ES2990134T3

ES2990134T3 - Análisis de composición corporal de modalidad múltiple

Info

Publication number: ES2990134T3
Application number: ES18716810T
Authority: ES
Inventors: Kevin E Wilson; John A Shepherd; Bennett K Ng; Mark Guetersloh; Chao Huang; Thomas L Kelly; Wei Wang; Howard Weiss
Original assignee: Hologic Inc; University of California Berkeley; University of California San Diego UCSD
Current assignee: Hologic Inc; University of California Berkeley; University of California San Diego UCSD
Priority date: 2017-03-31
Filing date: 2018-03-22
Publication date: 2024-11-28
Anticipated expiration: 2038-03-22
Also published as: US20250221680A1; CA3057566A1; JP2020512149A; DK3600005T3; AU2018243634A1; EP3600005B1; EP4434465A3; EP3600005A1; BR112019019952A2; WO2018183086A1; US20200029927A1; US12226250B2; EP4434465A2; AU2018243634B2; JP7337700B2

Abstract

Sistemas y métodos para determinar la composición corporal mediante la combinación de tecnología de rayos X de energía dual (DXA) con tecnología óptica tridimensional (3D) y/o tecnología de bioimpedancia. Un sistema de escaneo multimodal puede incluir una fuente de rayos X de energía dual y un detector de rayos X montados en lados opuestos de un arco en C y configurados para escanear a un paciente en una mesa ópticamente translúcida. El sistema también puede incluir uno o más dispositivos de imágenes ópticas 3D para capturar imágenes ópticas 3D del paciente sustancialmente de manera concurrente con la emisión de los rayos X de energía dual. También se puede incluir una máquina de bioimpedancia en el sistema de escaneo multimodal. Los datos basados en los rayos X de energía dual se pueden combinar con los datos de las imágenes ópticas 3D y/o los datos de bioimpedancia para generar valores de al menos tres compartimentos seleccionados entre: hueso, tejido graso, tejido magro, tejido magro deshidratado y agua. (Traducción automática con Google Translate, sin valor legal)

Description

DESCRIPCIÓN

Análisis de composición corporal de modalidad múltiple

Entender la composición corporal de un paciente puede ser un aspecto importante en el diagnóstico de problemas de salud y proporcionar orientación relacionada con la salud. Por ejemplo, a medida que la población de americanos ancianos, definida como personas de 65 años y mayores, crece en proporción a la población total de EE.UU., es cada vez más importante comprender, diagnosticar y tratar mejor síndromes complejos relacionados con la edad que afectan a este subconjunto de la población de EE.UU. Además, a medida que la competencia continúa aumentando entre los atletas, también es importante el desarrollo de programas de entrenamiento eficaces y eficientes para mejorar el rendimiento.

Sin embargo, los sistemas y métodos de composición corporal han estado previamente limitados en su precisión y utilidad en el diagnóstico de tales sistemas y la evaluación de regímenes de rendimiento. Por ejemplo, las máquinas de absorciometría de rayos X de energía dual (DXA), también conocidas como densitómetros, se han usado habitualmente para determinar la densidad ósea del paciente. Las mediciones de densidad ósea son útiles para determinar dolencias tales como osteoporosis, pero pueden tener un valor más limitado en la evaluación de otros síndromes o en la evaluación de ganancias de rendimiento físico hechas por un régimen de entrenamiento particular. Además, las máquinas DXA no pueden resolver fundamentalmente más de dos tipos de tejido en un píxel dado, por lo que deben hacerse varias suposiciones al medir la composición corporal usando DXA. Estas suposiciones pueden conducir a algunas imprecisiones potenciales. Además, al poder resolver solo dos tipos de tejidos, la utilidad en la determinación de otros tipos de síndromes o mejoras en el rendimiento está inherentemente limitada.

El documento US2007/0238957 A1 da a conocer un sistema de tomografía óptico y de rayos X combinado que emplea un subsistema de rayos X de energía dual que emplea dos fuentes de rayos X y dos detectores de rayos X.

Sumario

La invención se define en el conjunto adjunto de reivindicaciones.

En un aspecto, la tecnología se refiere a un sistema para determinar la composición corporal, incluyendo el sistema: un brazo de soporte; una fuente de rayos X de energía dual montada en el brazo de soporte, estando configurada la fuente de rayos X de energía dual para emitir rayos X de energía dual hacia el objetivo de exploración; un detector de rayos X montado en el brazo de soporte y configurado para detectar los rayos X de energía dual emitidos desde la fuente de rayos X de energía dual después de pasar a través del objetivo de exploración; y un primer dispositivo de obtención de imágenes ópticas 3D montado en el brazo de soporte y configurado para obtener una imagen óptica 3D de un primer lado del objetivo de exploración sustancialmente al mismo tiempo con la emisión de los rayos X de energía dual. En un ejemplo, el sistema incluye una mesa ópticamente translúcida de soporte de paciente sobre la que se posiciona el objetivo de exploración, en el que la mesa ópticamente translúcida está dispuesta entre la fuente de rayos X de energía dual y el detector. En otro ejemplo, el brazo de soporte está configurado para moverse a lo largo de un eje longitudinal del objetivo de exploración. En aún otro ejemplo, el brazo de soporte tiene un brazo superior y un brazo inferior, estando dispuestos el brazo superior y el brazo inferior en lados opuestos de un objetivo de exploración; el primer dispositivo de obtención de imágenes ópticas 3D está montado en el brazo superior; y el sistema incluye además un segundo dispositivo de obtención de imágenes ópticas 3D, montado en el brazo inferior, para explorar ópticamente un segundo lado del objetivo de exploración sustancialmente al mismo tiempo con la emisión de rayos X de energía dual. En todavía otro ejemplo, el primer dispositivo de obtención de imágenes ópticas 3D se selecciona de un grupo que consiste en un dispositivo estereoscópico, un dispositivo de exploración por láser, un dispositivo de luz estructurada, y un dispositivo de luz modulada.

En otro ejemplo del aspecto anterior, el sistema incluye un dispositivo de procesamiento, en el que el detector de rayos X y el primer dispositivo de obtención de imágenes ópticas 3D están acoplados en comunicación al dispositivo de procesamiento, y en el que el dispositivo de procesamiento está configurado para calcular el grosor del objetivo de exploración en una base por píxel. En un ejemplo, el dispositivo de procesamiento está configurado además para determinar, en una base por píxel, valores de al menos tres compartimentos seleccionados de: hueso, tejido graso, tejido magro, tejido magro deshidratado, y agua. En otro ejemplo, el sistema incluye una máquina de bioimpedancia montada en una porción del sistema y acoplada en comunicación con el dispositivo de procesamiento. En aún otro ejemplo, el sistema está configurado para explorar a un paciente en bipedestación. En todavía otro ejemplo, el sistema incluye una báscula.

En otro ejemplo del aspecto anterior, el sistema incluye una báscula conectada operativamente a la mesa y configurada para detectar el peso del objetivo de exploración. En un ejemplo, la mesa incluye una báscula en cada de las patas de la mesa. En otro ejemplo, la fuente de rayos X está configurada para moverse a lo largo del brazo de soporte en una dirección transversal al eje longitudinal del paciente.

En otro aspecto, la tecnología se refiere a un sistema para determinar la composición corporal, incluyendo el sistema: un brazo de soporte; una fuente de rayos X de energía dual montada en el brazo de soporte, estando configurada la fuente de rayos X de energía dual para emitir rayos X de energía dual hacia un objetivo de exploración; un detector de rayos X montado en el brazo de soporte y configurado para detectar los rayos X de energía dual emitidos desde la fuente de rayos X de energía dual después de pasar a través del objetivo de exploración; y una máquina de bioimpedancia conectada operativamente a una porción del sistema y configurada para realizar un análisis de bioimpedancia en al menos una porción del objetivo de exploración. En un ejemplo, el sistema incluye una mesa de soporte de paciente sobre la que se ubica el objetivo de exploración durante la exploración, en el que la mesa de soporte de paciente está en entre la fuente de rayos X de energía dual y el detector. En otro ejemplo, el brazo de soporte está configurado para moverse a lo largo de un eje longitudinal del objetivo de exploración. En aún otro ejemplo, el sistema incluye una pluralidad de dispositivos de obtención de imágenes ópticas 3D montados en el brazo de soporte, en el que la pluralidad de dispositivos de obtención de imágenes ópticas 3D están configurados para obtener imágenes del objetivo de exploración sustancialmente al mismo tiempo con la emisión de los rayos X de energía dual. En todavía otro ejemplo, la máquina de bioimpedancia determina la cantidad de agua en la al menos una porción del objetivo de exploración.

En otro ejemplo del aspecto anterior, el sistema incluye un dispositivo de procesamiento configurado para determinar un valor de al menos tres compartimentos seleccionados de: hueso, tejido graso, tejido magro, tejido magro deshidratado, y agua, para el al menos un segmento del objetivo de exploración. En un ejemplo, el sistema está configurado para explorar un paciente en bipedestación. En otro ejemplo, la al menos una porción incluye una extremidad del objetivo de exploración.

En otro aspecto, la tecnología se refiere a un método para determinar una composición de un objetivo de exploración, incluyendo el método: mover una fuente de rayos X de energía dual, un detector de rayos X, y al menos un dispositivo de obtención de imágenes ópticas 3D a lo largo de un trayecto de exploración del objetivo de exploración; emitir rayos X de energía dual desde la fuente de rayos X; detectar los rayos X de energía dual después de haber hecho pasar los rayos X de energía dual a través del objetivo de exploración; capturar, sustancialmente al mismo tiempo con la emisión de los rayos X de energía dual, imágenes ópticas 3D del objetivo de exploración; basándose en las imágenes ópticas 3D capturadas, determinar un grosor del objetivo de exploración en una base de píxel a píxel; y determinar, mediante un procesador, basándose en el grosor del objetivo de exploración y los rayos X de energía dual capturados, un valor de al menos tres compartimentos seleccionados de: hueso, tejido graso, tejido magro, tejido magro deshidratado, y agua, para al menos un píxel. En un ejemplo, determinar el grosor del objetivo de exploración incluye además: estimar una trayectoria de uno de los rayos X que se desplaza desde la fuente de rayos X de energía dual hasta un píxel predeterminado para el cual se está calculando el grosor; y basándose en las imágenes ópticas 3D capturadas, determinar un grosor del objetivo de exploración a lo largo de la trayectoria estimada de uno de los rayos X para el píxel predeterminado. En otro ejemplo, determinar el grosor del objetivo de exploración incluye: registrar una medición de profundidad a partir de las imágenes ópticas 3D con un espacio global de coordenadas para generar un modelo 3D del objetivo de exploración en el espacio global de coordenadas; basándose en una geometría de la fuente de rayos X de energía dual y el detector de rayos X de energía dual, registrar una trayectoria de los rayos X emitidos en el espacio global de coordenadas; y basándose en la trayectoria de los rayos X emitidos en el espacio global de coordenadas y el modelo 3D, determinar un grosor del objetivo de exploración para un píxel predeterminado. En aún otro ejemplo, determinar el grosor del objetivo de exploración incluye además: modificar una plantilla de un cuerpo humano basándose en las imágenes ópticas 3D capturadas; basándose en la plantilla modificada, identificar espacios de aire externos al cuerpo humano provocados por la forma del cuerpo humano; y ajustar el grosor determinado basándose al menos en parte en los espacios de aire identificados. En todavía otro ejemplo, modificar la plantilla incluye registrar marcadores de referencia de la plantilla en la plantilla con marcadores de referencia del objetivo de exploración en el objetivo de exploración.

En otro ejemplo del aspecto anterior, el método incluye confirmar la posición del objetivo de exploración basándose en las imágenes ópticas 3D capturadas. En un ejemplo, confirmar la posición del objetivo de exploración incluye confirmar que el objetivo de exploración está ubicado totalmente dentro de un campo de exploración. En otro ejemplo confirmar la posición del objetivo incluye confirmar que las partes del cuerpo del objetivo de exploración no se superponen. En aún otro ejemplo, el método incluye determinar, mediante un procesador, basándose en el grosor del objetivo de exploración y los rayos X de energía dual, un hueco gaseoso interno en el objetivo de exploración. En todavía otro ejemplo, el método incluye realizar un análisis de bioimpedancia segmentado para al menos una parte del cuerpo del objetivo de exploración.

En otro ejemplo del aspecto anterior, el método incluye modificar el análisis de bioimpedancia segmentado basándose en al menos uno de los rayos X de energía dual detectados. En un ejemplo, el método incluye determinar el volumen total para el objetivo de exploración basándose en las imágenes ópticas 3D capturadas. En otro ejemplo, el método incluye medir el peso del objetivo de exploración. En aún otro ejemplo, los compartimentos incluyen hueso, tejido graso, y tejido magro. En todavía otro ejemplo, los compartimentos incluyen tejido graso, tejido magro deshidratado, y agua.

En otro ejemplo, el método incluye basándose en el peso y el volumen total del objetivo de exploración, ajustar el valor de al menos uno de los compartimentos. En aún otro ejemplo, el paciente está en bipedestación y el método incluye además hacer girar el objetivo de exploración en una plataforma giratoria. En todavía aún otro ejemplo, el método incluye además generar imágenes de tomografía computarizada de energía dual 3D que son congruentes con las imágenes ópticas 3D capturadas. En otro ejemplo, los rayos X de energía dual emitidos están en forma de un haz en abanico, un haz de lápiz, o un haz de cono. En aún otro ejemplo, el método incluye convertir datos basándose en los rayos X de energía dual detectados en un conjunto base de dos materiales y los dos materiales en el conjunto base de dos materiales puede ser aluminio y acrílico.

En otro aspecto, la tecnología se refiere a un método para determinar una composición de un objetivo de exploración, incluyendo el método: mover una fuente de rayos X de energía dual y un detector de rayos X a lo largo de un trayecto de exploración del objetivo de exploración; emitir rayos X de energía dual; detectar los rayos X de energía dual después de que los rayos X de energía dual hayan pasado a través del objetivo de exploración; realizar un análisis de bioimpedancia segmentado para al menos una parte del cuerpo discreta para determinar la cantidad de agua en la al menos una parte del cuerpo discreta; y determinar, mediante procesador, basándose en los rayos X de energía dual, un valor de al menos un compartimento de hueso, tejido graso, y tejido magro para la al menos una parte del cuerpo discreta. En un ejemplo, el método incluye determinar la forma de un tejido muscular para la al menos una parte del cuerpo discreta basándose en los rayos X de energía dual detectados; y modificar el análisis de bioimpedancia segmentado basándose en la forma del músculo determinada. En otro ejemplo, el método incluye, basándose en la forma determinada del tejido muscular, determinar una posición en el objetivo de exploración para unir al menos un electrodo de un dispositivo de análisis de bioimpedancia. En aún otro ejemplo, el método incluye, basándose en la forma determinada del tejido muscular, modificar una línea límite para procesar los rayos X de energía dual. En todavía otro ejemplo, la al menos una parte del cuerpo discreta es al menos una de un brazo y una pierna.

En otro ejemplo del aspecto anterior, la al menos una parte del cuerpo discreta es un brazo, y un primer electrodo de un dispositivo de análisis de bioimpedancia se une a un hombro asociado con el brazo y un segundo electrodo del dispositivo de análisis de bioimpedancia se une a un dedo asociado con el brazo. En un ejemplo, el método incluye capturar, sustancialmente al mismo tiempo con la emisión de los rayos X de energía dual, imágenes ópticas 3D del objetivo de exploración; determinar la forma de la al menos una parte del cuerpo discreta; y modificar el análisis de bioimpedancia segmentado basándose en la forma determinada de la al menos una parte del cuerpo discreta. En otro ejemplo, el método incluye determinar una forma del músculo en la al menos una parte del cuerpo discreta basándose en los rayos X de energía dual detectados; y modificar el análisis de bioimpedancia segmentado basándose en la forma del músculo determinada en la al menos una parte del cuerpo discreta. En aún otro ejemplo, el método incluye capturar, sustancialmente al mismo tiempo con la emisión de los rayos X de energía dual, imágenes ópticas 3D del objetivo de exploración; determinar la forma de la al menos una parte del cuerpo discreta basándose en las imágenes ópticas 3D capturadas; determinar la forma del músculo en la al menos una parte del cuerpo discreta basándose en los rayos X de energía dual detectados; y modificar el análisis de bioimpedancia segmentado basándose en la forma determinada de la al menos una parte del cuerpo discreta y la forma del músculo determinada. En todavía otro ejemplo, los datos de bioimpedancia se capturan desde el objetivo de exploración posteriormente a una exploración del objetivo de exploración.

Este sumario se proporciona para introducir una selección de conceptos de una forma simplificada que se describen adicionalmente a continuación en la descripción detallada. Este sumario no pretende identificar características clave o características esenciales del objeto reivindicado, ni pretende usarse para limitar el alcance del objeto reivindicado.

Breve descripción de los dibujos

El mismo número representa el mismo elemento o el mismo tipo de elemento en todos los dibujos.

La figura 1A representa una vista en perspectiva de un sistema de exploración de modalidad múltiple según una realización de la tecnología.

La figura 1B representa una vista en perspectiva que muestra componentes internos de un sistema de exploración de modalidad múltiple según una realización de la tecnología.

La figura 1C representa una vista en perspectiva de un sistema de exploración de modalidad múltiple configurado para explorar a un paciente en bipedestación según una realización de la tecnología.

La figura 1D representa una vista esquemática de dispositivos de obtención de imágenes ópticas 3D en un sistema de exploración de modalidad múltiple según una realización de la tecnología.

La figura 1E representa un ejemplo de un entorno operativo adecuado en el que puede implementarse uno o más de los presentes ejemplos.

La figura 1F representa un ejemplo de una red en la que pueden hacerse funcionar los diversos sistemas y métodos dados a conocer en el presente documento.

La figura 2 representa una vista en planta desde arriba de la mesa del sistema de exploración de modalidad múltiple de las figuras 1A-1B.

La figura 3 representa un método de generar datos de composición corporal a partir de un procedimiento de exploración según una realización de la tecnología.

La figura 4 representa una vista en sección transversal esquemática de la tecnología de exploración para determinar el grosor del objetivo de exploración según una realización de la tecnología.

La figura 5 representa un método de determinar el grosor del objetivo de exploración según una realización de la tecnología.

La figura 6 representa un método para modificar el grosor determinado del objetivo de exploración según una realización de la tecnología.

La figura 7 representa un método para identificar espacios gaseosos internos dentro de un objetivo de exploración según una realización de la tecnología.

La figura 8 representa un método para modificar mediciones de bioimpedancia segmentadas basándose en datos de DXA y/u ópticos 3D según una realización de la tecnología.

La figura 9 representa un método para confirmar el posicionamiento de un objetivo para explorar según una realización de la tecnología.

El Apéndice A es un resumen con respecto a la validación de métodos y sistemas que combinan tecnología de DXA y tecnología óptica 3D.

El apéndice B es un resumen con respecto a la validación de métodos y sistemas que combinan tecnología de DXA y tecnología de bioimpedancia

El apéndice C representa imágenes relacionadas con un maniquí que se expone a rayos X y a obtención de imágenes ópticas.

Descripción detallada

La presente tecnología proporciona un sistema de exploración de modalidad múltiple y métodos para determinar la composición corporal de un objetivo de exploración, tal como un paciente. Mediante el uso de modalidades múltiples tal como se describe en el presente documento, se mejoran los resultados del análisis de composición corporal y generalmente proporcionan resultados más precisos y detallados que describen la composición corporal del paciente. El sistema de exploración puede incluir una combinación de dos o más modalidades, incluyendo: (1) tecnología de absorciometría de rayos X de energía dual (DXA), (2) tecnología de exploración óptica tridimensional (3D), y (3) tecnología de análisis de impedancia bioeléctrica (BIA). En determinados sistemas, pueden combinarse las tres modalidades.

Al incluir modalidades múltiples dentro del mismo sistema de exploración, puede obtenerse información adicional y a menudo más precisa sobre la composición corporal. Por ejemplo, el modelo de cuatro compartimentos (4C) a menudo se considera un modelo útil para la composición del cuerpo humano. El modelo separa el cuerpo en compartimentos de mineral óseo, adiposo, agua y proteína, pero tradicionalmente requiere varias mediciones que incluyen una medición de agua corporal total usando isótopos de agua marcados. El presente sistema de exploración de modalidad múltiple es capaz de resolver más compartimentos del modelo 4C. Por ejemplo, tal como se ha analizado anteriormente, la tecnología de DXA sola es incapaz de resolver más de dos materiales en cualquier píxel dado (por ejemplo, hueso y tejido blando). Al combinar la tecnología de DXA con la tecnología de exploración óptica 3D, pueden resolverse tres o más compartimentos (por ejemplo, hueso, grasa y tejido blando magro) usando información espacial, tal como el grosor de una porción del cuerpo, obtenida a partir de la tecnología de exploración óptica 3D. Tales resultados eran anteriormente inalcanzables en la tecnología de DXA. Por ejemplo, para un píxel para el que se detectó hueso, los sistemas de DXA tradicionales no pudieron resolver diferencias de composición en tejido blando que han estado por encima o por debajo del hueso. La presente tecnología es capaz de resolver ese tejido blando en dos compartimentos diferentes, tales como tejido magro y tejido graso. Al combinar la tecnología de DXA con la tecnología de BIA, los compartimentos del modelo 4C también pueden resolverse incorporando las mediciones de agua de la tecnología de BIA con los resultados de la tecnología de DXA. Además, incorporando las tres modalidades dentro del mismo sistema de exploración, la información de cada una de las modalidades puede usarse para mejorar o validar los resultados de otra modalidad sin los requisitos para procedimientos independientes.

La figura 1A representa una vista en perspectiva de un sistema 100 de exploración de modalidad múltiple según una realización de la tecnología, y la figura 1B representa una vista en perspectiva que muestra los componentes internos de un sistema 100 de exploración de modalidad múltiple según una realización de la tecnología. Las figuras 1A-1B se comentan al mismo tiempo. El sistema 100 de exploración de modalidad múltiple incluye componentes de absorciometría de rayos X de energía dual, componentes de exploración óptica 3D, y componentes de BIA. El sistema 100 de exploración de modalidad múltiple incluye un brazo 112 de soporte que tiene brazos 114 y 116 horizontales verticales opuestos separados por una barra 118 vertical. Una mesa 120 de soporte de paciente plana horizontal está dispuesta entre los brazos 114, 116 horizontales y se extiende a lo largo de un eje 122 longitudinal. Un sistema 124 de accionamiento por correa de un tipo bien conocido en la técnica, permite el movimiento del brazo 112 de soporte longitudinalmente a lo largo del eje 122 longitudinal por la longitud de la mesa 120. En otras realizaciones, pueden utilizarse otros tipos de sistemas de accionamiento, incluyendo piñones y engranajes. El eje 122 longitudinal de la mesa 120 generalmente es sustancialmente paralelo a un eje longitudinal de un paciente que está sobre la mesa 120.

Una fuente 126 de rayos X está dentro del brazo 116 inferior. La fuente 126 de rayos X emite un haz 128 en abanico colimado de rayos X dirigido hacia arriba a través de la mesa 120. El haz 128 se detecta o recibe de otra manera por un detector 130 lineal. El haz 128 en abanico está orientado de modo que su extensión 128a más estrecha es a lo largo de un eje 132 transversal y su extensión 128b más ancha es al largo del eje 122 longitudinal. Tal como se apreciará, la ubicación de la fuente 126 de rayos X y el detector 130 puede intercambiarse de modo que la fuente 126 de rayos X esté dentro del brazo 114 superior y el detector 130 está dentro del brazo 116 inferior. El detector 130 incluye una pluralidad de píxeles que detectan los rayos X emitidos desde la fuente 126 de rayos X.

La fuente 126 de radiación emite rayos X de energía dual. La fuente 126 de rayos X de energía dual puede ser un radioisótopo o un tubo de rayos X que funciona a tensión constante para producir un haz de radiación polienergética. El haz puede filtrarse posteriormente con un filtro de borde K para formar dos modos de energía. Alternativamente, la fuente 126 de radiación puede ser un tubo de rayos X que funciona en un modo de tensión conmutada donde la tensión en el tubo de rayos X se cambia periódicamente de una tensión alta a una baja que cambia el espectro de energía del haz de rayos X producido. Por ejemplo, en primer lugar pueden producirse los rayos X de baja energía, luego la tensión de la fuente puede aumentarse para producir rayos X de mayor energía. Puede usarse un filtro de latón para filtrar los rayos X de baja energía cuando se desean rayos X de alta energía. Otras técnicas que incluyen ruedas de filtro giratorias y similares pueden usarse para producir haces de energía dual secuenciales. Los datos se adquieren mediante un detector 130 de banda ancha y detectan datos de alta y baja energía que pueden usarse en mediciones de energía dual. El detector 130 también puede incluir elementos de detección para detectar radiación de alta energía y elementos de detección para detectar radiación de baja energía. En los ejemplos, donde la fuente 126 de radiación alterna o conmuta entre alta y baja energía, el detector 130 puede no necesitar separar alta y baja energía porque las emisiones de alta y baja energía están separadas en el tiempo. Cuando la emisión de alta y baja energía no están separadas en el tiempo, el detector 130 separa las energías alta y baja durante la detección.

También se incorporan una pluralidad de dispositivos 140, 142, 144 de obtención de imágenes ópticas 3D en el sistema 100 de exploración de modalidad múltiple. Un primer dispositivo 140 de obtención de imágenes ópticas 3D y un segundo dispositivo 142 de obtención de imágenes ópticas 3D están montados en el brazo 114 superior. Un tercer dispositivo 144 de obtención de imágenes ópticas 3D está montado en el brazo 116 inferior en el lado opuesto de la mesa 120 desde el primer dispositivo 140 de obtención de imágenes ópticas 3D y el segundo dispositivo 142 de obtención de imágenes ópticas 3D. Al disponer los dispositivos 140, 142, 144 de obtención de imágenes ópticas 3D de tal manera, puede obtenerse una imagen de superficie 3D que captura todas las superficies visibles del paciente 134, incluyendo la parte frontal, posterior y laterales del paciente 134. Cada uno de los dispositivos 140, 142, 144 de obtención de imágenes ópticas 3D puede ser cualquier tipo de dispositivo de obtención de imágenes que es capaz de capturar imágenes de superficie adecuadas para crear un modelo 3D de la superficie del paciente 134. Por ejemplo, cada uno de los dispositivos 140, 142, 144 de obtención de imágenes ópticas 3D puede ser un dispositivo estereoscópico, un dispositivo de exploración por láser, un dispositivo de luz estructurada, o un dispositivo de luz modulada, entre otros o una combinación de los mismos. Por ejemplo, un dispositivo de obtención de imágenes puede incluir dos cámaras y un proyector infrarrojo para generar patrones de luz estructurada. Un ejemplo de dispositivo de obtención de imágenes es el dispositivo de obtención de imágenes KINECT de Microsoft Corporation de Redmond, Washington.

Aunque se representan tres dispositivos 140, 142, 144 de obtención de imágenes ópticas 3D en la figura 1A, puede incorporarse un número mayor o menor de dispositivos de obtención de imágenes ópticas 3D dependiendo del tipo particular de dispositivo de obtención de imágenes y la aplicación. De manera similar, aunque los dispositivos 140, 142, 144 de obtención de imágenes ópticas 3D se representan en ubicaciones y configuraciones particulares en las figuras, también se contemplan otras configuraciones y posibles dependiendo del tipo particular de dispositivo de obtención de imágenes y la aplicación. Por ejemplo, dos dispositivos de obtención de imágenes ópticas 3D pueden estar dispuestos debajo de la mesa 120.

La mesa 120 es generalmente radiolúcida para proporcionar una superficie de soporte sin afectar significativamente a la atenuación del haz 128 en abanico. En algunos ejemplos, la mesa 120 también es ópticamente translúcida para permitir que la cámara 144 de obtención de imágenes ópticas 3D para obtener imágenes del lateral del paciente que descansas sobre la mesa 120. Cada pata 136 de la mesa 120 también puede incluir una báscula o un componente para medir el peso del paciente 134 que está en la mesa. Por ejemplo, al incorporar una báscula en cada una de las patas 136, puede medirse un peso más preciso del paciente 134. Alternativamente, puede disponerse una báscula alejada de la mesa (por ejemplo, en cualquier otro lugar de una sala de reconocimiento). Los datos obtenidos de esa báscula pueden comunicarse directamente al dispositivo informático descrito en el presente documento, o un técnico puede introducirlos manualmente.

La fuente 126 de rayos X y el detector 130 lineal pueden moverse transversalmente a lo largo del eje 132 transversal. La fuente 126 de rayos X y el detector 130 lineal están configurados para moverse a lo largo de los brazos 114 y 116. Este movimiento permite exploraciones transversales del paciente en la mesa 120. El movimiento de la fuente 126 de rayos X y el detector 130 está sincronizado mediante mecanismos 121 de actuación de accionamiento por correa como comprenderán bien los expertos habituales en la técnica. Como con el sistema 124 de accionamiento por correa descrito anteriormente, pueden utilizarse otros tipos de mecanismos de accionamiento en lugar de los mecanismos 124 de actuación de accionamiento por correa.

También puede incorporarse una máquina 146 de bioimpedancia en el sistema 100 de exploración de modalidad múltiple y configurarse para realizar el análisis de espectroscopia de bioimpedancia de un paciente. La máquina 146 de bioimpedancia puede estar montada en el brazo 116 inferior. En otros ejemplos, la máquina 146 de bioimpedancia puede estar montada en otro componente del sistema 100 de exploración de modalidad múltiple. La máquina 146 de bioimpedancia incluye un conjunto de electrodos o contactos que están conectados al paciente 134. Una señal eléctrica se envía a través de uno o más de los electrodos y la señal se recibe a través de uno de los electrodos. A medida que la señal eléctrica pasa a través del cuerpo, se altera por el diferente tejido del cuerpo, y diferentes frecuencias de señales se alteran de manera diferente a medida que pasan a través del cuerpo. Por ejemplo, la señal eléctrica es menos impedida por el tejido muscular que por el tejido adiposo. A través del uso de múltiples frecuencias, puede determinarse el contenido de agua intracelular y agua extracelular, tal como se apreciará por los expertos en la técnica.

Un dispositivo informático que incluye una pantalla y otras opciones de entrada/salida, tales como las comentadas a continuación con referencia a las figuras 1E-1F, puede estar acoplado operativamente al sistema 100 de exploración de modalidad múltiple para visualizar los resultados u otra información recopilada o generada por el sistema 100 de exploración de modalidad múltiple, tal como se comenta en el presente documento. Por ejemplo, la interfaz de usuario puede estar acoplada operativamente a través de una conexión en red o por cable al sistema 100 de exploración de modalidad múltiple.

La figura 1C representa una vista en perspectiva de un sistema 100 de exploración de modalidad múltiple vertical configurad para explorar a un paciente en bipedestación según una realización de la tecnología. El sistema 100 de exploración de modalidad múltiple vertical es sustancialmente similar al sistema 100 de exploración de modalidad múltiple representado en la figura 1A excepto por que los componentes se han girado para acomodar la exploración de un paciente en bipedestación. Como tales, los componentes compartidos entre el sistema 100 de exploración de modalidad múltiple vertical y el sistema 100 de exploración de modalidad múltiple se han marcado con los mismos números de referencia y comparten la función. La báscula en el sistema 100 de exploración de modalidad múltiple vertical, sin embargo, puede estar ubicada por debajo de la posición vertical del paciente para medir de manera precisa el peso del paciente. También puede incluirse una plataforma giratoria en la base del sistema de modalidad múltiple vertical. En un ejemplo de este tipo, el paciente puede girar a medida que se recogen al mismo tiempo, o sustancialmente al mismo tiempo los datos ópticos y de rayos X. Como tal, las imágenes tridimensionales de tomografía pueden reconstruirse a partir de los datos de rayos X de energía dual que son congruentes con las imágenes ópticas 3D de las mismas ubicaciones en el cuerpo.

Además, el sistema 100 de exploración de modalidad múltiple vertical también puede incluir soportes adicionales (no mostrados) para que el paciente repose algo de su peso para permanecer cómodo durante el reconocimiento médico. En este ejemplo, el paciente puede apoyarse contra una pared 120a radiolúcida y transparente para reducir la fatiga durante un reconocimiento médico. En ejemplos adicionales, la pared 120a transparente puede no estar incluida en el sistema 100 de exploración de modalidad múltiple vertical, o la pared 120a translúcida también puede ser una columna o soporte estrecho contra el que el paciente puede estar de pie. También pueden incorporarse otros soportes, tales como agarres, reposabrazos o almohadillas para añadir comodidad al paciente y ayudar a minimizar el movimiento del paciente durante la exploración. En algunos ejemplos, los agarres, reposabrazos o almohadillas también pueden ser radiolúcidos y/u ópticamente translúcidos.

La figura 1D representa una vista esquemática de dispositivos 140, 142, 144 de obtención de imágenes ópticas 3D en un sistema 100 de exploración de modalidad múltiple según una realización de la tecnología. El dispositivo 144 de obtención de imágenes ópticas 3D puede estar dispuesto en un lado opuesto de la mesa 120 (o pared 120a, no mostrado) de un paciente. En este ejemplo, el dispositivo 144 de obtención de imágenes ópticas 3D está dispuesto de modo que está centrado con la mesa 120 de modo que se alinea con una línea 150 central de la mesa 120. El dispositivo 144 de obtención de imágenes ópticas 3D está posicionado a una distancia D1 de la mesa. En algunos ejemplos, la distancia D1 puede ser de aproximadamente 60 cm. En otros ejemplos, la distancia D1 puede ser de entre aproximadamente 40-80 cm.

Los dos dispositivos 140, 142 de obtención de imágenes ópticas 3D ubicados en un lado opuesto de la mesa 120, de modo que un paciente está posicionado entre los dos dispositivos 140, 142 de obtención de imágenes ópticas 3D y la mesa 120. Los dos dispositivos 140, 142 de obtención de imágenes ópticas 3D están separados de manera equidistante de la línea 150 central a una distancia D2 de la misma. En un ejemplo, la distancia D2 es de aproximadamente 26 cm. En otros ejemplos, la distancia D2 puede ser de aproximadamente 10-40 cm. Los dos dispositivos 140, 142 de obtención de imágenes ópticas 3D también pueden inclinarse para definir un ángulo a entre el plano de obtención de imágenes de cada uno de los dispositivos 140, 142 de obtención de imágenes ópticas 3D y el plano de la mesa 120. En un ejemplo, el ánguloaes de aproximadamente 30 grados. En otros ejemplos, el ánguloapuede ser de aproximadamente 20-40 grados. Los dos dispositivos 140, 142 de obtención de imágenes ópticas 3D están ubicados a una distancia D3 por encima de la mesa 120. En un ejemplo, la distancia D1 es de aproximadamente 84,5 cm. En otros ejemplos, la distancia D1 puede ser de aproximadamente 60-100 cm. Las distancias D1, D2, D3 se miden al centro de la base del dispositivo de obtención de imágenes ópticas 3D respectivo.

La figura 1E representa un ejemplo de un dispositivo 1400 informático adecuado que puede estar acoplado al sistema 100 de exploración de modalidad múltiple. El dispositivo 1400 informático es un entorno operativo adecuado en el que pueden implementarse uno o más de los presentes ejemplos. Este entorno operativo puede estar directamente incorporado en el sistema 100 de exploración de modalidad múltiple, o puede estar incorporado en un sistema informático independiente del, pero se usa para controlar, sistema 100 de exploración de modalidad múltiple descrito en el presente documento. Este es sólo un ejemplo de un entorno operativo adecuado y no pretende sugerir ninguna limitación en cuanto al alcance de uso o funcionalidad. Otros sistemas informáticos, entornos y/o configuraciones bien conocidos que pueden ser adecuados para su uso incluyen, pero no se limitan a, ordenadores personales, ordenadores servidores, dispositivos de mano o portátiles, sistemas multiprocesador, sistemas basados en microprocesadores, sistemas electrónicos de consumo programables tales como teléfonos inteligentes, PC de red, miniordenadores, ordenadores centrales, tabletas, entornos informáticos distribuidos que incluyen cualquiera de los sistemas o dispositivos anteriores, y similares.

En su configuración más básico, el entorno 1400 operativo incluye normalmente al menos una unidad 1402 de procesamiento y una memoria 1404. Dependiendo de la configuración exacta y el tipo de dispositivo informático, la memoria 1404 (que almacena, entre otras cosas, instrucciones para realizar métodos de generación de adquisición, procesamiento y representación visual de mediciones dados a conocer en el presente documento) puede ser volátil (tal como una RAM), no volátil (tal como una ROM, una memoria flash, etc.), o alguna combinación de las dos. Esta configuración más básica se ilustra en la figura 1E por la línea 1406 discontinua. Además, el entorno 1400 también puede incluir dispositivos de almacenamiento (extraíbles, 1408 y/o no extraíbles, 1410) que incluyen, pero no se limitan a, dispositivos de estado sólido, discos magnéticos u ópticos o cinta. De manera similar, el entorno 1400 también puede tener dispositivo(s) 1414 de entrada, tales como pantallas táctiles, teclado, ratón, lápiz, entrada de voz, etc., y/o dispositivo(s) 1416 de salida, tales como una pantalla, altavoces, impresora, etc. También se incluyen en el entorno una o más conexiones 1412 de comunicación, tales como LAN,<w>A<n>, punto a punto, Bluetooth, RF, etc.

El entorno 1400 operativo incluye normalmente al menos alguna forma de medios legibles por ordenador. Los medios legibles por ordenador pueden ser cualquier medio disponible al que pueda accederse mediante la unidad 1402 de procesamiento u otros dispositivos que comprendan el entorno operativo. A modo de ejemplo, y no de limitación, los medios legibles por ordenador pueden comprender medios de almacenamiento informático y medios de comunicación. Los medios de almacenamiento informático incluyen medios volátiles y no volátiles, extraíbles y no extraíbles implementados en cualquier método o tecnología para el almacenamiento de información, tal como instrucciones legibles por ordenador, estructuras de datos, módulos de programa u otros datos. Los medios de almacenamiento informático incluyen, RAM, ROM, EEPROM, memoria flash u otra tecnología de memoria, CD-ROM, discos versátiles digitales (DVD) u otro almacenamiento óptico, casetes magnéticos, cinta magnética, almacenamiento en disco magnético u otros dispositivos de almacenamiento magnético, almacenamiento en estado sólido o cualquier otro medio tangible y no transitorio que pueda usarse para almacenar la información deseada.

Los medios de comunicación incorporan instrucciones legibles por ordenador, estructuras de datos, módulos de programa u otros datos en una señal de datos modulada tal como una onda portadora u otro mecanismo de transporte e incluye cualquier medio de suministro de información. El término “señal de datos modulada” significa una señal que tiene una o más de sus características establecidas o cambiadas de tal manera que codifiquen información en la señal. A modo de ejemplo, y no de limitación, los medios de comunicación incluyen medios por cable tales como una red por cable o conexión por cable directa, y medios inalámbricos tales como acústicos, de Rf , infrarrojos y otros medios inalámbricos. Las combinaciones de cualquiera de los anteriores también deben incluirse dentro del alcance de los medios legibles por ordenador.

El entorno 1400 operativo puede ser un único ordenador que opera en un entorno en red usando conexiones lógicas a uno o más ordenadores remotos. El ordenador remoto puede ser un ordenador personal, un servidor, un enrutador, un PC de red, un dispositivo homólogo u otro nodo de red común, y normalmente incluye muchos o todos los elementos descritos anteriormente, así como otros no mencionados de este modo. Las conexiones lógicas pueden incluir cualquier método soportado por medios de comunicaciones disponibles. Tales entornos de red son comunes en hospitales, oficinas, redes informáticas en todo el sector empresarial, intranets e Internet.

En algunos ejemplos, los componentes descritos en el presente documento comprenden dichos módulos o instrucciones ejecutables por el sistema 1400 informático que pueden almacenarse en un medio de almacenamiento informático y otros medios tangibles y transmitirse en medios de comunicación. Los medios de almacenamiento informático incluyen medios volátiles y no volátiles, extraíbles y no extraíbles implementados en cualquier método o tecnología para el almacenamiento de información, tal como instrucciones legibles por ordenador, estructuras de datos, módulos de programa u otros datos. Las combinaciones de cualquiera de los anteriores también deben incluirse dentro del alcance de los medios legibles. En algunos ejemplos, el sistema 1400 informático es parte de una red que almacena datos en medios de almacenamiento remotos para su uso por el sistema 1400 informático.

La figura 1F es un ejemplo de una red 1500 en la que pueden operar los diversos sistemas y métodos dados a conocer en el presente documento. En ejemplos, un dispositivo cliente, tal como el dispositivo 1502 cliente, puede comunicarse con uno o más servidores, tales como los servidores 1504 y 1506, a través de una red 1508. En ejemplos, un dispositivo cliente puede ser un ordenador portátil, un ordenador personal, un teléfono inteligente, un PDA, un ultraportátil o cualquier otro tipo de dispositivo informático, tal como el dispositivo informático en la figura 1E. En los ejemplos, los servidores 1504 y 1506 pueden ser cualquier tipo de dispositivo informático, tal como el dispositivo informático ilustrado en la figura 1E. La red 1508 puede ser cualquier tipo de red capaz de facilitar las comunicaciones entre el dispositivo cliente y uno o más servidores 1504 y 1506. Los ejemplos de tales redes incluyen, pero no se limitan a, LAN, WAN, redes celulares y/o Internet.

En ejemplos, el procesamiento de datos y el rendimiento de los métodos descritos en el presente documento pueden lograrse con el uso de uno o más dispositivos servidores. Por ejemplo, en un ejemplo, un único servidor, tal como el servidor 1504, puede emplearse para ayudar a procesar datos y a realizar los métodos dados a conocer en el presente documento. El dispositivo cliente 1502 puede interactuar con el servidor 1504 a través de la red 1508. En ejemplos adicionales, el dispositivo cliente 1502 también puede realizar la funcionalidad dada a conocer en el presente documento, tal como explorar y procesar datos, que luego pueden proporcionarse a los servidores 1504 y/o 1506.

En ejemplos alternativos, los métodos dados a conocer en el presente documento pueden realizarse usando una red informática distribuida, o una red en la nube. En tales ejemplos, los métodos dados a conocer en el presente documento pueden realizarse mediante dos o más servidores, tales como los servidores 1504 y 1506. Aunque en el presente documento se da a conocer un ejemplo de red particular, un experto en la técnica apreciará que los sistemas y procedimientos dados a conocer en el presente documento pueden realizarse usando otros tipos de redes y/o configuraciones de red. Además, los datos enviados a los servidores y recibidos desde los servidores pueden estar cifrados. Los datos también pueden almacenarse de manera cifrada tanto localmente como en los servidores.

La figura 2 representa una vista en plante de la mesa 120 de los sistemas 100 de exploración de modalidad múltiple de las figuras 1A-1D. Determinados de los componentes descritos anteriormente no se representan en la figura 2 por claridad. El haz 128 en abanico puede explora sobre la superficie de la mesa 120 y, por tanto, puede explorar todo el cuerpo del paciente 134 para generar una serie de imágenes de exploración que se extienden transversalmente que pueden fusionarse para dar una única imagen compuesto o en un conjunto de datos. Alternativamente, una pluralidad de imágenes de exploración pueden fusionarse para dar una única imagen compuesta para una estructura o parte particular del cuerpo. Por ejemplo, una primera imagen de exploración puede abarcar, en secuencia, zonas A1, A2, A3, y A4. La fuente de rayos X y el detector lineal, descritos anteriormente, pueden moverse transversalmente según se requiera, emitir y recibir energía de rayos X a lo largo de las diversas zonas secuenciales. Al final de esta exploración, puede realizarse un movimiento del brazo de soporte, descrito anteriormente, en la dirección longitudinal. Por ejemplo, el brazo de soporte puede moverse hacia los pies del paciente, para alinearse con una segunda zona el paciente de modo que el detector puede realizar una segunda imagen de exploración. La segunda imagen de exploración puede ser en el orden de zonas B4, B3, B2, y B1. Alternativamente, el brazo puede volver al lado de la mesa 120 donde comenzó la primera exploración de imágenes y las zonas de exploración B1, B2, B3, y B4. Puesto que la anchura transversal del paciente 134 es sustancialmente menor que la altura de la parte superior a la parte inferior del paciente, cada imagen de exploración, por ejemplo, todas las zonas 1-4 en cada de trayecto A o trayecto B, se adquiere en un momento muy próximo a sus imágenes de exploración adyacentes y, por tanto, puede reducirse sustancialmente el riesgo de movimiento del paciente y la cantidad de movimiento del paciente. Esta es una de las diversas ventajas marcadas sobre los sistemas de obtención de imágenes que realizan exploraciones a lo largo del eje longitudinal del paciente. Como debe apreciarse, pueden implementarse otros tipos de fuentes de rayos X y técnicas de exploración para realizar una exploración de DXA del paciente 134. Por ejemplo, puede utilizarse un haz de lápiz o un haz de cono. Son posibles todas las técnicas de exploración, tales como usar un único pase del paciente para la exploración, realizar múltiples exploraciones, utilizar técnicas de exploración por trama u otras técnicas de exploración similares.

Las imágenes ópticas tridimensionales también se capturan sustancialmente al mismo tiempo con la emisión de rayos X durante la exploración. Por ejemplo, cuando se emiten rayos X desde la fuente de rayos X, se capturan imágenes ópticas 3D desde los dispositivos de obtención de imágenes ópticas 3D sustancialmente al mismo tiempo. Las imágenes ópticas pueden capturarse justo antes, simultáneamente con, o justo después de la emisión de los rayos X y considerarse que se capturan sustancialmente al mismo tiempo con la emisión de rayos X. En algunos ejemplos, las imágenes ópticas se capturan dentro de un segundo antes o después de la emisión de rayos X. Las imágenes ópticas 3D también capturan imágenes de al menos la misma porción del cuerpo por la que pasan los rayos X emitidos. Al capturar las imágenes ópticas 3D sustancialmente al mismo tiempo con la emisión de rayos X, la imagen óptica 3D capturada capturará la posición y forma del paciente aproximadamente al mismo tiempo que se obtiene la información de rayos X de energía dual. Por tanto, los datos extraídos de las imágenes ópticas 3D, tales como el grosor de la porción del cuerpo, pueden correlacionarse de manera precisa con los datos de los rayos X de energía dual. Los dispositivos ópticos 3D que obtienen las imágenes ópticas pueden configurarse para moverse de manera similar a la fuente de rayos X y al detector. Es decir, los dispositivos ópticos 3D y la fuente de rayos X pueden moverse y obtener imágenes de las zonas A1, A2, A3 y, A4. Alternativamente, los dispositivos ópticos 3D pueden fijarse para impedir el movimiento de los mismos transversalmente al eje 122. En tal caso, mientras que la fuente de rayos X obtiene imágenes de las zonas A1, A2, A3 y, A4 secuencialmente, los dispositivos ópticos 3D pueden obtener imágenes de las zonas A1-A4 simultáneamente. La fuente de rayos X puede obtener imágenes secuencialmente de las zonas B4, B3, B2, y B1, mientras que los dispositivos ópticos 3D obtienen imágenes de las zonas B1-B4 simultáneamente. Se contemplan otros trayectos de exploración. Como debe apreciarse, aunque el paciente 134 se representa tendido sobre la mesa 120, pueden realizarse técnicas de exploración similares para un paciente en bipedestación usando el sistema 100 de modalidad múltiple vertical. Por ejemplo, las imágenes ópticas tridimensionales también se capturan sustancialmente al mismo tiempo con la emisión de rayos X durante la exploración de modo que las imágenes ópticas pueden correlacionarse con la medición de los rayos X.

En otras realizaciones, pueden realizarse exploraciones transversales de partes particulares o discretas del cuerpo. En un ejemplo, una exploración transversal completa de la caja torácica puede incluir exploraciones a lo largo de los trayectos de exploración E, F, G, y H. También puede realizarse una exploración transversal de una única parte del cuerpo que no se extiende a través de todo el trayecto de exploración transversal. Por ejemplo, el fémur izquierdo puede explorarse obteniendo imágenes de las zonas I1, I2, J2, J1, K1, y K2. Se contemplan otros trayectos de exploración transversales.

La figura 3 representa un método 300 de generar datos de composición corporal a partir de un procedimiento de exploración según una realización de la tecnología. El método 300 proporciona un sistema de exploración de modalidad múltiple que tiene una fuente de radiación colimada para producir o emitir un haz radiación dirigido a través de un paciente hasta un detector electrónico de radiación, el último de los cuales recibe, detecta, o mide de otra manera el haz de radiación que pasa a través del paciente. Un conjunto de exploración mueve la fuente de radiación y el detector de radiación a lo largo de al menos un trayecto de exploración transversal a un eje longitudinal de un paciente en la operación 302. Mientras se mueve, la fuente de radiación emite el haz de radiación, operación 304, que se detecta por el detector de radiación en la operación 306. Sustancialmente al mismo tiempo con la emisión y detección de la radiación, datos ópticos 3D, tal como imágenes, se capturan por uno o más dispositivos de obtención de imágenes ópticas 3D en la operación 308. Al capturar las imágenes ópticas sustancialmente al mismo tiempo con la emisión de radiación, las imágenes ópticas capturan de manera más precisa la configuración y posición del paciente al mismo tiempo en una porción particular del paciente que está siendo explorado con los rayos X de energía dual.

El haz detectado y/o los datos ópticos capturados pueden procesarse entonces para formar una imagen, o una porción de la misma, en la operación 310. Por ejemplo, puede generarse un modelo 3D del paciente a partir de los datos ópticos 3D. Además, debido a que el haz tiene una anchura predefinida, el tamaño de cada imagen puede basarse en la anchura del haz y una longitud de desplazamiento del conjunto de exploración. Puede formarse cualquier número de imágenes discretas a medida que el conjunto de exploración se desplaza a lo largo del trayecto de exploración transversal. A medida que el conjunto de exploración atraviesa el trayecto de exploración, uno o más sensores determinan una posición del mismo. En la operación 310, la imagen compuesta puede entonces almacenarse, visualizarse y/o utilizarse de otro modo para el marcado y análisis de tejido, tal como se describe en el presente documento. Si no se alcanza el final del trayecto de exploración tal como se representa en la operación 312, el flujo se ramifica a NO y el movimiento del conjunto de exploración (así como las operaciones 302-310) continúa, generando así una pluralidad de imágenes a lo largo del trayecto de exploración. Una vez que se alcanza el final del trayecto de exploración en la operación 312, se ramifican los flujos SÍ, en los que puede obtenerse información adicional y se produce un procesamiento adicional.

La mesa de soporte de paciente puede soportar un paciente en decúbito supino con la cabeza y los pies del paciente acostados a lo largo de un eje longitudinal y el conjunto de exploración puede mover la fuente de radiación y el detector electrónico a lo largo de una serie de trayectos de exploración transversales sustancialmente perpendiculares al eje longitudinal a través del paciente para adquirir las imágenes de exploración. Un método de este tipo incluye operaciones similares a las representadas en la figura 3. Cuando se alcanza el final de un trayecto de exploración, el sistema puede atravesar entonces un segundo trayecto de exploración transversal que es sustancialmente paralelo al primer trayecto de exploración transversal.

Una vez que se ha completado la exploración, o durante la exploración, en algunos ejemplos, los datos ópticos 3D capturados se correlacionan con los datos de DXA en la operación 314. Como un ejemplo, correlacionar los datos ópticos 3D y los datos de DXA puede incluir determinar el grosor del paciente en una base de píxel a píxel. Por ejemplo, puede usarse un método de trazado de rayos para determinar el grosor de un paciente correspondiente a un píxel particular del detector. La determinación del grosor del paciente en una base de píxel a píxel se comenta adicionalmente con respecto a las figuras 4-6, a continuación.

Los datos de DXA también pueden transformarse en un conjunto base de dos materiales. Por ejemplo, los datos de DXA pueden convertirse en grosores de dos materiales base apropiados, tales como el groso del aluminio y acrílico o el grosor de agua y grasa. Se expone una discusión de conjuntos bases y técnicas que pueden ser adecuadas en este caso en Lehmann LA, Alvarez RE, Macovski A, Brody Wr , Pelc NJ, Riederer sJ y Hall AL 1981 Generalized image combinations in dual kVp digital radiography Med. Phys. 8659-67, DOI 10.1118/1.595025. En la presente tecnología, una densidad superficial equivalente (g/cm2) de cada uno de los dos materiales puede medirse con un sistema de DXA. Esa medición puede combinarse entonces con los datos ópticos 3D. Los datos ópticos también pueden representarse en unidades de densidad superficial (g/cm2) basado en la suposición de que la densidad del paciente tiene una densidad similar a la del agua (1 g/cm3) o usando una densidad medida o promedio del paciente basada en el peso y volumen del paciente determinados a partir de los datos ópticos. Un ejemplo de la técnica descrita por Lehmann se muestra en el Apéndice C. La Figura A es una imagen de un maniquí de cuerpo completo (disponible de Hologic, Inc., de Marlborough, Massachusetts) como el grosor del aluminio, o el grosor del acrílico (también conocido como Lucite). Cada píxel se ha expresado como que tiene un determinado grosor en mm de aluminio y un determinado grosor en mm de acrílico. La figura B es un histograma 2D, representando cada círculo un único píxel en la figura A. La figura C representa el área de la columna vertebral del maniquí, y la figura D es un histograma 2D del área de la columna vertebral. Puede apreciar que la columna vertebral de aluminio del maniquí tiene un mayor grosor de aluminio por píxel tanto en la imagen como en el histograma 2D, que la parte de la imagen que no contiene la columna vertebral de aluminio. Lo que también es evidente es que el grosor total del plástico que no contiene la columna vertebral es de aproximadamente 130 - 135 mm de Lucite, medido por los datos de rayos X de energía dual. El grosor real del maniquí de columna vertebral es mayor de 135 mm, lo que puede determinarse por los datos ópticos. Esto indica que el plástico del maniquí de columna vertebral no es acrílico, de hecho es polietileno de baja densidad. Los datos sobre el grosor del maniquí añaden por tanto información que no podría obtenerse usando sólo los datos de rayos X de energía dual.

Los datos de análisis de bioimpedancia también pueden obtenerse en la operación 316. Los datos de bioimpedancia se obtienen a través de una máquina de bioimpedancia uniendo electrodos al paciente. El análisis de bioimpedancia se realiza de manera segmentada en donde porciones, o segmentos, del cuerpo se analizan específicamente con la máquina de bioimpedancia. Por ejemplo, cuando se desea información para un brazo de un paciente, uno de los electrodos de la máquina de bioimpedancia puede estar unido al hombro del paciente y otros electrodos pueden estar unidos al dedo del paciente. El posicionamiento de los electrodos también puede modificarse basándose en los datos ópticos obtenidos y/o los datos de DXA, tal como se analiza a continuación con respecto a la figura 8. Los datos de análisis de bioimpedancia pueden obtenerse durante la exploración del paciente o después de la exploración del paciente. En algunos ejemplos, pueden obtenerse resultados más precisos realizando el análisis de bioimpedancia después de la exploración debido a que el paciente ha permanecido sustancialmente quieto durante la duración del procedimiento de exploración.

El peso del paciente también puede obtenerse en la operación 318 midiendo el peso del paciente con una báscula. Por ejemplo, los datos de peso pueden recibirse desde un componente de báscula incorporado en cada una de las patas de una mesa de soporte de paciente en un sistema de exploración de modalidad múltiple.

Basándose en los datos obtenidos, incluyendo los datos de exploración de DXA, los datos ópticos 3D, los datos de bioimpedancia y los datos de peso, la composición corporal del paciente se genera usando algunos o todos los datos obtenidos en la operación 320. En algunos ejemplos, la composición corporal puede generarse a nivel de píxel a píxel y/o a nivel de porción o segmento corporal. Al determinar la composición corporal a nivel de píxel a píxel, pueden resolverse tres tipos de tejido para cada píxel usando el grosor del paciente para el píxel particular determinado en la operación 314. Para píxeles que incluyen hueso, la composición corporal incluye determinar cantidades de hueso, tejido magro y tejido graso. Para píxeles que no incluyen hueso, la generación de composición corporal incluye determinar cantidades de tejido graso, tejido magro deshidratado y agua. Por consiguiente, cuando la composición corporal para cada uno de los píxeles se combina para determinar una composición corporal para una porción del cuerpo, tal como un brazo, se generan cuatro compartimentos que incluyen hueso, tejido magro deshidratado, tejido graso y agua. Las cantidades o valores de los compartimentos pueden representarse como porcentajes, densidades superficiales, masas, volúmenes o cualquier otro valor conocido por los expertos en la técnica para representar los compartimentos de composición corporal. Un ejemplo para determinar los tres compartimentos para la composición corporal en una base de píxel a píxel usando el grosor del paciente y los datos de DXA se expone en Malkov S, Shepherd J. Combining 3D optical imaging and dual energy absorptiometry to measure three compositional components. Proceedings of SPIE-- the International Society for Optical Engineering.

2014;8937:893714-. doi:10.1117/12.2040903.

Los datos de análisis de bioimpedancia junto con los datos de DXA también pueden usarse para generar la composición corporal para una porción o segmento del cuerpo particular. Por ejemplo, al recibir datos de análisis de bioimpedancia segmentados para un brazo de un paciente, puede determinarse la cantidad de agua para el brazo del paciente. La cantidad de agua determinada a través de los datos de BIA puede combinarse con los datos de DXA para proporcionar los compartimentos del modelo 4C. Se expone un método para combinar datos de DXA y datos de BIA para un análisis de cuerpo completo Wilson JP, Strauss BJ, Fan B, Duewer FW, Shepherd JA. Improved 4-compartment body-composition model for a clinically accessible measure of total body protein. Am J Clin Nutr. 2013; 97:497-504. doi: 10.3945/ajcn.112.048074. PubMed PMID: 23364008. Aunque la referencia anterior analiza datos de BIA de cuerpo entero, la referencia no aborda el uso de datos de BIA segmentados, tales como datos de BIA para una parte del cuerpo discreta. La combinación de datos de BIA segmentados y datos de DXA a menudo no es una operación directa. Por ejemplo, determinar la ubicación apropiada del electrodo para medir una parte del cuerpo discreta que se alinea de manera precisa con los datos de DXA es una tarea desafiante. Las soluciones a este problema se explican con más detalle a continuación con respecto a la figura 8.

El peso del paciente también puede utilizarse para generar la composición corporal. En algunos ejemplos, el peso del paciente puede usarse como una verificación de la composición corporal determinada a partir de los datos de DXA junto con los datos ópticos 3D y/o los datos de bioimpedancia. Por ejemplo, basándose la composición corporal determinada a partir de los datos de DXA y los datos ópticos 3D, puede determinarse un volumen total para el paciente. Debido a las densidades conocidas de los diferentes compartimentos, también puede calcularse entonces una masa para el paciente. Esa masa puede compararse con el peso medido del paciente para verificar los datos de composición corporal generados. El peso también puede usarse para modificar los datos de composición corporal generados donde la masa o peso estimados del paciente difiere de la masa o peso medidos del paciente.

Los datos de composición corporal generados a partir de los datos de DXA y los datos ópticos 3D también pueden compararse con los datos de composición corporal generados a partir de los datos de DXA y los datos de bioimpedancia. Si los resultados difieren en más de un umbral predeterminado, entonces puede visualizarse un mensaje de error que indica una exploración potencialmente imprecisa. En algunas realizaciones, la composición corporal resulta de los datos de dXa y los datos ópticos 3D pueden fusionarse con los datos de composición corporal generados a partir de los datos de DXA y los datos de bioimpedancia. Por ejemplo, los dos conjuntos de datos de composición corporal pueden promediarse o modificarse mediante un factor predeterminado o conjunto de pesos para compensar las diferencias entre los dos conjuntos de datos.

Tal como se ha comentado anteriormente, los datos ópticos 3D capturados pueden usarse para determinar el grosor del paciente en un nivel de píxel a píxel. Para determinar ese grosor, puede implementarse un algoritmo de trazado de rayos para determinar el grosor de un rayo particular, o subconjunto de rayos, emitido desde la fuente de rayos X y que alcanza el píxel particular. La figura 4 representa una vista en sección transversal esquemática del sistema 400 de exploración de modalidad múltiple para determine el grosor T de un objetivo de exploración, tal como un paciente 434, según una realización de la tecnología. El sistema 400 de exploración de modalidad múltiple puede ser el mismo que los sistemas 100 de exploración de modalidad múltiple representados en las figuras 1A-1F anteriores. El sistema 400 de exploración de modalidad múltiple incluye una fuente 426 de rayos X que emite rayos X de energía dual hacia un paciente 434 sobre una mesa 420. Los rayos X se detectan mediante un detector 430 después de pasar a través del paciente 434. Un rayo 428 emitido desde la fuente 426 de rayos X se representa en la figura 4. El rayo 428 se emite desde la fuente 426 de rayos X, pasa a través de una porción, tal como una pierna u otra extremidad, del paciente 434, donde se detecta por un píxel 431 del detector 430. Por consiguiente, el grosor T del paciente 434 correspondiente al rayo 428 particular es la distancia que el rayo 428 se desplaza a través del paciente 434. Luego puede usarse ese grosor T, en combinación con los datos de DXA para el píxel 431, para generar datos de composición corporal para el píxel 431. Como debe apreciarse, aunque el rayo 428 se representa como un único rayo, puede ser una colección de rayos que se detectan por el píxel 431 particular. Además, el rayo 428 puede ser representativo de un rayo central de la colección de rayos que se detectan por el píxel 431 particular.

La figura 5 representa un método 500 para determinar el grosor del objetivo de exploración, tal como un paciente, según una realización de la tecnología. La determinación del grosor T descrito anteriormente en la figura 4 requiere superar obstáculos sustanciales provocados por las geometrías de dos sistemas de obtención de imágenes diferentes, por ejemplo, la tecnología de obtención de imágenes de DXA y la tecnología de obtención de imágenes ópticas 3D. La fuente de rayos X y el detector lineal generalmente encajan bien en un conjunto de coordenadas, mientras que los dispositivos ópticos 3D generalmente encajan bien en conjuntos independientes de coordenadas. En general, estos conjuntos múltiples de coordenadas no se prestan inmediatamente a cálculos o determinaciones simples. El método 500 proporciona una solución para determinar el grosor de un paciente correspondiente a un píxel particular a pesar de tener múltiples sistemas de obtención de imágenes con diferentes geometrías.

En la operación 502, puede determinarse una trayectoria de uno de los rayos X correspondiente a un píxel particular. La trayectoria puede ser una trayectoria estimada basada en la ubicación y geometría de la fuente de rayos X y el píxel particular para el cual se desea el grosor del paciente. En la operación 504, las mediciones de profundidad de uno o más dispositivos ópticos 3D puede registrarse en un espacio global de coordenadas. El espacio global de coordenadas puede estar conectado a tierra, o tener origen, basándose en uno de los componentes dentro del sistema de exploración de modalidad múltiple, tal como la mesa. En un ejemplo de este tipo, el origen del sistema global de coordenadas puede estar en el centro de la mesa. En otros ejemplos, el origen del sistema global de coordenadas puede ser una porción del brazo de soporte, la fuente de rayos X, el detector lineal, o uno de los dispositivos ópticos 3D que se mueven. En algunos ejemplos, en la operación 504, las mediciones de profundidad de los dispositivos ópticos 3D sólo puede registrarse para una parte del cuerpo por la que pasa a través el rayo basándose en la trayectoria estimada. Basándose en las mediciones de profundidad registradas a partir de los dispositivos ópticos 3D, se genera un modelo 3D para el paciente, o una parte del cuerpo del paciente, en el espacio global de coordenadas en la operación 506. El modelo 3D del paciente representan al paciente en tres dimensiones de manera que puede determinarse una profundidad en el espacio global de coordenadas.

En la operación 508, la trayectoria de uno de los rayos X correspondiente al píxel deseado se registra en el espacio global de coordenadas. Registrar el uno de los rayos X en el espacio global de coordenadas implica tener en cuenta las geometrías y las ubicaciones de la fuente de rayos X y el detector en comparación con las geometrías y las ubicaciones de cada uno de los dispositivos ópticos 3<d>. En la operación 510, una vez que la trayectoria del uno de los rayos X se registra en el espacio global de coordenadas, el grosor del paciente correspondiente a un píxel particular se determina a partir del modelo 3D del paciente en el espacio global de coordenadas. Luego puede usarse ese grosor para generar datos de composición corporal correspondientes al píxel particular, tal como se comentó anteriormente. El método 500 puede ser una parte de la operación 314 en el método 300 representado en la figura 3.

El grosor determinado a partir de los datos ópticos 3D, tal como el grosor determinado en el método 500, sin embargo, puede contener imprecisiones debido a que los datos ópticos 3D están limitados a exploraciones de superficie del paciente. Por ejemplo, pueden existir espacios de aire entre las superficies externas del paciente, tal como el área hueca en la axila debajo de la unión del brazo y el hombro. Si se determina un grosor para uno de los rayos X que pasa a través de la axila basándose en un modelo 3D a partir de la obtención de imágenes de superficie, el grosor puede ser incorrecto porque el espacio de aire no puede capturarse por el modelo 3D. La figura 6 representa un método 600 para modificar un grosor determinado del objetivo de exploración según una realización de la tecnología. El método 600 utiliza una plantilla de un humano típico y modifica la plantilla para que sea más similar al paciente real que se está explorando. Los espacios de aire en el paciente se estiman a continuación basándose en la plantilla modificada y se usan para ajustar el grosor del paciente.

Más específicamente, en la operación 602 en el método 600, se accede a una plantilla convencional de un cuerpo humano. Los marcadores de referencia u otros puntos de referencia del paciente se identifican a partir de las imágenes ópticas 3D en la operación 604. Los marcadores de referencia o marcas de referencia del paciente pueden identificarse a partir de un modelo 3D del paciente generado a partir de los datos de imagen capturados de los dispositivos ópticos 3D. Uno o más de los marcadores de referencia u otros puntos de referencia identificados en el paciente se correlacionan entonces con la plantilla del cuerpo humano. En la operación 606, la plantilla del cuerpo humano se modifica entonces para que coincida con los marcadores de referencia o puntos de referencia identificados en el paciente. Los espacios de aire en la plantilla modificada se identifican entonces en la operación 608. Por ejemplo, puede identificarse un espacio de aire en la axila o el pliegue interglúteo de la plantilla modificada. En la operación 610, un grosor determinado para el paciente para un píxel particular, tal como el grosor determinado en el método 500 representado en la figura 5, se ajusta basándose en el espacio de aire identificado si los rayos X que alcanzan el píxel particular pasan a través del espacio de aire. Por ejemplo, para determinar si los rayos X pasaron a través del espacio de aire, la plantilla modificada puede alinearse con el modelo 3D del paciente generado a partir de las imágenes 3D capturadas del paciente. Una vez que el modelo 3D y la plantilla modificada están alineados, puede realizarse una determinación si los rayos X pasan a través de cualquiera de los espacios de aire identificados en la plantilla modificada. Si los rayos X pasaron a través de un espacio de aire identificado, el grosor del paciente para el píxel particular se reduce basándose en el tamaño y la forma del espacio de aire identificado. El grosor ajustado puede usarse entonces para generar datos de composición corporal, tal como en la operación 320 del método 300 representado en la figura 3.

Aunque el método 600 identifica espacios de aire entre superficies exteriores del paciente, tal como en la axila, la presente tecnología también puede usarse para identificar espacios gaseosos internos dentro de un paciente. La Figura 7 representa un método 700 para identificar espacios gaseosos subcutáneos dentro de un objetivo de exploración según una realización de la tecnología. En la operación 702, puede determinarse un volumen para una porción del paciente para uno o más píxeles basándose en los datos de composición corporal generados en el método 300 representado en la figura 3. Se expone un método para determinar el volumen a partir de datos de DXA y/o datos de composición corporal en Wilson JP, Mulligan K, Fan B, y col. Dual-energy X-ray absorptiometry-based body volume measurement for 4-compartment body composition. The American Journal of Clinical Nutrition.

2012;95(1):25-31. doi:10.3945/ajcn.111.019273. Se genera un volumen para un píxel o conjunto de píxeles particular basándose en los datos ópticos 3D en la operación 704. El volumen puede determinarse a partir de los datos ópticos 3D usando la forma y el tamaño de cada píxel y las determinaciones de grosor analizadas anteriormente. Por ejemplo, el volumen del paciente correspondiente a uno o más píxeles puede generarse a partir de un modelo 3D del paciente generado a partir de los datos de imagen 3D capturados. El volumen determinado a partir de los datos de composición corporal y/o los datos de DXA se compara con el volumen generado a partir de los datos ópticos 3D en la operación 706.

En la operación 708, los espacios gaseosos internos dentro del paciente se identifican basándose en la comparación de volúmenes en la operación 706. Si el volumen determinado a partir de los datos ópticos 3D es mayor que el volumen predicho a partir de los datos de composición corporal, puede haber un espacio gaseoso anómalo dentro del paciente en una ubicación a lo largo de la trayectoria o los rayos X correspondientes al uno o más píxeles para los cuales se determina el volumen. En algunos casos, son de esperar espacios gaseosos internos, tal como en los pulmones. En el abdomen, sin embargo, tales espacios gaseosos pueden ser anómalos y pueden ser indicadores de afecciones potencialmente graves. Por consiguiente, una plantilla del cuerpo humano modificada, tal como la plantilla del cuerpo humano modificada generada en la operación 606 en el método 600 representado en la figura 6 puede usarse como referencia para comparación. Por ejemplo, la plantilla del cuerpo humano modificada puede indicar una ubicación o volumen de los pulmones u otros espacios gaseosos esperados dentro de un cuerpo humano convencional. Si la diferencia entre los volúmenes comparados en la operación 706 supera un umbral predeterminado, puede predecirse un espacio gaseoso anómalo. Por ejemplo, si la diferencia entre los volúmenes comparados en la operación 706 es mayor que la diferencia de volumen predicha a partir de la plantilla humana modificada, puede predecirse un espacio gaseoso anómalo. De manera similar, si existe una diferencia entre los volúmenes comparados en la operación 706 para una zona donde los espacios gaseosos son inesperados, puede predecirse que existe un espacio gaseoso anómalo en el paciente. Determinados espacios gaseosos, tales como el gas intestinal, pueden esperarse en el abdomen para algunos pacientes. Puede utilizarse una cantidad de cantidad esperada o aceptable de gas intestinal para calcular el umbral predeterminado. Las imágenes ópticas también pueden analizarse para identificar la protuberancia en la superficie del paciente para confirmar adicionalmente un espacio gaseoso interno. En algunos ejemplos, los datos extraídos con respecto a la presencia de espacios gaseosos pueden utilizarse para determinar los valores de los diferentes compartimentos basándose en la cantidad de gas o aire detectada.

La figura 8 representa un método 800 para modificar mediciones de bioimpedancia segmentadas basándose en datos ópticos 3D y/o de DXA según realización de la tecnología. Las mediciones de análisis de bioimpedancia se basan tradicionalmente en un conjunto de suposiciones basadas en la forma o geometría del cuerpo, tal como una constante de geometría (K). Un ejemplo de cómo un análisis de bioimpedancia se basa en un factor de geometría (K) se expone en De Lorenzo A, Andreoli A, Matthie J, Withers P. Predicting body cell mass with bioimpedance by using theoretical methods: a technological review. J Appl Physiol 1997; 82:1542-58. Tal como se describe en el Apéndice C de la referencia deDe Lorenzo,el factor de geometría (K) se basa en la geometría de cinco cilindros que representan el volumen del cuerpo. Al discernir la forma real del cuerpo humano o las formas musculares del cuerpo a través de los datos de DXA y/o los datos ópticos, puede mejorarse la suposición de cinco cilindros. Por ejemplo, la derivación del factor de geometría (K) puede basarse en un número infinito de cilindros que tienen una longitud infinitesimal, proporcionando una ecuación para que el factor de geometría (K) sea una integral para la circunferencia del músculo para segmentos del cuerpo, tales como los brazos, piernas y tronco. El método 800 proporciona soluciones para mejorar el análisis de bioimpedancia segmentada para su uso con datos de DXA.

En la operación 802, la forma del tejido muscular para una parte deseada del cuerpo se determina a partir de los datos de DXA. La forma del músculo puede determinarse a partir de una imagen formada a partir de los datos de DXA. En la operación 804, la forma de la porción del cuerpo puede determinarse a partir de los datos ópticos 3D capturados por los dispositivos ópticos 3D. Por ejemplo, la forma del brazo de un paciente puede determinarse a partir del modelo 3D del paciente, tal como el modelo 3D generado en la operación 506 del método 500 representado en la figura 5.

Basándose en cualquiera o ambas de la forma del músculo determinada en la operación 802 y los datos de forma de la parte del cuerpo determinados en la operación 804, puede proporcionarse una guía de posicionamiento de electrodos para el análisis de bioimpedancia en la operación 806. La ubicación de los electrodos para una medición de bioimpedancia puede ser un factor significativo en la medición precisa de una parte del cuerpo deseada. Conociendo la forma de la parte del cuerpo y/o la forma del músculo a través del cual se desplazará la señal eléctrica, los electrodos pueden colocarse de una manera más óptima. La guía puede proporcionarse a través de una pantalla de visualización con indicadores visualizados en una imagen del paciente o en un modelo del paciente.

Las mediciones de bioimpedancia también pueden modificarse en la operación 808 basándose en cualquiera o ambas de la forma del músculo determinada en la operación 802 y los datos de forma de la parte del cuerpo determinados en la operación 804. Como ejemplo, las suposiciones y/o aproximaciones usadas generalmente en un análisis de bioimpedancia pueden modificarse basándose en la forma real del músculo y/o la forma real de la parte del cuerpo. Por ejemplo, en algunos análisis de bioimpedancia, un brazo o una pierna puede aproximarse como un cilindro. Al tener la forma real del brazo basada en un modelo 3D del paciente, la forma real puede usarse para los cálculos de bioimpedancia en lugar de la aproximación cilíndrica. La forma real del músculo puede usarse de manera similar para modificar y refinar adicionalmente los cálculos de bioimpedancia. Además, la forma de la parte del cuerpo y/o la forma del músculo determinadas pueden usarse para modificar una línea límite usada para segmentar y procesar los datos de DXA.

En algunos ejemplos, los datos DXA y/o los datos ópticos 3D pueden procesarse por la máquina de bioimpedancia al final de la exploración. Una vez que los datos de DXA y/o los datos ópticos 3D son recibidos y procesados por la máquina de bioimpedancia, pueden tomarse las mediciones de bioimpedancia. En otros ejemplos, las mediciones de bioimpedancia pueden tomarse antes de que se procesen los datos de DXA y/o los datos ópticos 3D, y esas mediciones de bioimpedancia pueden modificarse en un momento posterior una vez que se hayan procesado los datos de DXA y/o los datos ópticos 3D.

La figura 9 representa un método 900 para confirmar el posicionamiento de un paciente para su exploración según una realización de la tecnología. En la operación 902, se identifica una posición del paciente basándose en imágenes ópticas 3D capturadas. La posición del paciente puede identificarse antes de una exploración del paciente o durante la exploración. La posición del paciente se compara entonces con los criterios de aceptación en la operación 904. Los criterios de aceptación pueden incluir una pluralidad de reglas o posiciones aceptables predefinidas. Por ejemplo, una regla puede ser que todo el paciente debe estar completamente dentro del campo de exploración. Otra regla puede ser que ninguna porción del paciente se superponga a otras porciones del paciente. Por ejemplo, un paciente puede cruzar sus piernas o colocar sus manos debajo de otra porción del cuerpo, ambos de los cuales conducirían a resultados de exploración imprecisos. En la operación 906 se realiza una determinación en cuanto a si la posición del paciente satisface los criterios de aceptación y, por tanto, es apropiada. Si la posición del paciente no es adecuada, el método 900 pasa a la operación 910 donde se evita que la exploración del paciente comience o se pause si la exploración ya se ha iniciado. Al pausar la exploración, puede presentarse una alerta para indicar una posición inapropiada del paciente. La alerta también puede visualizar un motivo por el que la posición del paciente es inapropiada junto con instrucciones para proporcionar al paciente instrucciones para indicar al paciente cómo moverse a una posición apropiada. En la operación 912, el paciente se recoloca en una posición adecuada para su posterior exploración. El método 900 pasa entonces de vuelta a la operación 902 donde el método 900 se repite durante toda la duración de la exploración, ya sea continuamente o a intervalos.

Si se determina que la posición de exploración es adecuada en la operación 906, el método 900 pasa a la operación 908 donde comienza o continúa la exploración si la exploración ya se ha iniciado. El método 900 pasa entonces de vuelta a la operación 902 donde el método 900 se repite durante toda la duración de la exploración, ya sea continuamente o a intervalos. Al continuar confirmando una posición adecuada del paciente a través de la obtención de imágenes ópticas 3D, la exposición a radiación del paciente se limita a los tiempos en los que el paciente está en una posición adecuada. Por ejemplo, la emisión de radiación se evita cuando el paciente está en una posición inadecuada que daría como resultado datos de exploración inutilizables o imprecisos.

APÉNDICE A

Integrating Dual Energy X-Ray and 3D Surface imaging for Enhanced Multicompartment Tissue Composition Assessment: the Ultra DXA project

Bennett K. Ng, Wei Wang, Chao Huang, Howard Weiss, Thomas L. Kelly, Kevin E. Wilson, John A. Shepherd Introducción: La capacidad de la absorciometría de rayos X de energía dual (DXA) para resolver sólo dos materiales superpuestos da como resultado soluciones exactas para la masa de tejido blando sobre el hueso, pero necesita una aproximación espacial significativa para estimar la composición de tejido blando sobre el hueso. Para mejorar la precisión de la medición de la composición de tejido blando, se propone una combinación novedosa de obtención de imágenes óptica de imágenes 3D de cuerpo entero con DXA para densitometría verdadera de píxel por píxel de 3 compartimentos.

Métodos: Se ha desarrollado un dispositivo prototipo integrando tres cámaras ópticas 3D (Kinect, Microsoft, Redmond, WA) y por encima y por debajo de un tablero de mesa personalizado ópticamente transparente instalado en un dispositivo Hologic Discovery/W (Hologic, Marlborough, MA). Las imágenes de profundidad de las cámaras se ensamblan para estimar las longitudes de trayectos de rayos X correspondientes a cada píxel de DXA. La separación de material se demostró usando múltiples exploraciones en un maniquí en escalones de 6 cm de materiales biológicamente equivalentes a grasa (cera azul), agua (Plastic Water) y proteína (Delrin). Para la calibración, se usaron 45 combinaciones de grosor. Se está realizando un reclutamiento de 30 participantes.

Resultados: El dispositivo se muestra en la figura 1, parte superior. Usando la calibración, se crearon imágenes de material desconvolucionadas de los compartimentos del maniquí de grasa, agua y proteína. (figura 1, parte inferior). Las imágenes ópticas individuales del maniquí en escalones tenían errores de grosor (DE) de aproximadamente 2,3 mm en cada escalón. La evaluación de imágenes ópticas múltiples mostró que la recogida de 20 imágenes reduce el error por debajo de 0,5 mm. El acuerdo de mediciónin vivoentre Ultra DXA y DXA convencional se demostrará usando datos recogidos de participantes. Adicionalmente, se presentará una obtención de imágenes de 4 compartimentos completa.

Análisis: Se ha demostrado la capacidad de Ultra DXA para resolver 3 materiales simultáneamente con alta precisión y exactitud. Si es exitoso, este dispositivo podría ofrecer una nueva herramienta para la evaluación de composición corporal rápida, accesible, de alta fidelidad, incluyendo la separación de proteínas y agua, que puede ser valiosa para la monitorización de afecciones tales como la sarcopenia.

Figura 1; (Parle superior) Sistema prototipo de Ultra DXA con tablero de mesa acrilico transparente integrado y cámaras de profundidad 3D (Parte media izquierda) Maniquíenescalones con cera azut/Plastic Water sobre láminas de Delrin (Parte media derecha) La precisión de grosor 3D esde2.3m m para una única imagen óptima Promediar5imágenes reduce la precisión por debajo de 1 mm (Parteinferior) imágenesde composición derivados del maniquí en escalones. Tenga en cuentaque tascomposiciones relativas sonexactasy que la uniformidad de la lámina de Delrin se detecta de manera precisa entosdiversos escalones.

APÉNDICE B

Validation of Rapid 4-Compartment Body Composition Assessment using Dual-Energy X-Ray Absorptiometry and Bioelectrical Impedance Analysis

Bennett K. Ng, Wei Wang, Chao Huang, Howard Weiss, Thomas L. Kelly, Kevin E. Wilson, John A. Shepherd Introducción: El modelo de cuatro compartimentos (4C) es un método de referencia para la composición del cuerpo humano. El modelo separa el cuerpo en compartimentos de mineral óseo, adiposos, de agua y proteína, pero tradicionalmente requiere varias mediciones que incluyen una medición del agua corporal total usando isótopos de agua marcados. Los requisitos de coste y tiempo del método impiden un amplio uso clínico, pero se ha propuesto un modelo simplificado que integra absorciometría de rayos X de energía dual (DXA) y análisis de impedancia bioeléctrica (BIA) para una evaluación 4C rápida.

Objetivo: Validar el uso de mediciones de agua corporal a partir de la impedancia bioeléctrica para su uso en el análisis de composición corporal de 4 compartimentos.

Métodos: Se están reclutando 30 participantes adultos sanos para someterlos a exploraciones de DXA de cuerpo completo (Discovery/W personalizado, Hologic Inc., Marlborough, MA), tres mediciones de BIA de multifrecuencia segmentarias (S10, InBody USA, Cerritos, CA), medición de agua corporal total mediante protocolo de dilución con deuterio de 4 horas y medición del volumen corporal mediante pletismografía por desplazamiento de aire (ADP) (BODPOD, COSMED USA, Inc., Concord, CA). La composición de 4C se calculó usando el modelo Lohman (masa en báscula, masa ósea a partir de DXA, agua corporal a partir de dilución con D2O, volumen a partir de ADP) y un método simplificado que usa BIA para agua corporal y DXA para volumen corporal descrito por Wilson. Se evaluó la precisión de las mediciones del % de grasa de los diversos modelos.

Resultados: En el momento de escribir este artículo, 13 participantes (3 hombres) han completado el protocolo del estudio. La desviación media y estándar de la edad fue de 35,8 ± 13,9 años y el IMC fue de 26,4 ± 4,3 kg/m2. Repetir las mediciones de agua corporal total a partir de BIA mostró alta precisión (°/CV = 1,5 %, con recolocación). Cinco participantes (1 hombre) tuvieron mediciones válidas de TBW de dilución con deuterio. En este subgrupo, las mediciones de agua por BIA mostraron una alta correlación con D2O (R2 = 0,99, RMSE = 0,57 L). Se aplicó una corrección lineal para eliminar el sesgo: [TBW_BIAoorregida] = 0,81 * [TBW_BIA] 4,96. Las mediciones de porcentaje de grasa de todas las modalidades presentaron una alta correlación con el modelo de Lohman pero con pendientes diferentes de 1 y algunos desfases significativos. 4C DXA+BIA fue la aproximación más próxima (véase la figura 1). Conclusiones: Este trabajo demuestra una técnica simplificada, clínicamente viable que incorpora tecnología de DXA y BIA para la composición corporal de cuatro compartimentos. Se requieren datos adicionales para una calibración adicional. La traducción de esta técnica a la práctica clínica permitiría una evaluación clínica de 4C rápida y accesible importante para monitorizar afecciones con atrofia muscular tales como sarcopenia y caquexia.

Figura 2: Porcentaje de grasa medido mediante diversas modalidades frente al modelo de Lohman de 4C de referencia. Todos los modelos presentan alta correlación con respecto al modelo de Lohman de 4C de referencia. El modelo 4C DXA+BIA se aproxima de manera más próxima al modelo de Lehman. Las ordenadas en el origen sólo se incluyeron si P<0.05.

Referencia:

S. B. Heymsfield et al., “Multi-component molecular-level body composition reference methods: evolving concepts and future directions”, Obes Rev, vol. 16, n.° 4, págs. 282-294, abril de 2015.

APÉNDICE C

18

��

Claims

REIVINDICACIONES

i. Sistema (100) para determinar la composición corporal, comprendiendo el sistema:

un brazo (114) de soporte configurado para moverse a lo largo de un eje de un objetivo de exploración; una fuente (126) de rayos X de energía dual montada en el brazo de soporte, estando configurada la fuente de rayos X de energía dual para emitir rayos (128) X de energía dual hacia el objetivo de exploración; un detector (130) de rayos X configurado para detectar los rayos X de energía dual emitidos desde la fuente de rayos X de energía dual después de pasar a través del objetivo de exploración; y

un primer dispositivo (140) de obtención de imágenes ópticas 3D montado en el brazo de soporte y configurado para obtener una imagen óptica 3D de un primer lado del objetivo de exploración sustancialmente al mismo tiempo con la emisión de los rayos X de energía dual.
2. Sistema según la reivindicación 1, que comprende además una mesa o pared ópticamente translúcida de soporte de paciente sobre la que está posicionado el objetivo de exploración, en el que la mesa (120) ópticamente translúcida está dispuesta entre la fuente de rayos X de energía dual y el detector.
3. Sistema según la reivindicación 1, que comprende además una báscula para medir el peso del objetivo de exploración.
4. Sistema según la reivindicación 1, en el que:

el brazo de soporte tiene un primer brazo y un segundo brazo, estando dispuestos el primer brazo y el segundo brazo en lados opuestos de un objetivo de exploración;

el primer dispositivo de obtención de imágenes ópticas 3D está montado en el primer brazo; y

el sistema comprende además un segundo dispositivo (142) de obtención de imágenes ópticas 3D, montado en el e segundo brazo, para explorar ópticamente un segundo lado del objetivo de exploración sustancialmente al mismo tiempo con la emisión de rayos X de energía dual.
5. Sistema según la reivindicación 1, que comprende además un dispositivo de procesamiento, en el que el detector de rayos X y el primer dispositivo de obtención de imágenes ópticas 3D están acoplados en comunicación al dispositivo de procesamiento, y en el que el dispositivo de procesamiento está configurado para calcular un grosor del objetivo de exploración en una base por píxel.
6. Sistema según la reivindicación 5, en el que el dispositivo de procesamiento está configurado además para determinar, en una base por píxel, valores de al menos tres compartimentos seleccionados de: hueso, tejido graso, tejido magro, tejido magro deshidratado, y agua.
7. Sistema según la reivindicación 6, que comprende además una máquina de bioimpedancia montada en una porción del sistema y acoplada en comunicación al dispositivo de procesamiento.
8. Sistema según la reivindicación 1, en el que el sistema está configurado para explorar a un paciente en bipedestación.
9. Método para determinar una composición de un objetivo de exploración, comprendiendo el método:

mover un brazo (114) de soporte con una fuente (126) de rayos X de energía dual, un detector (130) de rayos X, y al menos un dispositivo (140) de obtención de imágenes ópticas 3D a lo largo de un trayecto de exploración del objetivo de exploración;

emitir rayos (128) X de energía dual desde la fuente (126) de rayos X de energía dual;

detectar los rayos X de energía dual después de que los rayos X de energía dual hayan pasado a través del objetivo de exploración;

capturar, sustancialmente al mismo tiempo con la emisión de los rayos X de energía dual, imágenes ópticas 3D del objetivo de exploración.
10 Método según la reivindicación 9, que comprende además:

basándose en las imágenes ópticas 3D capturadas, determinar un grosor del objetivo de exploración en una base de píxel a píxel; y

determinar, mediante un procesador, basándose en el grosor del objetivo de exploración y los rayos X de energía dual detectados, un valor de al menos tres compartimentos seleccionados de: hueso, tejido graso, tejido magro, tejido magro deshidratado, y agua, para al menos un píxel.

Método según la reivindicación 10, en el que determinar el grosor del objetivo de exploración comprende además:

estimar una trayectoria de uno de los rayos X que se desplaza desde la fuente de rayos X de energía dual hasta un píxel predeterminado para el cual se está calculando el grosor; y

basándose en las imágenes ópticas 3D capturadas, determinar un grosor del objetivo de exploración a lo largo de la trayectoria estimada del uno de los rayos X para el píxel predeterminado.

Método según la reivindicación 10, en el que determinar el grosor del objetivo de exploración comprende además:

registrar una medición de profundidad a partir de las imágenes ópticas 3D con un espacio global de coordenadas para generar un modelo 3D del objetivo de exploración en el espacio global de coordenadas; basándose en una geometría de la fuente de rayos X de energía dual y el detector de rayos X, registrar una trayectoria de los rayos X de energía dual emitidos en el espacio global de coordenadas; y

basándose en la trayectoria de los rayos X de energía dual emitidos en el espacio global de coordenadas y el modelo 3D, determinar un grosor del objetivo de exploración para un píxel predeterminado.

Método según la reivindicación 10, en el que determinar el grosor del objetivo de exploración comprende además:

modificar una plantilla de un cuerpo humano basándose en las imágenes ópticas 3D capturadas; basándose en la plantilla modificada, identificar espacios de aire externos al cuerpo humano provocados por la forma del cuerpo humano; y

ajustar el grosor determinado basándose al menos en parte en los espacios de aire identificados.

Método según la reivindicación 10, que comprende además determinar un volumen total para el objetivo de exploración basándose en las imágenes ópticas 3D capturadas.