constan de, los componentes enumerados, y que los procesos de las presentes enseñanzas también consisten esencialmente en, o constan de, los pasos enumerados del proceso.

En la solicitud, donde se dice que un elemento o componente está incluido y/o seleccionado de una lista de elementos o componentes enumerados, debe entenderse que el elemento o componente puede ser cualquiera de los elementos o componentes enumerados, y que puede ser seleccionado de un grupo que consta de dos o más de los elementos o componentes enumerados. Además, debe entenderse que los elementos y/o características de una composición, un aparato o un método descritos en el presente documento pueden combinarse de maneras variadas sin apartarse del espíritu y alcance de las presentes enseñanzas, ya sean explícitas o implícitas en el presente documento.

El uso de los términos "incluye", "incluyen", "incluyendo", "tiene", "tienen" o "teniendo" debe entenderse generalmente como abierto y no limitante a menos que se indique específicamente lo contrario.

El uso del singular en el presente documento incluye el plural (y viceversa) a menos que se indique específicamente lo contrario. Lo que es más, las formas singulares "un", "una" “la” y "el" incluyen formas plurales a menos que el contexto diga claramente lo contrario. Además, cuando el uso del término "aproximadamente" está antes de un valor cuantitativo, las presentes enseñanzas incluyen también el valor cuantitativo específico en sí mismo ± 10%, a menos que se establezca específicamente lo contrario.

Debe entenderse que el orden de los pasos o el orden para realizar ciertas acciones es inmaterial siempre que las presentes enseñanzas sigan siendo operativas. Lo que es más, se pueden realizar dos o más pasos o acciones simultáneamente.

Cuando se proporciona un intervalo o una lista de valores, cada valor que media entre los límites superior e inferior de ese intervalo o de esa lista de valores se contempla individualmente y se engloba dentro de la divulgación como si cada valor fuera aquí enumerado específicamente. Además, se contemplan y engloban dentro de la divulgación intervalos más pequeños entre los límites superior e inferior e incluyendo a los mismos de un intervalo dado. La lista de valores o intervalos ejemplares no es una renuncia a otros valores o intervalos entre los límites superior e inferior e incluyendo a los mismos de un intervalo dado.

Debe entenderse que las figuras y descripciones de la divulgación se han simplificado para ilustrar elementos que son relevantes para una comprensión clara de la divulgación, al tiempo que se eliminan, por motivos de claridad, otros elementos. El experto en la técnica reconocerá, sin embargo, que estos y otros elementos pueden ser deseables. Sin embargo, debido a que tales elementos son bien conocidos en la técnica, y debido a que no facilitan una mejor comprensión de la descripción, no se proporciona en el presente documento una discusión de tales elementos. Debe apreciarse que las figuras se presentan con fines ilustrativos y no como dibujos de construcción. Los detalles y las modificaciones que se han omitido o las realizaciones alternativas atañen al experto en la técnica. Se puede apreciar que, en ciertos aspectos de la divulgación, un solo componente puede ser reemplazado por múltiples componentes, y múltiples componentes pueden ser reemplazados por un solo componente, para proporcionar un elemento o estructura o para realizar una función o unas funciones determinada/s. Excepto cuando tal sustitución no sea operativa para practicar ciertas realizaciones de la divulgación, tal sustitución se considera dentro del alcance de la divulgación.

Los ejemplos presentados en el presente documento están destinados a ilustrar implantaciones potenciales y específicas de la divulgación. Se puede apreciar que los ejemplos están destinados principalmente a fines ilustrativos de la divulgación para el experto en la técnica. Por ejemplo, en ciertos casos, los pasos u operaciones del método se pueden realizar o ejecutar en un orden diferente, o se pueden añadir, quitar o modificar operaciones.

Claims

REIVINDICACIONES

1. Un método para detectar un armazón biorreabsorbible en un vaso sanguíneo que comprende:

almacenar, en un dispositivo electrónico de almacenamiento de memoria, datos intravasculares de imagen de un retroceso de una sonda intravascular a través del vaso sanguíneo y un armazón bioabsorbible dispuesto en el vaso sanguíneo, teniendo el armazón biorreabsorbible uno o más puntales no metálicos;

generar una pluralidad de cuadros de imagen a partir de los datos intravasculares de imagen almacenados, comprendiendo los datos intravasculares de imagen almacenados una pluralidad de líneas de escaneo, generar una máscara para uno o más cuadros de imagen de la pluralidad de cuadros de imagen;

invertir la máscara para generar una máscara invertida, en el que la máscara invertida comprende regiones de píxeles brillantes separadas por regiones de píxeles oscuros;

detectar un grupo de regiones de píxeles brillantes; e

identificar el grupo de regiones de píxeles brillantes al definir una región interior candidata de un puntal no metálico del armazón biorreabsorbible, en el que las agrupaciones de las regiones de píxeles brillantes definen una pluralidad de regiones aisladas separadas por una pluralidad de regiones de píxeles oscuros.

2. El método de la reivindicación 1, en el que las regiones de píxeles oscuros corresponden al fondo y las regiones de píxeles brillantes corresponden al primer plano.

3. El método de la reivindicación 1, en el que identificar un grupo de regiones de píxeles brillantes comprende realizar un filtrado de múltiples resoluciones usando un primer filtro y un segundo filtro, en el que el primer filtro y el segundo filtro son filtros morfológicos.

4. El método de la reivindicación 1, que comprende adicionalmente detectar una pluralidad de regiones de cruce por cero en un cuadro de imagen o en la máscara invertida, y excluir una o más regiones internas candidatas si las regiones de cruce por cero no están dispuestas en dos o más lados de una región interna candidata de un puntal no metálico.

5. El método de la reivindicación 1, en el que la detección de un grupo de regiones de píxeles brillantes se realiza sobre una base independiente de la forma, de tal manera que no se utilizan cuadros o bordes para identificar el grupo de regiones de píxeles brillantes.

6. El método de la reivindicación 1, que comprende adicionalmente validar una pluralidad de puntales no metálicos detectados y representar visualmente los puntales validados con relación a una interfaz gráfica de usuario de un sistema intravascular de obtención de imágenes.

7. El método de la reivindicación 1, que comprende adicionalmente determinar un límite de la cara de extremo de puntal y determinar un límite del lumen del vaso sanguíneo.

8. El método de la reivindicación 7 que comprende adicionalmente

determinar una distancia D de separación usando un límite detectado de lumen y el límite de la cara de extremo de puntal.

9. El método de la reivindicación 1, que comprende adicionalmente escanear en base a píxel y comparar cada píxel con relación a la circunscripción local del mismo para determinar si un píxel dado es un máximo de intensidad local.

10. El método de la reivindicación 1, que comprende adicionalmente

medir un atributo de tamaño de al menos un puntal en un primer punto en el tiempo;

medir un atributo de tamaño del al menos un puntal en un segundo punto en el tiempo; y calcular un cambio en el atributo de tamaño entre el primer tiempo y el segundo tiempo.

11. Un sistema para detectar un dispositivo biorreabsorbible que tiene puntales en un vaso sanguíneo, comprendiendo el sistema:

uno o más dispositivos de memoria (45); y

un dispositivo informático (40) en comunicación con el dispositivo (45) de memoria, en el que el dispositivo (45) de memoria comprende instrucciones ejecutables por el dispositivo informático (40) para hacer que el dispositivo informático (40) genere una pluralidad de cuadros de imagen de datos intravasculares de imagen almacenados en el dispositivo (240) de memoria,

generar una máscara binaria para la pluralidad de cuadros (250) de imagen;

identificar regiones internas de un primer nivel de intensidad en cada máscara binaria (260);

identificar las regiones del borde de un segundo nivel de intensidad en cada máscara binaria (270);

identificar uno más puntales candidatos en base a por cuadro en base a la posición relativa de una región interior con respecto a una o más regiones del borde; y filtrar puntales candidatos para excluir candidatos si no hay regiones de cruce por cero dispuestas en dos o más lados de un puntal candidato (275).

12. El sistema de la reivindicación 11, en el que el dispositivo (45) de memoria comprende adicionalmente instrucciones ejecutables por el dispositivo informático (40) para hacer al dispositivo informático (40)

invertir la máscara para generar una máscara invertida, donde la máscara invertida comprende regiones interiores brillantes separadas por regiones de borde oscuro.

13. El sistema de la reivindicación 11, en el que el dispositivo (45) de memoria comprende adicionalmente instrucciones ejecutables por el dispositivo informático (40) para hacer al dispositivo informático (40)

validar una pluralidad de puntales detectados y representar visualmente los puntales validados con relación a una interfaz gráfica de usuario de un sistema (277) intravascular de obtención de imágenes.

14. El sistema de la reivindicación 11, donde el dispositivo (45) de memoria comprende adicionalmente instrucciones ejecutables por el dispositivo informático (40) para hacer al dispositivo informático (40)

determinar un límite (280) de la cara de extremo de puntal y

determinar el límite del lumen del vaso sanguíneo.