{"id":78359,"date":"2024-09-02T09:11:50","date_gmt":"2024-09-02T07:11:50","guid":{"rendered":"https:\/\/www.revista-portalesmedicos.com\/revista-medica\/?p=78359"},"modified":"2024-09-13T08:32:51","modified_gmt":"2024-09-13T06:32:51","slug":"proyecto-grabacion-y-archivo-de-endoscopias-para-investigacion-en-endomapper","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.revista-portalesmedicos.com\/revista-medica\/proyecto-grabacion-y-archivo-de-endoscopias-para-investigacion-en-endomapper\/","title":{"rendered":"Proyecto grabaci\u00f3n y archivo de endoscopias para investigaci\u00f3n en endomapper"},"content":{"rendered":"<p style=\"text-align: justify;\"><strong>Proyecto grabaci\u00f3n y archivo de endoscopias para investigaci\u00f3n en endomapper<\/strong><\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\">Autora principal: Julia L\u00f3pez de la Cruz<\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\">Vol. XIX; n\u00ba 17; 696<!--more--><\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\"><strong>Recording and archiving endoscopes for research in endomapper<\/strong><\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\">Fecha de recepci\u00f3n: 12\/07\/2024<\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\">Fecha de aceptaci\u00f3n: 29\/08\/2024<\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\">Incluido en Revista Electr\u00f3nica de PortalesMedicos.com Volumen XIX. N\u00famero 17 Primera quincena de Septiembre de 2024 \u2013 P\u00e1gina inicial: Vol. XIX; n\u00ba 17; 696<\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\"><u>Autores<\/u>: L\u00f3pez de la Cruz Julia; Aso Gonzalvo Mar\u00eda Concepci\u00f3n; Mart\u00ed Pi Mar\u00eda; Sanz Valer, Eugenia Mercedes; Larrosa Moles, Marcos, Dionisio Cheli Gracia, Paulina Montserrath Almeida Zurita<\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\">Hospital Cl\u00ednico Lozano Blesa, Zaragoza, ESPA\u00d1A.<\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\"><u>Resumen<\/u><\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\">El uso de endoscopios atravesando cavidades endoluminales, es habitual para el diagn\u00f3stico y tratamiento de enfermedades gastrointestinales. En los \u00faltimos a\u00f1os, gracias al avance de la Inteligencia Artificial han surgido nuevos colonoscopios que han permitido un gran avance en el diagn\u00f3stico y tratamiento endosc\u00f3pico. Sin embargo, estos instrumentos carecen de capacidad para realizar una cartograf\u00eda en tiempo real de las cavidades por donde navegan, y de su ubicaci\u00f3n respecto de esa cartograf\u00eda. El seguimiento y mapeo real de estructuras se basa en la tecnolog\u00eda v-SLAM, sin embargo, esta tecnolog\u00eda est\u00e1 dise\u00f1ada para mapear estructuras r\u00edgidas, no deformables. El objetivo principal de nuestro trabajo de investigaci\u00f3n ser\u00e1 redise\u00f1ar esta tecnolog\u00eda v-SLAM para cavidades no r\u00edgidas y deformables como el tracto gastrointestinal. El resultado de este trabajo ser\u00e1 un nuevo paradigma de investigaci\u00f3n que denominaremos EndoMapper y que permitir\u00e1 abordar la localizaci\u00f3n y el mapeo en tiempo real de cavidades del cuerpo humano, utilizando solo el video de un endoscopio monocular est\u00e1ndar. Nuestra metodolog\u00eda de investigaci\u00f3n incluir\u00e1 la explotaci\u00f3n masiva de las im\u00e1genes obtenidas a partir de endoscopias que se realizan rutinariamente en el servicio de endoscopias de nuestro hospital. Por una parte, estas grabaciones permitir\u00e1n la inclusi\u00f3n de t\u00e9cnicas de aprendizaje profundo (Deep Learning) en EndoMapper y por otra parte para la validaci\u00f3n experimental de los resultados obtenidos.<\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\"><u>Palabras clave<\/u>: Inteligencia Artifiicial, Endommaper, V-SLAM, colonoscopia<\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\"><u>Abstract<\/u><\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\">The use of endoscopes to navigate luminal cavities is common for the diagnosis and treatment of gastrointestinal diseases. In recent years, thanks to advances in Artificial Intelligence, new colonoscopes have emerged that significantly advance endoscopic diagnosis and treatment.However, these instruments currently lack the capability to perform real-time mapping of the cavities they navigate and to determine their location relative to that mapping. Real-time tracking and mapping of structures rely on Visual Simultaneous Localization and Mapping (V-SLAM) technology, but this technology is designed for mapping rigid, non-deformable structures. he primary objective of our research is to redesign V-SLAM technology to accommodate non-rigid and deformable cavities such as the gastrointestinal tract.The outcome of this research will introduce a new investigative paradigm called EndoMapper, enabling real-time localization and mapping of human body cavities using only standard monocular endoscope video. Our research methodology will involve extensive analysis of images obtained from routine endoscopies conducted in our hospital&#8217;s endoscopy unit. These recordings will facilitate the integration of Deep Learning techniques into EndoMapper and provide experimental validation of the results obtained.This research aims to revolutionize the field by enhancing the capabilities of endoscopic procedures through innovative AI-driven mapping technology, ultimately improving diagnostic accuracy and treatment outcomes in gastrointestinal endoscopy.<\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\"><u>Keywords:<\/u> Artificial Intelligence, Endomapper, V-SLAM, Colonoscopy<\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\"><u>Declaraci\u00f3n buenas pr\u00e1cticas: <\/u>Los autores de este manuscrito declaran que: Todos ellos han participado en su elaboraci\u00f3n y no tienen conflictos de intereses<br \/>\nLa investigaci\u00f3n se ha realizado siguiendo las Pautas \u00e9ticas internacionales para la investigaci\u00f3n relacionada con la salud con seres humanos elaboradas por el Consejo de Organizaciones Internacionales de las Ciencias M\u00e9dicas (CIOMS) en colaboraci\u00f3n con la Organizaci\u00f3n Mundial de la Salud (OMS).<br \/>\nEl manuscrito es original y no contiene plagio.<br \/>\nEl manuscrito no ha sido publicado en ning\u00fan medio y no est\u00e1 en proceso de revisi\u00f3n en otra revista.<br \/>\nHan obtenido los permisos necesarios para las im\u00e1genes y gr\u00e1ficos utilizados.<br \/>\nHan preservado las identidades de los pacientes.<\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\"><a name=\"_Toc80719264\"><\/a><strong>ABREVIATURAS Y ACR\u00d3NIMOS<\/strong><\/p>\n<ul style=\"text-align: justify;\">\n<li>SFM: Structure For Motion<\/li>\n<li>SLAM: Llocalizaci\u00f3n y mapeo visual simult\u00e1neo<\/li>\n<li>ADR: Tasa de detecci\u00f3n de adenomas<\/li>\n<li>IA: Inteligencia artificial<\/li>\n<li>CAD: Diagn\u00f3stico asistido por computadora<\/li>\n<li>CCR: C\u00e1ncer colorrectal<\/li>\n<li>MIS: Cirugia M\u00ednimamente Invasiva<\/li>\n<li>US: Ultrasonograf\u00eda<\/li>\n<li>TC: Tomograf\u00eda Computerizada<\/li>\n<li>PET: Tomograf\u00eda por emisi\u00f3n de protones<\/li>\n<li>CEICA: Comit\u00e9 \u00c9tico de Investigaci\u00f3n Cl\u00ednica en Arag\u00f3n<\/li>\n<\/ul>\n<h1 style=\"text-align: justify;\"><a name=\"_Toc80719267\"><\/a>ART\u00cdCULO. ENSAYO CL\u00cdNICO.<\/h1>\n<h1 style=\"text-align: justify;\">INTRODUCCI\u00d3N<\/h1>\n<h2 style=\"text-align: justify;\"><a name=\"_Toc80719268\"><\/a><u>ANTECEDENTES Y NUEVOS AVANCES DE LA COLONOSCOPIA<\/u><\/h2>\n<p style=\"text-align: justify;\">El examen endosc\u00f3pico del colon se inici\u00f3 con los trabajos realizados por Howard A. Kelly, profesor de Ginecolog\u00eda y Obstetricia de la Universidad de Johns Hopkins. En 1894, Kelly introduce el primer rectosigmoidoscopio r\u00edgido largo (30 cm). En 1903, James P. Tuttle de Nueva York, en asociaci\u00f3n con la compa\u00f1\u00eda de instrumentos quir\u00fargicos el\u00e9ctricos de Rochester, desarrollaron un rectosigmoidoscopio con un sistema de iluminaci\u00f3n el\u00e9ctrico. La capacidad de un tubo flexible de pasar tan lejos como al ciego, fue demostrado tempranamente en 1928 por Hoff. La primera aplicaci\u00f3n de fibra \u00f3ptica para la colonoscopia, fue establecida en 1963 por Robert Turell. En 1967, en la Universidad de Michigan, Overol, quien trabajaba con American Cistoscopia Makers Inc. (ACMI), present\u00f3 el primer colonoscopio de fibra \u00f3ptica. La primera colonoscopia fue realizada con \u00e9xito, en el a\u00f1o 1969, por William Wolff.\u00a0 Finalmente, el examen endosc\u00f3pico del colon se introdujo en la rutina de la pr\u00e1ctica m\u00e9dica en los inicios de la d\u00e9cada de 1970, desde entonces la colonoscopia ha sufrido cambios importantes en cuanto al dise\u00f1o del equipo y la t\u00e9cnica (1\u20133).<\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\">Los beneficios de utilizar la colonoscopia para prevenir enfermedades colorectales son ampliamente conocidos. Alrededor del 70-90% de los c\u00e1nceres colorectales, se pueden prevenir mediante la aplicaci\u00f3n de este procedimiento (4). El c\u00e1ncer colorrectal es la segunda causa principal de muerte relacionada con \u00a0c\u00e1ncer por detr\u00e1s del de pulm\u00f3n (5). La colonoscopia \u00f3ptica es, como todos conocemos, el <em>goldstandar<\/em> para la detecci\u00f3n y prevenci\u00f3n del c\u00e1ncer colorrectal,\u00a0 sin embargo, cabe destacar en estudios recientes un efecto protector bajo de la colonoscopia, especialmente para el colon derecho (cerca del 0%) (6,7) . Asimismo, existen trabajos que indican la identidad del endoscopista que realiza el procedimiento como el indicador dominante del efecto protector de la colonoscopia y no el tiempo de retirada (8). Los expertos en el dominio estiman que, en condiciones \u00f3ptimas, es posible y deseable la inspecci\u00f3n de alrededor del 90-95% de las mucosas del colon durante la fase de retirada. Los endoscopios est\u00e1ndar utilizados en la pr\u00e1ctica cl\u00ednica actual, no est\u00e1n equipados con ning\u00fan dispositivo de posicionamiento global para proporcionar la ubicaci\u00f3n y orientaci\u00f3n de la c\u00e1mara o la estructura del colon y as\u00ed poder evitar dejar zonas de la mucosa sin ser supervisadas por el endoscopista.<\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\">Por todo ello, la efectividad a largo plazo de la colonoscopia est\u00e1 influenciada por una serie de variables que la hacen lejos de ser una herramienta perfecta. La efectividad de una colonoscopia depende principalmente de su calidad, que a su vez depende de la habilidad y experiencia del endoscopista. De hecho, varios estudios han demostrado una tasa significativa de p\u00e9rdida de adenomas del 24% al 35%, especialmente en pacientes con adenomas diminutos que en una segunda endoscopia no se han logrado detectar (9,10).\u00a0 La tasa de detecci\u00f3n de adenoma (ADR), definida como la proporci\u00f3n de pacientes en los que se detecta al menos un adenoma (&gt; 30% en hombres y 20% en mujeres), junto con una tasa de preparaci\u00f3n intestinal adecuada (&gt; 85% de todas las colonoscopias), una tasa de intubaci\u00f3n cecal adecuada\u00a0 (&gt; 95% en las colonoscopias de detecci\u00f3n) y el tiempo de retiro (&gt; 6 min) , se han identificado como m\u00e9tricas de calidad en las colonoscopias de detecci\u00f3n y diagn\u00f3stico\u00a0 para reducir la incidencia de c\u00e1ncer colorrectal (11).<\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\">El desarrollo de las aplicaciones de inteligencia artificial (IA) en el campo de la medicina ha aumentado dr\u00e1sticamente en la \u00faltima d\u00e9cada. Su desempe\u00f1o en el aumento de la detecci\u00f3n autom\u00e1tica de p\u00f3lipos y adenomas ha mostrado resultados prometedores para lograr una ADR m\u00e1s alta. El uso del diagn\u00f3stico asistido por computadora (CAD) para la detecci\u00f3n y caracterizaci\u00f3n adicional de p\u00f3lipos se hab\u00eda estudiado inicialmente en ex vivo estudios , pero en los \u00faltimos a\u00f1os, con el avance de la tecnolog\u00eda asistida por computadora y la aparici\u00f3n de algoritmos de aprendizaje profundo, se ha logrado el uso de IA en estudios con seres humanos (12).<\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\">La inteligencia artificial es una rama de la computaci\u00f3n que consiste en la descripci\u00f3n en patrones y el aprendizaje de la clasificaci\u00f3n de los datos de entrenamiento para poder aplicarlo a otros datos. Dentro de esta rama, el <strong>Deep Learning o Aprendizaje Profundo <\/strong>utiliza un tipo de modelos que aprovechan el potencial de los ordenadores actuales y las matem\u00e1ticas para entrenar dichos modelos. El Deep Learning o Aprendizaje Profundo es la capacidad de un programa de aprender de los datos ingresados previamente, despu\u00e9s de un entrenamiento adecuado a partir de algoritmos y cantidades crecientes de datos, lo que mejora constantemente la capacidad de \u00abpensar\u00bb y \u00abaprender\u00bb. El adjetivo \u201cprofundo\u201d se refiere a los muchos niveles que la red neuronal acumula a lo largo del tiempo, mejorando el rendimiento proporcionalmente a la profundidad de la red, es decir a mayor cantidad de datos recogidos, mayor rendimiento del programa.<\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\">Si bien la mayor parte del aprendizaje profundo actual se realiza con supervisi\u00f3n humana, el objetivo es la creaci\u00f3n de redes neuronales que puedan autoentrenarse y \u00abaprender\u00bb de forma aut\u00f3noma. Al igual que nuestro cerebro biol\u00f3gico, que intenta formular una respuesta a una pregunta mediante la deducci\u00f3n de una hip\u00f3tesis l\u00f3gica y llegar a una soluci\u00f3n para un problema, el aprendizaje profundo pone en movimiento las conexiones neuronales (exactamente como lo hace la mente humana), mejorando su rendimiento a trav\u00e9s del aprendizaje continuo. En los \u00faltimos a\u00f1os el modelo de aprendizaje profundo para la evoluci\u00f3n de la endoscopia gastrointestinal ya se ha ido utilizando, como demuestran trabajos como el de Min JK et all (13).<\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\">Los avances recientes en el software de endoscopia en los \u00faltimos a\u00f1os incluyen los siguientes.<\/p>\n<ul style=\"text-align: justify;\">\n<li><u>Retroscopio de tercer ojo (Avantis Medical Systems): <\/u>Colonoscopio que permite insertar a trav\u00e9s del canal de trabajo un cat\u00e9ter que permite ver la parte posterior de los pliegues del colon. (14)<\/li>\n<li><u>Sistemas de cromoendoscopia virtual: <\/u>(Olympus Narrow Band Imaging, Fujinon Intelligent Color Enhancement y Pentax Medical iScan): que permiten ver m\u00e1s f\u00e1cilmente las diferencias entre la mucosa y submucosa del colon. Estos sistemas son capaces de reconocer la autofluorescencia de determinados p\u00f3liopos y sirven para facilitar la detecci\u00f3n de infiltraci\u00f3n de la mucosa en determinados p\u00f3lipos y as\u00ed permitir identificar la posibilidad de que el adenoma localizado pueda corresponder a un adenoma maligno o que atraviesa la mucosa del colon.<\/li>\n<li><u>Invendoscopio<\/u>: (Invendo Medical Systems): el colonoscopio tiene una longitud \u00fatil de 210 cm; el endoscopio en s\u00ed est\u00e1 cubierto por una vaina interior de mil\u00edmetros. La vaina est\u00e1 cubierta por capas dobles de una \u00abmanga invertida\u00bb que proporciona el mecanismo de propulsi\u00f3n. (15)<\/li>\n<\/ul>\n<p style=\"text-align: justify;\">Ver <strong>Figura 1. <\/strong><\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\">Sin embargo, ninguno de los nuevos endoscopios desarrollados en los \u00faltimos a\u00f1os tiene la capacidad de auto-localizarse en tiempo real en el lugar del colon donde nos encontramos mientras realizamos la colonoscopia. Es por ello que existe la necesidad de desarrollar un nuevo software que permita la localizaci\u00f3n en tiempo real del endoscopio a la vez que creamos un mapa en 3D del mismo, objetivo en el cu\u00e1l se centrar\u00e1 nuestro proyecto, este nuevo software se denominar\u00e1 <strong>Endomapper<\/strong>.<\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\">Para ello ser\u00e1 necesario un exhaustivo trabajo de investigaci\u00f3n, empleando nuevas tecnolog\u00edas de localizaci\u00f3n en tiempo real, densificaci\u00f3n de la imagen que explicaremos a continuaci\u00f3n as\u00ed como ense\u00f1ar al nuevo software (Endomapper) a saber identificar las distintas partes del colon para que a su vez sea capaz de localizarnos si es preciso, para todo ello, se aplicar\u00e1 un aprendizaje profundo como el que ya\u00a0 hemos mencionado para el cual necesitaremos gran cantidad de datos de multitud de colonoscopias de pacientes reales.<\/p>\n<h2 style=\"text-align: justify;\"><a name=\"_Toc80719269\"><\/a><u>SISTEMA DE RECONSTRUCCI\u00d3N DE IM\u00c1GENES EN 3D: STRUCTURE FROM MOTION (SFM)<\/u><\/h2>\n<p style=\"text-align: justify;\"><strong>La t\u00e9cnica Structure From Motion (SFM). <\/strong>Ver <strong>Figura II.<\/strong> Es considerada como un m\u00e9todo fotogr\u00e1fico automatizado de alta resoluci\u00f3n y bajo coste. Este m\u00e9todo se basa en los mismos principios que la fotogrametr\u00eda estereosc\u00f3pica convencional, es decir, la reconstrucci\u00f3n de un objeto o escena en 3D a partir de una superposici\u00f3n de im\u00e1genes.<\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\">Difiere de la fotogrametr\u00eda convencional en que las posiciones de la c\u00e1mara y su orientaci\u00f3n se resuelven autom\u00e1ticamente, sin necesidad de establecer a priori una red de puntos de coordenadas. En lugar de ello, la posici\u00f3n de la c\u00e1mara se resuelve a partir del elevado n\u00famero de <strong>puntos comunes entre todas las im\u00e1genes.<\/strong>\u00a0 El procedimiento consistir\u00e1 en la extracci\u00f3n de varios puntos en com\u00fan de todas las im\u00e1genes que nos permitir\u00e1 poder hacer una clasificaci\u00f3n para reconstruir la imagen desde los diferentes puntos de vista posibles. Softwares ya especializados, har\u00e1n inmediatas las representaciones en 3D incluyendo en muchos casos, la textura y el color del objeto, haciendo incluso posible, la eliminaci\u00f3n de alguna de las partes que no sean de nuestro inter\u00e9s.<\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\">La t\u00e9cnica SfM ha sido ampliamente empleada en el campo de las geociencias y de la ingenier\u00eda. Por ejemplo, en el \u00e1mbito de la mec\u00e1nica de rocas ha sido utilizada para obtener nubes de puntos 3D para determinar la orientaci\u00f3n de las discontinuidades de un tal\u00fad (16)(17) (18). Sin embargo, en nuestro trabajo de investigaci\u00f3n para la creaci\u00f3n de un colonoscopio que permita el mapeo en 3D del colon no se emplear\u00e1 el sistema SFM sino el sistema V-SLAM.<\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\">La principal diferencia entre ambos, es que este \u00faltimo sistema permite un mapeo en 3D de manera <strong>simult\u00e1nea y en tiempo real<\/strong> a la toma de fotogramas, mientras que el sistema SFM requiere de un procesamiento posterior, es decir se trata de un sistema <strong><em>off-line<\/em><\/strong>. Sin embargo, al tratarse de un sistema off-line permite obtener unos resultados m\u00e1s robustos ya que tiene acceso al conjunto completo de datos.<\/p>\n<h2 style=\"text-align: justify;\"><a name=\"_Toc80719270\"><\/a><u>TECNOLOG\u00cdA SLAM<\/u><\/h2>\n<p style=\"text-align: justify;\"><strong>La localizaci\u00f3n y mapeo visual simult\u00e1neo (vSLAM)<\/strong>, se refiere al proceso de calcular la posici\u00f3n y orientaci\u00f3n de una c\u00e1mara con respecto a su entorno, mientras que <strong>simult\u00e1neamente<\/strong> se mapea el entorno. El proceso utiliza solo entradas visuales de la c\u00e1mara o tambi\u00e9n denominados <em>\u2018\u2019frames\u2019<\/em>\u2019. Las aplicaciones de vSLAM incluyen realidad aumentada, rob\u00f3tica o conducci\u00f3n aut\u00f3noma, como por ejemplo la que permite a los coches aut\u00f3nomos conducir por una zona en la que no tienen mapa.<\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\">vSLAM se puede realizar usando solo una c\u00e1mara monocular (Monocular vSLAM) o bien empleando dos c\u00e1maras (Stereo vSLAM), este \u00faltimo m\u00e9todo permite un c\u00e1lculo de la profundidad de la imagen que no es posible con la tecnolog\u00eda Monocular Vslam. Dado que para nuestro trabajo de investigaci\u00f3n se van a emplear colonoscopios que disponen de una \u00fanica c\u00e1mara, la tecnolog\u00eda empleada ser\u00e1 Monocular vSLAM. Es por ello que para el c\u00e1lculo de la profundidad se emplear\u00e1n geometr\u00eda y redes neuronales que no ser\u00e1n objeto de nuestra investigaci\u00f3n.<\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\">En un sistema SLAM existen distintos bloques para conseguir procesar datos de im\u00e1genes de una c\u00e1mara monocular en un mapeo completo del entorno, que en nuestro trabajo ser\u00e1 el colon humano. Es por ello que caben destacar tres bloques principales en los cuales se basa un sistema SLAM.<\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\"><strong>Tracking o Seguimiento de fotogramas: se encarga de localizar la posici\u00f3n relativa de la c\u00e1mara con cada fotograma y decidir cu\u00e1ndo insertar un nuevo fotograma clave<\/strong>. Para ello el sistema VSLAM localiza\u00a0 puntos de inter\u00e9s en un fotograma y a partir de ah\u00ed estima la posici\u00f3n relativa de la c\u00e1mara compar\u00e1ndolo con los puntos de inter\u00e9s del fotograma clave anterior.(19) Para que un fotograma se considere fotograma clave o <em>key-frame <\/em>y quede registrado, debe cumplir 3 caracter\u00edsticas:<\/p>\n<ol style=\"text-align: justify;\">\n<li>Que hayan pasado m\u00e1s de 20 fotogramas desde el \u00faltimo fotograma clave<\/li>\n<li>Que el nuevo fotograma detecte al menos 50 puntos de inter\u00e9s, para asegurar de esta forma el buen seguimiento de la imagen.<\/li>\n<li>Que el nuevo fotograma detecte menos del 90% de los puntos de inter\u00e9s del anterior fotograma clave para imponer un cambio visual m\u00ednimo.<\/li>\n<\/ol>\n<p style=\"text-align: justify;\"><strong>Local Mapping o mapeo local: <\/strong>Una vez seleccionados los fotogramas claves, se marcan como puntos en el mapa.\u00a0 Es por ello que conforme existe un movimiento de la c\u00e1mara (en nuestro caso de la c\u00e1mara insertada en el colonoscopio) se va creando un mapeo del modelo que interesa, en este caso, el colon.\u00a0 (20)<\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\"><strong>Loop close o cierre de bucles o relocalizaci\u00f3n autom\u00e1tica<\/strong>. Ver <strong>Figura III.<\/strong> Dado que la posici\u00f3n se calcula en base a los fotogramas claves anteriores, esta posici\u00f3n puede tener una peque\u00f1a deviaci\u00f3n con respecto a la real. Mediante el cierre de bucles se busca que si al obtener un fotograma clave, \u00e9ste, pertenece a una zona ya visitada, esa desviaci\u00f3n, que ha crecido con el tiempo, se corrija. Una vez que se detecta un cierre de bucle, el mapa local se optimiza para refinar las poses de la c\u00e1mara de todos los fotogramas clave.(21)<\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\">La primera aplicaci\u00f3n del mapeo de estructuras en tiempo real fue el trabajo de odometr\u00eda visual de Mouragon et. Alabama (22) seguido por el innovador trabajo SLAM de Klein y Murray (23), conocido como Parallel Seguimiento y mapeo (PTAM). \u00c9ste \u00faltimo sistema, el PTAM, aunque limitado a la operaci\u00f3n a peque\u00f1a escala, proporciona m\u00e9todos simples pero efectivos para la selecci\u00f3n de fotogramas clave, coincidencia de caracter\u00edsticas entre los mismos, localizaci\u00f3n de la c\u00e1mara para cada fotograma y posterior reubicaci\u00f3n de la misma. Desafortunadamente, varios factores limitaban severamente su aplicaci\u00f3n como son, la falta de cierre de bucles, la poca variaci\u00f3n al punto de vista de la reubicaci\u00f3n y la necesidad de intervenci\u00f3n humana para iniciar la creaci\u00f3n de mapas. Es por ello que en nuestro trabajo de investigaci\u00f3n se va emplear como base el sistema ORB-SLAM con un descriptor m\u00e1s novedoso y m\u00e1s robusto que presenta como principales ventajas frente a otros m\u00e9todos de SLAM el cierre de bucles y el inicio autom\u00e1tico del mapeo local sin precisar de la acci\u00f3n humana para indicar al sistema que comience la tarea de mapeo.\u00a0 (24)<\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\">Por todo ello, concluimos que la tecnolog\u00eda de SLAM hace posible la localizaci\u00f3n de un robot en un entorno desconocido para \u00e9l, procesando la informaci\u00f3n de sus sensores de a bordo y por tanto sin depender de infraestructuras externas. El sistema SLAM permite localizarse en todo momento. Este tipo de tecnolog\u00eda es cr\u00edtica para la navegaci\u00f3n de robots de servicio y veh\u00edculos aut\u00f3nomos, o para la localizaci\u00f3n del usuario en aplicaciones de realidad aumentada o virtual. Asimismo, el sistema ORB-SLAM, es un sistema SLAM monocular, robusto frente a elementos din\u00e1micos en la escena, que permite cerrar bucles y relocalizar la c\u00e1mara incluso si el punto de vista ha cambiado significativamente, e incluye un m\u00e9todo de inicializaci\u00f3n completamente autom\u00e1tico. ORB-SLAM es actualmente la soluci\u00f3n m\u00e1s completa, precisa y fiable de SLAM monocular empleando una c\u00e1mara como \u00fanico sensor. El sistema, estando basado en caracter\u00edsticas y ajuste de haces, ha demostrado una precisi\u00f3n y robustez sin precedentes en secuencias p\u00fablicas est\u00e1ndar.<\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\">Los sistemas y algoritmos inform\u00e1ticos de los que se ha hablado previamente ya han comenzado en los \u00faltimos a\u00f1os a ser utilizados para recreaci\u00f3n de escenas o \u00f3rganos en 3D en el \u00e1mbito de la Medicina. En concreto y revisando la bibliograf\u00eda se han encontrado varias propuestas de reconstrucci\u00f3n en 3D y realidad virtual de escenas laparosc\u00f3picas utilizando el uso del Structure from Motion o los sistemas de visi\u00f3n estereosc\u00f3pica donde destacan los trabajos de investigaci\u00f3n de D.Sun, B.Lin y T.Collins respectivamente (25\u201327). El inconveniente de la tecnolog\u00eda de SFM, como hemos explicado previamente, radicaba en que resultaba inviable realizar reconstrucciones en 3D en tiempo real (25)(28). Por otro lado, el problema que se encontr\u00f3 con el empleo de la tecnolog\u00eda de visi\u00f3n estereosc\u00f3pica fue que los laparoscopios convencionales, al igual que nuestros colonoscopios,\u00a0 presentaban \u00fanicamente visi\u00f3n monocular (recordemos que la base de esta \u00faltima tecnolog\u00eda es el empleo de dos c\u00e1maras que nos permitan lograr una imagen en 3D) (26,29).<\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\">Es por ello que los sistemas SLAM han surgido como un enfoque m\u00e1s \u00fatil para reconstruir escenas laparosc\u00f3picas y calcular la pose 3D del laparoscopio en tiempo real. Ver <strong>Figura IV.<\/strong><\/p>\n<h2 style=\"text-align: justify;\"><a name=\"_Toc80719271\"><\/a><u>RECONSTRUCCI\u00d3N DENSA BASADA EN TECNOLOG\u00cdA SLAM<\/u><\/h2>\n<h2 style=\"text-align: justify;\"><u>\u00a0<\/u><\/h2>\n<p style=\"text-align: justify;\">Las reconstrucciones en 3D realizadas mediante tecnolog\u00eda ORB-SLAM proporcionan una reconstrucci\u00f3n escasa y poco robusta de la escena a representar puesto que como ya se ha explicado previamente, \u00fanicamente muestran los puntos de inter\u00e9s de la escena, sin que podamos apreciar la densidad de la imagen. Es por ello que es necesario, una vez que hemos obtenido nuestra reconstrucci\u00f3n, realizar un proceso denominado <strong>densificaci\u00f3n de la imagen. <\/strong>En nuestro trabajo de investigaci\u00f3n emplearemos la densificaci\u00f3n ya incorporada al sistema SLAM de manera que se conserven todos los beneficios del sistema SLAM como son el seguimiento r\u00e1pido, mapeo y relocalizaci\u00f3n autom\u00e1tica del que hemos hablado previamente. Los primeros trabajos que encontramos en la bibliograf\u00eda que extienden al sistema ORB-SLAM el proceso de densificaci\u00f3n son los de R.Mur-Artal y A.Concha respectivamente (30,31).<\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\">Asimismo, para entender este proceso de densificaci\u00f3n encontramos el trabajo realizado por Mahmoud,N et all mediante el cual se logra <strong>una reconstrucci\u00f3n densa\u00a0 de un h\u00edgado porcino<\/strong> a partir de un v\u00eddeo exploratorio de 10 segundos realizado por un laparoscopio (32). La densificaci\u00f3n se realiza en tres pasos principales que \u00fanicamente nombraremos en este trabajo, sin profundizar m\u00e1s en la materia, al escaparse del objetivo principal de la investigaci\u00f3n.<\/p>\n<ol style=\"text-align: justify;\">\n<li>Densificaci\u00f3n inicial basada en caracter\u00edsticas donde hacemos una reconstrucci\u00f3n 3D de caracter\u00edsticas incomparables.<\/li>\n<li>Propagaci\u00f3n de profundidad donde propagamos la reconstrucci\u00f3n a regiones sin rasgos distintivos.<\/li>\n<li>Finalmente, post-procesamiento de reconstrucci\u00f3n, donde se eliminan los valores at\u00edpicos y se suaviza la reconstrucci\u00f3n.<\/li>\n<\/ol>\n<p style=\"text-align: justify;\">De esta forma, y, aplicando todo lo mencionado a nuestro proyecto de Investigaci\u00f3n, nuestro principal objetivo es la creaci\u00f3n de un colonoscopio que permita realizar un mapeo en tiempo real del colon del paciente, utilizando las bases del sistema v-SLAM y aplicando a su vez un proceso de densificaci\u00f3n de la imagen como el que hemos explicado anteriormente para la reconstrucci\u00f3n en 3D de un colon virtual. Este nuevo colonoscopio se denominar\u00e1 Endomapper y se convertir\u00e1 en la primera tecnolog\u00eda en crear mapas en 3D de manera simult\u00e1nea de una superficie.<\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\">EndoMapper desarrollar\u00e1 los fundamentos para la localizaci\u00f3n y el mapeo en tiempo real dentro del cuerpo humano, utilizando solo la transmisi\u00f3n de video proporcionada por un endoscopio monocular est\u00e1ndar. Esto complementar\u00eda cualquier marco de detecci\u00f3n de enfermedades automatizado desarrollado para respaldar la toma de decisiones cl\u00ednicas, la administraci\u00f3n precisa del tratamiento y los reg\u00edmenes de detecci\u00f3n eficaces.<\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\">Las im\u00e1genes m\u00e9dicas ultrasonograf\u00eda (US), Tomograf\u00eda Computerizada (TC) o Tomograf\u00eda por emisi\u00f3n de protones (PET) proporcionan modelos 3D precisos de la anatom\u00eda endoluminal con im\u00e1genes din\u00e1micas que se pueden construir pero <strong>no en vivo<\/strong> durante las intervenciones. Los modelos se pueden utilizar para la colonoscopia virtual para explorar el colon, pero esto no se adopta ampliamente debido a la mala detecci\u00f3n de p\u00f3lipos planos y porque la luz blanca o las im\u00e1genes de banda espectral durante la endoscopia proporcionan informaci\u00f3n m\u00e1s detallada. La adquisici\u00f3n de im\u00e1genes tomogr\u00e1ficas tambi\u00e9n es costosa de operar e interrumpe gravemente la interacci\u00f3n cirujano-paciente durante la MIS (cirug\u00eda m\u00ednimamente invasiva).<\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\">Por el contrario, EndoMapper ser\u00e1 la primera tecnolog\u00eda en producir modelos 3D (mapas) de las superficies internas del cuerpo lo suficientemente r\u00e1pido como para rastrear la deformaci\u00f3n de los \u00f3rganos en vivo. Los mapas se calcular\u00e1n \u00fanicamente a partir de video endosc\u00f3pico est\u00e1ndar, con pocas interrupciones del procedimiento de intervenci\u00f3n y un costo adicional o software m\u00ednimo (v-SLAM).<\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\">El desaf\u00edo es que la salida proporcionada por VSLAM no puede ser calculada por ning\u00fan otro sensor y luego no es f\u00e1cil obtener las etiquetas necesarias para el entrenamiento con los videos recopilados. Por lo tanto, los m\u00e9todos de aprendizaje concebidos tienen que ser supervisados \u200b\u200bd\u00e9bilmente por personal sanitario<\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\">Nuestro objetivo es investigar los fundamentos de la geometr\u00eda no r\u00edgida y redise\u00f1ar los m\u00e9todos VSLAM para lograr, por primera vez, el mapeo de endoscopias GI. Planeamos acumular grabaciones de alta definici\u00f3n del tracto gastrointestinal para aprender de ellas. Consideramos diferentes enfoques de VSLAM, seg\u00fan el papel de sus m\u00e9todos de aprendizaje asociados.<\/p>\n<ul style=\"text-align: justify;\">\n<li>En primer lugar, crearemos un enfoque EndoMapper totalmente hecho a mano basado en las tuber\u00edas VSLAM de \u00faltima generaci\u00f3n existentes. La superaci\u00f3n del desaf\u00edo de la no rigidez se lograr\u00e1 mediante los nuevos modelos matem\u00e1ticos no r\u00edgidos realizado por nuestros ingenieros<\/li>\n<li>En segundo lugar, exploraremos c\u00f3mo mejorar EndoMapper utilizando t\u00e9cnicas de aprendizaje autom\u00e1tico. Proponemos trabajar en nuevos modelos de aprendizaje profundo para calcular coincidencias a lo largo de las secuencias de endoscopia para alimentarlas a un algoritmo VSLAM.<\/li>\n<\/ul>\n<h1 style=\"text-align: justify;\"><a name=\"_Toc80719272\"><\/a>ANTECEDENTES Y JUSTIFICACI\u00d3N DEL PROYECTO<\/h1>\n<p style=\"text-align: justify;\">El uso de endoscopios atravesando cavidades endoluminales, como el colon, es habitual para el diagn\u00f3stico y tratamiento de enfermedades gastrointestinales. Sin embargo, estos instrumentos carecen de autonom\u00eda y precisan de la mano del endoscopista en todo momento.<\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\">Un endoscopio aut\u00f3nomo requerir\u00eda de una cartograf\u00eda en tiempo real de las cavidades por donde navega, y de su ubicaci\u00f3n respecto de esta cartograf\u00eda. Nuestro objetivo es un nuevo paradigma de investigaci\u00f3n para abordar la localizaci\u00f3n y el mapeo en tiempo real de cavidades del cuerpo humano, utilizando solo el video de un endoscopio monocular est\u00e1ndar mediante el sistema V-SLAM.<\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\">Los m\u00e9todos maduros para el mapeo visual (VSLAM), se basan, como hemos explicado anteriormente, en calcular la posici\u00f3n y orientaci\u00f3n de una c\u00e1mara con respecto a su entorno, mientras que simult\u00e1neamente se mapea. Sin embargo, en caso de tener que emplear este sistema para un desempe\u00f1o en un dominio (por ejemplo, en el tracto gastrointestinal) que no se ajusta a sus conocimientos codificados, deben redise\u00f1arse por completo. Este es el caso de las im\u00e1genes del tracto gastrointestinal, donde entre otras cosas, prevalece la deformaci\u00f3n no r\u00edgida con mala textura visual es por ello que para la creaci\u00f3n de Endomapper ser\u00e1 necesario reajustar esos par\u00e1metros de la tecnolog\u00eda V-SLAM para que \u00e9sta nos permita ser usada para mapear colonoscopios en tiempo real.<\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\">En los hospitales se realizan habitualmente una gran cantidad de endoscopias gastrointestinales todos los d\u00edas. Proponemos explotarlos para reemplazar (parcial o completamente) el conocimiento codificado en VSLAM con un conocimiento aprendido sintonizado para este dominio espec\u00edfico.<\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\">Nuestra metodolog\u00eda de investigaci\u00f3n incluye la explotaci\u00f3n masiva de las im\u00e1genes obtenidas a partir de endoscopias que se realizan rutinariamente en Servicio de Endoscopias. Haremos uso secundario de datos m\u00e9dicos grabando en alta calidad endoscopias que iban a realizarse de todos modos. Estas grabaciones se emplear\u00e1n para:<\/p>\n<ol style=\"text-align: justify;\">\n<li>Validaci\u00f3n experimental de los algoritmos desarrollados: Es decir, emplearemos las grabaciones endosc\u00f3picas para validar si realmente el reajuste de los par\u00e1metros de la tecnolog\u00eda V-SLAM funciona correctamente.<\/li>\n<li>Introducir en EndoMapper conocimiento aprendido mediante deep learning o aprendizaje profundo.<\/li>\n<\/ol>\n<p style=\"text-align: justify;\">Comparado con grabaciones de experimentos ad-hoc en humanos o animales, el uso secundario no s\u00f3lo es asequible, sino tambi\u00e9n m\u00e1s relevante porque aborda casos de endoscopia humana reales. Por lo que podemos obtener un gran beneficio en t\u00e9rminos de investigaci\u00f3n comparado con un impacto casi imperceptible desde el punto de vista del paciente o de la carga asistencial.<\/p>\n<h1 style=\"text-align: justify;\"><a name=\"_Toc80719273\"><\/a>LIMITACIONES AUSENCIA DE CONOCIMIENTO SOBRE EL TEMA<\/h1>\n<p style=\"text-align: justify;\">Pese al gran avance de la inteligencia artificial en la endoscopia todav\u00eda no se han encontrado trabajos de localizaci\u00f3n en tiempo real y mapeo en 3D del tracto gastrointestinal por lo que este hecho proporciona novedad al proyecto propuesto.<\/p>\n<h1 style=\"text-align: justify;\"><a name=\"_Toc80719274\"><\/a>AUTORIZACIONES<\/h1>\n<p style=\"text-align: justify;\">En el momento de puesta en marcha del Ensayo Cl\u00ednico se contar\u00e1 con el dictamen favorable del <a href=\"https:\/\/www.iacs.es\/investigacion\/comite-de-etica-de-la-investigacion-de-aragon-ceica\/\">Comit\u00e9 \u00c9tico de la Investigaci\u00f3n Cl\u00ednica de Arag\u00f3n (<\/a>CEICA) y la autorizaci\u00f3n de la AEPMS. (ANEXO 1)<\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\">A su vez este estudio forma parte de un proyecto mayor, aprobado por la Agencia Ejecutiva de Investigaci\u00f3n de la Comisi\u00f3n Europea.<\/p>\n<h1 style=\"text-align: justify;\"><a name=\"_Toc80719275\"><\/a>HIP\u00d3TESIS DE TRABAJO<\/h1>\n<ul style=\"text-align: justify;\">\n<li><strong>Hip\u00f3tesis 1:<\/strong> Empleando \u00fanicamente la secuencia de v\u00eddeo tomada por un endoscopio monocular est\u00e1ndar puede estimarse un mapa, modelo 3D de la cavidad observada, y tambi\u00e9n estimar la posici\u00f3n del endoscopio respecto de este mapa. Esta t\u00e9cnica se denomina SLAM Visual (VSLAM) y es en la que se basar\u00e1 el proyecto EndoMapper.<\/li>\n<li><strong>Hip\u00f3tesis 2:<\/strong> EndoMapper puede beneficiarse del procesamiento masivo de endoscopias est\u00e1ndar. Por una parte, para la inclusi\u00f3n de t\u00e9cnicas de aprendizaje profundo (Deep Learning). Por otra, para la validaci\u00f3n experimental de los resultados.<\/li>\n<\/ul>\n<h1 style=\"text-align: justify;\"><a name=\"_Toc80719276\"><\/a>OBJETIVOS<\/h1>\n<h2 style=\"text-align: justify;\"><a name=\"_Toc80719277\"><\/a><u>Objetivo Principal<\/u><\/h2>\n<p style=\"text-align: justify;\">Mejorar la eficacia y precisi\u00f3n tecnol\u00f3gica de las colonoscopias para desarrollar una nueva que permita estimar un mapa, modelo 3D de la cavidad observada, en este caso el colon al mismo tiempo que permita estimar la posici\u00f3n del endoscopio respecto de ese mapa. A esta nueva tecnolog\u00eda basada en la metodolog\u00eda VSLAM se denominar\u00e1 EndoMapper y de cara a futuro, asentar\u00e1 las bases para la creaci\u00f3n de colonoscopios automatizados en los que el trabajo del endoscopista consista en la supervisi\u00f3n de dicha tecnolog\u00eda.<\/p>\n<h2 style=\"text-align: justify;\"><a name=\"_Toc80719278\"><\/a><u>Objetivos secundarios<\/u><\/h2>\n<ol style=\"text-align: justify;\">\n<li>Disponer de una colecci\u00f3n grabaciones de endoscopias m\u00e9dicas de alta calidad para el entrenamiento de m\u00e9todos de aprendizaje autom\u00e1tico y aprendizaje profundo (Deep Learning) <strong>para la investigaci\u00f3n de SLAM Visual en Endoscopia m\u00e9dica.<\/strong><\/li>\n<li>Disponer de una colecci\u00f3n de grabaciones de endoscopias m\u00e9dicas de alta calidad para el entrenamiento de m\u00e9todos de aprendizaje autom\u00e1tico y aprendizaje profundo (Deep Learning) para la <strong>identificaci\u00f3n de regiones de inter\u00e9s terap\u00e9utico en los fotogramas de los videos.<\/strong><\/li>\n<li>Disponer de una colecci\u00f3n grabaciones de endoscopias m\u00e9dicas de alta calidad para <strong>evaluar experimentalmente el SLAM<\/strong> Visual resultante del proyecto EndoMapper. Para este objetivo, resultar\u00e1 interesante disponer de dos grabaciones endosc\u00f3picas de cada paciente, en distintos periodos ya que as\u00ed permitir\u00e1 comparar el mapeo de un colon en 3D con dos endoscopias distintas de un mismo paciente y permitir\u00e1 verificar si la localizaci\u00f3n en tiempo real funciona as\u00ed como permitir mejor\u00eda de los sistemas de localizaci\u00f3n en tiempo real y evaluar experimentalmente el proyecto EndoMapper.<\/li>\n<li>Dado que las grabaciones se conservar\u00e1n al finalizar el proyecto. Se crear\u00e1 una colecci\u00f3n de videos, con una gesti\u00f3n similar a un biobanco, para uso en otras investigaciones futuras destinadas a mejorar la eficacia y la precisi\u00f3n de los procedimientos m\u00e9dicos.<\/li>\n<\/ol>\n<h1 style=\"text-align: justify;\"><a name=\"_Toc80719279\"><\/a>MATERIAL Y M\u00c9TODOS<\/h1>\n<p style=\"text-align: justify;\">Este trabajo se trata de un protocolo de un ensayo cl\u00ednico, con la intenci\u00f3n de ponerlo en marcha y presentar sus resultados como tesis doctoral. Se llevar\u00e1 a cabo un ensayo cl\u00ednico, sin grupo control, cuya intervenci\u00f3n ser\u00e1 grabaci\u00f3n de colonoscopias que iban a realizarse de todos modos rutinariamente. El ensayo cl\u00ednico ser\u00e1 realizado en el Servicio de Endoscopias de nuestro hospital. \u00a0. La duraci\u00f3n para realizar el trabajo se estima que sea de unos 4 a\u00f1os.<\/p>\n<h2 style=\"text-align: justify;\"><a name=\"_Toc80719280\"><\/a><u>Dise\u00f1o del estudio<\/u><\/h2>\n<p style=\"text-align: justify;\"><strong><u>Fases del proyecto:<\/u><\/strong><\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\">Se realizar\u00e1 en dos fases bien identificadas:<\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\">En un primer tiempo, periodo comprendido entre enero de 2020 a enero 2021 aproximadamente, se ha realizado un muestreo por conveniencia. Es decir, los miembros del equipo m\u00e9dico seleccionaron qu\u00e9 endoscopias eran grabadas a su discreci\u00f3n y atendiendo a la disponibilidad de los equipos de grabaci\u00f3n. Se busc\u00f3 tener una muestra representativa de c\u00f3mo son las endoscopias t\u00edpicas, cubriendo las cohortes m\u00e1s relevantes, tanto las correspondientes a patolog\u00edas como las correspondientes a pacientes sanos para posteriormente poder disponer de una colecci\u00f3n amplia de endoscopias grabadas de cara a dos objetivos ya comentados (objetivos 1 y 2). Se grabaron un total de 256 colonoscopias.<\/p>\n<ol style=\"text-align: justify;\">\n<li>El entrenamiento de los m\u00e9todos de aprendizaje profundo para la investigaci\u00f3n de v-SLAM en endoscopia.<\/li>\n<li>El entrenamiento de los m\u00e9todos de aprendizaje profundo para la identificaci\u00f3n de regiones de inter\u00e9s terap\u00e9utico.<\/li>\n<\/ol>\n<p style=\"text-align: justify;\">Posteriormente, en un segundo tiempo, periodo que comenz\u00f3 en febrero de 2021 y que finaliz\u00f3 en septiembre 2022, \u00fanicamente se grabar\u00e1n endoscopias de pacientes citados para realizaci\u00f3n de una colonoscopia dentro del programa de cribado de C\u00e1ncer Colorrectal (150 pacientes).<\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\">Asimismo, y simult\u00e1neamente durante esta segunda fase, se identificar\u00e1n a los pacientes citados para una colonoscopia de cribado de CCR que se encuentren antiagregados o anticoagulados por diversas razones (total 150 pacientes por el momento). Se contactar\u00e1 telef\u00f3nicamente con ellos, una semana antes de la fecha programada para la colonoscopia y tras explicar el estudio, si aceptan participar en \u00e9l, se dar\u00e1n las instrucciones de no suspender el anticoagulante o antiagregante previo a la realizaci\u00f3n de la colonoscopia. Este procedimiento, permitir\u00e1 cumplir el objetivo n\u00famero 3 de nuestro proyecto de investigaci\u00f3n ya que en aquellos pacientes que en una primera colonoscopia se objetive un p\u00f3lipo, y \u00e9ste no pueda ser extirpado al estar el paciente anticoagulado o antiagregado deber\u00e1 ser recitado con una nueva colonoscopia a los 15-20 d\u00edas. El resultado de esta intervenci\u00f3n ser\u00e1 la obtenci\u00f3n de dos grabaciones distintas de un mismo colon de un paciente y permitir\u00e1 evaluar experimentalmente el proyecto EndoMapper (por ejemplo, permitir\u00e1 verificar si el p\u00f3lipo que se logr\u00f3 mapear en una primera colonoscopia puede ser localizado en esa segunda colonoscopia).<\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\"><strong><u>Criterios de inclusi\u00f3n:<\/u><\/strong><\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\">Ver <strong>Figura V<\/strong><\/p>\n<ul style=\"text-align: justify;\">\n<li>Primera fase: Muestreo por conveniencia, se grabar\u00e1n de forma masiva todas las colonoscopias citadas en el cuarto donde se encuentre presente el colonoscopio con el grabador implicado en el proyecto EndoMapper.<\/li>\n<li>Segunda fase: Grabaci\u00f3n de endoscopias de pacientes citados para cribado de c\u00e1ncer colorrectal.\n<ul>\n<li>Pacientes que se citar\u00e1n para una segunda colonoscopia:\n<ul>\n<li>Pacientes anticoagulados (incluidos inhibidores de la vitamina K como Nuevos Anticoagulantes Orales, (NACOs).<\/li>\n<li>Pacientes antiagregados (incluidos inhbidores del receptor de la trombina, antagonistas de la glicoprote\u00edna IIb\/IIIa, antagonitas del receptor P2Y<sub>12<\/sub>, inhibidores de la fosfodiesterasa y inhibidores de la ciclooxigenasa 1 excepto Adiro 300 mg).<\/li>\n<li>Pacientes con doble antiagregaci\u00f3n.<\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n<\/ul>\n<p style=\"text-align: justify;\"><strong><u>Criterios de exclusi\u00f3n:<\/u><\/strong><\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\">Se excluir\u00e1n en la segunda fase de reclutamiento, aquellos pacientes antiagregados con Adiro de 100mg puesto que dada la bibliograf\u00eda ya existente, no existe un aumento del riesgo de sangrado tras polipectom\u00eda si se encuentra en tratamiento a esas dosis y por lo tanto se podr\u00eda realizar polipectom\u00eda en la primera endoscopia y no requerir\u00eda recitarla (33).<\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\">Tambi\u00e9n se excluir\u00e1n los casos por negativa del paciente a participar en el estudio.<\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\"><strong><u>Metodolog\u00eda de adquisici\u00f3n, grabaci\u00f3n y archivo de videos ser\u00e1 la siguiente:<\/u><\/strong><\/p>\n<ol style=\"text-align: justify;\">\n<li>Se conecta un grabador para poder grabar en alta calidad todas las endoscopias realizadas en una o varias torres de endoscopia.<\/li>\n<li>El grabador se compone de un computador est\u00e1ndar de altas prestaciones equipado con:\n<ol start=\"3\">\n<li>Una tarjeta comercial de adquisici\u00f3n de video de alta calidad, del tipo Epiphan DVI2USB 3.0 o similar. La tarjeta se conecta, por una parte, a una de las salidas de la torre de endoscopia, como si fuera un segundo monitor. Por otra parte, se conecta mediante USB3 al computador.<\/li>\n<\/ol>\n<\/li>\n<li>El grabador permite hacer 2 tipos de grabaciones:<\/li>\n<li><strong>Grabaciones est\u00e1ndar<\/strong>: <strong><em>Realizadas por el endoscopista<\/em><\/strong>. El endoscopista inicia la grabaci\u00f3n antes de empezar la endoscopia pulsando un bot\u00f3n sobre el grabador y finaliza la grabaci\u00f3n tras terminar la endoscopia pulsando un bot\u00f3n sobre el Estas grabaciones se realizan continuamente con\u00a0\u00a0 el objetivo de acumular cuantas grabaciones sea posibles para poder alimentar los m\u00e9todos de aprendizaje profundo.<\/li>\n<\/ol>\n<p style=\"text-align: justify;\">El proyecto comenzar\u00e1 con las grabaciones con el procedimiento de marcha\/parada manual descrito en el p\u00e1rrafo anterior. Sin embargo, a partir de diciembre de 2020 (ver cronograma), se desarrolla un sistema de marcha\/parada autom\u00e1tico que elimine la interacci\u00f3n del endoscopista con el grabador. De esta manera se simplifica el procedimiento y se asegura que todas las grabaciones son homog\u00e9neas.<\/p>\n<ol style=\"text-align: justify;\">\n<li><strong>Grabaciones calibradas<\/strong>. <strong>Realizada por un t\u00e9cnico inform\u00e1tico que acude a la grabaci\u00f3n<\/strong>. Despu\u00e9s de realizar la grabaci\u00f3n est\u00e1ndar, el t\u00e9cnico grabar\u00e1 una secuencia de calibraci\u00f3n. La secuencia de calibraci\u00f3n consiste en observar con el endoscopio un patr\u00f3n de calibraci\u00f3n impreso en una cartulina. La calibraci\u00f3n de una imagen consiste, a partir de m\u00e9todos indirectos, conocer o reconstruir las condiciones en las que se ha llevado a cabo la digitalizaci\u00f3n de la misma, para poder equiparar las mediciones realizadas en la imagen a las realizadas sobre el objeto real. Este procedimiento es necesario para poder hablar de tama\u00f1os y de longitudes en la colonoscopia cuando realicemos el mapeo en 3D. \u00a0El procedimiento de calibraci\u00f3n durar\u00e1 unos 5 minutos. (Para evitar molestia a los pacientes, la calibraci\u00f3n se har\u00e1 cuando el paciente ya no est\u00e9 en la sala).\u00a0\u00a0 Estas grabaciones calibradas se har\u00e1n durante una semana cada 6 meses a lo largo de los 4 a\u00f1os del proyecto. Estar\u00e1n destinadas a la validaci\u00f3n experimental del sistema.<\/li>\n<\/ol>\n<p style=\"text-align: justify;\">Ejemplos de calibraci\u00f3n: Ver <strong>Figura VI.<\/strong><\/p>\n<ol style=\"text-align: justify;\" start=\"4\">\n<li>La adquisici\u00f3n se realiza dentro de la actividad asistencial, con el \u00fanico a\u00f1adido de la puesta en marcha\/parada del grabador, por lo que la pr\u00e1ctica asistencial no se ver\u00e1 Cuando se disponga del sistema de marcha\/parada autom\u00e1tico, todav\u00eda se simplificar\u00e1 m\u00e1s la interacci\u00f3n.<\/li>\n<li>Los videos grabados son <strong>pseudonimizados<\/strong> por el grabador. Cada v\u00eddeo grabado se identifica con una referencia, tambi\u00e9n queda registrada la fecha de la grabaci\u00f3n. La referencia no tiene ninguna relaci\u00f3n con los datos personales del paciente ni con el n\u00famero de la historia cl\u00ednica. El grabador elimina, de cada fotograma del video, toda la informaci\u00f3n del paciente. El grabador crea fichero nexo donde se relacionan las referencias con nombre del paciente y su n\u00famero de historia, est\u00e1 protegido por una clave s\u00f3lo disponible por el medico investigador<\/li>\n<li>El equipo de ingenier\u00eda s\u00f3lo tiene acceso a los v\u00eddeos identificados por la referencia, por ello s\u00f3lo accede a \u00a0los datos pseudonimizados.<\/li>\n<li>Semanalmente, un investigador del proyecto EndoMapper cambiar\u00e1 el disco duro portable del grabador donde s\u00f3lo est\u00e1n almacenados los videos En el disco portable no est\u00e1n los ficheros que relacionan las referencias con las historias de los pacientes. El disco con los v\u00eddeos pseudonimizados se llevar\u00e1 fuera del hospital, al laboratorio del EndoMapper, donde almacenar\u00e1n definitivamente en un sistema de almacenamiento en la nube. Este sistema permite controlar, qu\u00e9 usuarios identificados mediante usuario y password, tienen \u00a0acceso a los videos<\/li>\n<li>Habr\u00e1 ingenieros EndoMapper presentes durante la adquisici\u00f3n de las \u201cendoscopias calibradas\u201d. Tambi\u00e9n habr\u00e1 ingenieros EndoMapper presenciando ocasionalmente la realizaci\u00f3n de endoscopias para la comprensi\u00f3n del procedimiento. Se recabar\u00e1 autorizaci\u00f3n al hospital para que estas personas puedan asistir a los procedimientos. Estas personas firmar\u00e1n un acuerdo de confidencialidad.<\/li>\n<\/ol>\n<p style=\"text-align: justify;\"><strong><u>La metodolog\u00eda de uso de las grabaciones archivadas ser\u00e1 la siguiente:<\/u><\/strong><\/p>\n<ol style=\"text-align: justify;\">\n<li>S\u00f3lo los investigadores del proyecto EndoMapper tendr\u00e1n acceso a los videos pseudonimizados para entrenar sus algoritmos de aprendizaje para tecnolog\u00eda VSLAM.<\/li>\n<li>Algunos fragmentos de las grabaciones pseudonimizadas ser\u00e1n utilizados en el material de difusi\u00f3n de los resultados del proyecto. El material podr\u00e1 ser: videos demostrativos, software demostrador procesando fragmentos, o fotogramas incluidos en publicaciones cient\u00edficas.<\/li>\n<li>S\u00f3lo el equipo m\u00e9dico tiene acceso al nexo que puede relacionar la referencia de cada v\u00eddeo con la historia cl\u00ednica del correspondiente paciente. Existir\u00e1 un fichero nexo que relacionar\u00e1 la referencia del v\u00eddeo con el identificador del paciente (relacionando v\u00eddeos pseudonimizados con el nombre y n\u00famero de historia del paciente);<\/li>\n<\/ol>\n<h2 style=\"text-align: justify;\"><a name=\"_Toc80719281\"><\/a><u>Variables medidas.<\/u><\/h2>\n<p style=\"text-align: justify;\">En las endoscopias seleccionadas, se hace una grabaci\u00f3n completa de toda la endoscopia. La grabaci\u00f3n se almacena con un v\u00eddeo de alta calidad. El equipo de ingenier\u00eda tendr\u00e1 acceso al v\u00eddeo <strong>pseudonimizados<\/strong> y a la <strong>fecha grabaci\u00f3n<\/strong>.<\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\">El equipo de ingenier\u00eda sabe qu\u00e9 v\u00eddeos corresponden a un mismo paciente. El equipo de ingenier\u00eda conoce las cohortes a las que pertenecen los videos.<\/p>\n<h2 style=\"text-align: justify;\"><a name=\"_Toc80719282\"><\/a><u>Metodolog\u00eda de an\u00e1lisis de las grabaciones<\/u><\/h2>\n<p style=\"text-align: justify;\">Una vez obtenidas las grabaciones endosc\u00f3picas calibradas, el ingeniero de EndoMapper junto con un M\u00e9dico responsable de la Unidad de Endoscopias Digestivas del hospital, se encargar\u00e1n de:<\/p>\n<ol style=\"text-align: justify;\">\n<li>Etiquetado de videos: Una vez obtenidas las grabaciones un ingeniero inform\u00e1tico y un m\u00e9dico endoscopista se encargar\u00e1n de introducir el etiquetado de v\u00eddeos permitiendo introducir en el software EndoMapper, aprendizaje profundo para el reconocimiento de estructuras (recto,colon descendente, \u00e1ngulo hep\u00e1tico, \u00e1ngulo espl\u00e9nico, colon transverso y colon ascendente con v\u00e1lvula ileocecal).<\/li>\n<li>Reajuste de par\u00e1metros de Endomapper<\/li>\n<li>Validaci\u00f3n de resultados<\/li>\n<\/ol>\n<h2 style=\"text-align: justify;\"><a name=\"_Toc80719283\"><\/a><u>Aspectos \u00e9ticos<\/u><\/h2>\n<p style=\"text-align: justify;\"><strong>Balance riesgo\/beneficio.<\/strong> El riesgo para el paciente como consecuencia de este proyecto es nulo porque no se interfiere con el procedimiento m\u00e9dico, simplemente se registra el video de la exploraci\u00f3n. Para la grabaci\u00f3n, se requiere la conexi\u00f3n de un equipo adicional a la torre de endoscopia, el equipo de electromedicina del hospital ha comprobado que cumple con los requisitos de seguridad. El beneficio es enorme pues la existencia de un sistema de SLAM visual en un endoscopio permitir\u00eda obtener informaci\u00f3n, en tiempo real, de la estructura 3D de las cavidades corporales incluso siguiendo sus deformaciones, actualmente ninguna tecnolog\u00eda es capaz de proporcionar esta informaci\u00f3n.<\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\"><strong>Necesidad de p\u00f3liza de seguros<\/strong>. No se realizan procedimientos invasivos exclusivos por la participaci\u00f3n en el estudio. Pueden identificarse 2 riesgos a cubrir por una p\u00f3liza de seguros<\/p>\n<ol style=\"text-align: justify;\">\n<li>Interacci\u00f3n del grabador con la torre endoscopia, asumido por el hospital pues el grabador pasar\u00e1 a ser un equipamiento del hospital supervisado por su servicio de electromedicina.<\/li>\n<li>Seguro de responsabilidad civil, para cuando miembros el equipo de ingenier\u00eda del EndoMapper est\u00e9n presentes en los procedimientos endosc\u00f3picos para comprender la pr\u00e1ctica cl\u00ednica.<\/li>\n<li>Seguro de responsabilidad civil para cuando miembros el equipo de ingenier\u00eda del EndoMapper est\u00e9n haciendo las tomas de calibraci\u00f3n de los endoscopios y la recogida de datos grabados del grabador.<\/li>\n<\/ol>\n<p style=\"text-align: justify;\"><strong>Medidas para minimizar los da\u00f1os previstos.<\/strong><\/p>\n<ol style=\"text-align: justify;\">\n<li>Cumplimento de la normativa de seguridad para la conexi\u00f3n del grabador al endoscopio.<\/li>\n<li>Formaci\u00f3n del personal del EndoMapper que vaya a realizar las calibraciones o vaya a presenciar los procedimientos.<\/li>\n<\/ol>\n<p style=\"text-align: justify;\"><strong>Tratamiento de datos personales: <\/strong>Las grabaciones pseudonimizadas saldr\u00e1n del hospital y ser\u00e1n puestas a disposici\u00f3n de los investigadores del EndoMapper para la investigaci\u00f3n. Estar\u00e1n identificadas \u00fanicamente por una referencia totalmente diferenciada de la identidad del paciente o de su n\u00famero de historia cl\u00ednica.<\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\">El Real Decreto 1716\/2011 establece que las personas que tengan una o m\u00e1s colecciones para fines de investigaci\u00f3n biom\u00e9dica conservadas fuera del \u00e1mbito organizativo de un biobanco deben comunicar los datos de las colecciones y muestras al establecimiento en cuyas instalaciones se conserven y registrarla en el al Registro Nacional de Biobancos para Investigaci\u00f3n Biom\u00e9dica, en el plazo de 2 meses tras la constituci\u00f3n de la colecci\u00f3n o desde que se haya producido la modificaci\u00f3n de la misma.<\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\">Los datos que figuran en este formulario ser\u00e1n incorporados a un fichero cuyo responsable es el IACS y que cumple con las garant\u00edas de la LO 15\/99 de protecci\u00f3n de datos de car\u00e1cter personal.<\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\">El fichero nexo que relaciona las referencias con la identidad de los pacientes s\u00f3lo ser\u00e1 accesible por el personal m\u00e9dico del hospital responsable del estudio previa autentificaci\u00f3n. Por seguridad habr\u00e1 3 copias del fichero nexo:<\/p>\n<ol style=\"text-align: justify;\">\n<li>Copia 1.- En el sistema inform\u00e1tico del hospital. El acceso estar\u00e1 restringido a los investigadores m\u00e9dicos del proyecto.<\/li>\n<li>Copia 2.- En el grabador. Esta copia estar\u00e1 cifrada criptogr\u00e1ficamente. Las claves de cifrado estar\u00e1n custodiadas por los doctores Sostres y Lanas.<\/li>\n<li>Copia 3.- En los servidores. Esta copia estar\u00e1 cifrada criptogr\u00e1ficamente. Las claves de cifrado estar\u00e1n custodiadas por los doctores Sostres y Lanas.<\/li>\n<\/ol>\n<p style=\"text-align: justify;\"><strong>Implicaciones asistenciales.<\/strong> El trabajo no interfiere con las labores asistenciales, no altera la pr\u00e1ctica asistencial ni requiere el uso de ninguna medicaci\u00f3n adicional.<\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\"><strong>Otras implicaciones para el participante o su familia. <\/strong>No se realiza ninguna prueba m\u00e9dica adicional, por lo que es poco probable, pero la aplicaci\u00f3n de algoritmos de aprendizaje podr\u00eda identificar alg\u00fan problema de salud que hubiera pasado desapercibido al hacer la endoscopia. En este caso, dependiendo de si el paciente seleccion\u00f3 o no en el consentimiento informado \u201cDeseo ser informado sobre los resultados del estudio\u201d, ser\u00e1 contactado por el servicio.<\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\">No se recompensa a los pacientes ni con dinero ni con otros servicios.<\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\">Por lo que respecta a la no anticoagulaci\u00f3n en el momento de la colonoscopia, las nuevas gu\u00edas europeas recomiendan con\u00a0 un grado de evidencia A de no suspender la anticoagulaci\u00f3n ni la agregaci\u00f3n en caso de que no se vaya a realizar un procedimiento invasivo, como por ejemplo, una polipectom\u00eda (35). Esto implica por lo tanto que en nuestro trabajo de investigaci\u00f3n el paciente no va a verse perjudicado por la intervenci\u00f3n realizada. Asimismo, este firmar\u00e1 un consentimiento informado explicando que, en caso de objetivar un p\u00f3lipo que precise de una nueva colonoscopia, se le citar\u00e1 en plazo de 10-15 d\u00edas.<\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\"><strong>Consentimiento informado.<\/strong><\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\">Se adjunta el modelo del consentimiento informado que se requiere a los pacientes (ANEXO 3).<\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\">Los pacientes son reclutados en la propia Unidad de Endoscopias Digestivas. A los pacientes que acuden a dicha Unidad para realizarse una endoscopia se les informar\u00e1 verbalmente y por escrito (hoja de informaci\u00f3n, (ANEXO 4.) previamente a la realizaci\u00f3n de la endoscopia de la metodolog\u00eda y los objetivos del proyecto y en caso de que una vez le\u00eddo y comprendido correctamente el proyecto acepten participar en el mismo, se les entregar\u00e1 un consentimiento informado para que firmen.<\/p>\n<h1 style=\"text-align: justify;\"><a name=\"_Toc80719286\"><\/a>FUTURO<\/h1>\n<p style=\"text-align: justify;\">A corto plazo, EndoMapper aportar\u00e1 a la endoscopia, realidad aumentada en vivo, por ejemplo, para mostrar al cirujano la ubicaci\u00f3n exacta de un tumor que fue detectado en el diagn\u00f3stico por im\u00e1genes m\u00e9dicas, o para proporcionar instrucciones de navegaci\u00f3n para llegar al lugar exacto donde realizar una biopsia o extirpaci\u00f3n de un p\u00f3lipo.<\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\">A largo plazo, el mapeo y la localizaci\u00f3n intracorp\u00f3reos deformables se convertir\u00e1n en la base de nuevos procedimientos m\u00e9dicos que podr\u00edan incluir la interacci\u00f3n aut\u00f3noma robotizada con el tejido vivo en una cirug\u00eda m\u00ednimamente invasiva o la administraci\u00f3n automatizada de f\u00e1rmacos con precisi\u00f3n milim\u00e9trica.<\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\">Asimismo, y en vistas a futuro, una vez creado el nuevo software EndoMapper y habiendo corroborado su eficacia con la metodolog\u00eda ya explicada se podr\u00eda plantear una tercera y \u00faltima fase del ensayo cl\u00ednico.<\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\">Bas\u00e1ndonos en una de las m\u00faltiples aplicaciones que pudiera tener este sistema como por ejemplo, la capacidad de localizar un determinado p\u00f3lipo en una colonoscopia se podr\u00eda plantear un nuevo ensayo cl\u00ednico.<\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\">La metodolog\u00eda consistir\u00eda en realizar un ensayo cl\u00ednico controlado, aleatorizado y a doble ciego cuya poblaci\u00f3n diana fueran aquellos pacientes citados para realizaci\u00f3n de una colonoscopia de cribado. El grupo control se realizar\u00edan la colonoscopia sin el software EndoMapper. El grupo de intervenci\u00f3n se realizar\u00edan la colonoscopia con el sistema EndoMapper. Posteriormente en aquellos pacientes que por diversas razones debieran recitarse para una polipectom\u00eda se anotar\u00edan en cada grupo el n\u00famero de pacientes que no se logr\u00f3 encontrar el p\u00f3lipo en esa segunda colonoscopia. De esta forma, podr\u00edamos obtener resultados de la eficacia del sistema EndoMapper y de la capacidad de aumentar la ADR del nuevo colonoscopio.<\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\"><a href=\"https:\/\/www.revista-portalesmedicos.com\/imagenes\/publicaciones\/2024\/Endomapper.pdf\"><strong>Ver anexo<\/strong><\/a><\/p>\n<h1 style=\"text-align: justify;\"><a name=\"_Toc80719287\"><\/a>BIBLIOGRAF\u00cdA<\/h1>\n<ol>\n<li style=\"text-align: justify;\">IM M. From the Lumen to the Laparoscope. 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Emerging technological advancements in colonoscopy: Third Eye\u00ae Retroscope\u00ae and Third Eye\u00ae Panoramic TM , Fuse\u00ae Full Spectrum Endoscopy\u00ae colonoscopy platform, Extra-Wide-Angle-View colonoscope, and NaviAid TM G-EYE TM balloon colonoscope. 2014;<\/li>\n<li style=\"text-align: justify;\">Groth S, Rex DK, Hoepffner N. High Cecal Intubation Rates With a New Computer-Assisted Colonoscope: A Feasibility Study. Am J Gastroenterol [Internet]. 2011 [cited 2021 Aug 18];106. Available from: www.amjgastro.com<\/li>\n<li style=\"text-align: justify;\">Hartley, Richard and AZ. Multiple View Geometry in Computer Vision. Cambridge Univ Press. 2004;<\/li>\n<li style=\"text-align: justify;\">Agudo, A., Moreno\u2010Noguer, F., Calvo B, &amp; Montiel JMM. Sequential non\u2010rigid structure from motion using physical priors. 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