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Trabajos Fin de Grado (TFGs) y Proyectos Fin de Carrera (PFCs)

 

Línea: Imagen médica y cirugía guiada por imagen y vídeo

Titulaciones a las que van dirigidas las ofertas (GITST, GIB, IT) 

Nombre del Tutor/Ponente:  Patricia Sánchez González / Enrique J. Gómez Aguilera

Contacto: psanchez@gbt.tfo.upm.esegomez@gbt.tfo.upm.es

 

 


NLP para comprender la interacción de cirujanos con las tecnologías 

 
Introducción
El aprendizaje basado en nuevas tecnologías (TEL) se ha consolidado como un complemento para el entrenamiento de las habilidades necesarias en cirugía de mínima invasión. No obstante, existen algunas limitaciones, como la poca disponibilidad de recursos TEL en hospitales o centros de entrenamiento, o el entrenamiento de habilidades individuales en lugar de un conjunto de habilidades, técnicas y no técnicas.
El proyecto EASIER propone construir un sistema de gestión del aprendizaje (LMS) que conecte distintos recursos TEL (simuladores de realidad virtual, vídeos aumentados, etc.) para superar dichas limitaciones. Este LMS recopilará e integrará los datos del rendimiento del usuario en las distintas habilidades para generar un perfil de evaluación completo, tanto para el residente como para el profesor.
Una parte fundamental del LMS consiste en reunir datos de la interacción del usuario con la plataforma, analizarlos y utilizarlos para mejorar su experiencia de aprendizaje. Para ello, haríamos uso del procesamiento de lenguajes naturales (NLP por sus siglas en inglés). El NLP es un campo de la inteligencia artificial y lingüística que estudia las interacciones entre los ordenadores y el lenguaje humano. Estas interacciones dan lugar a una información muy valiosa sobre los intereses del usuario, que pueden ser útiles a la hora de recomendar distintas actividades de manera automática. Dichas recomendaciones mejorarían la experiencia del usuario.
 
Objetivos
El objetivo principal es entender y predecir los temas de interés de los usuarios de la plataforma EASIER para realizar recomendaciones, mediante un sistema de NLP.
 
Tareas
  • Crear un sistema de NLP que identifique los temas de interés de los usuarios de la plataforma EASIER;
  • Generar recomendaciones de cursos o actividades dentro de la plataforma, basándose en los temas de interés de los usuarios obtenidos a partir del sistema de NLP;
  • Validar los resultados obtenidos.

Contacto: Carmen Guzmán García cguzman@gbt.tfo.upm.es ; Patricia Sánchez psanchez@gbt.tfo.upm.es

 


Diseño de tareas para formación de cirujanos en MIS basadas en eye tracking y mediciones de estrés

 

Introducción
El aprendizaje basado en nuevas tecnologías (TEL) se ha consolidado como un complemento para el entrenamiento de las habilidades necesarias en cirugía de mínima invasión (MIS). No obstante, existen algunas limitaciones, como la poca disponibilidad de recursos TEL en hospitales o centros de entrenamiento, o el entrenamiento de habilidades individuales en lugar de un conjunto de habilidades, técnicas y no técnicas.
 
Objetivos
El objetivo de este proyecto es diseñar tareas para la formación y evaluación de residentes en cirugía de mínima invasión, principalmente basándose en dos tecnologías:
1. Eye tracking. El seguimiento visual (eye tracking) consiste en monitorizar ciertos parámetros de los ojos para obtener la trayectoria de los mismos, y facilitar la creación, entre otras cosas, de mapas de atención. En el campo de la cirugía, estos algoritmos no sólo se proponen para ayudar a evaluar la adquisición de competencias quirúrgicas, sino que también pueden ser utilizados como método de entrenamiento 1. Las tareas a desarrollar ayudarían al entrenamiento de habilidades quirúrgicas basadas en la atención o el movimiento;
2. Mediciones de estrés. El encefalograma (EEG) consiste en el registro mediante electrodos de la actividad eléctrica que se forma en las neuronas cerebrales. Actualmente, se dispone de un método para medir el estrés a través del EEG gracias a los valores de excitación y valencia 2. Las tareas a desarrollar ayudarían al manejo de situaciones de estrés y consecuentemente, mejorarían el rendimiento general del cirujano.
 
Tareas
  • Diseñar ejercicios para el entrenamiento de habilidades quirúrgicas basadas en la atención o el movimiento (como ejemplo se propone el artículo de Vickers 3);
  • Diseñar ejercicios que incluyan generadores de estrés (como un cronómetro, una cuenta atrás, o un cambio total de mecánica del ejercicio);
  • Obtener datos de rendimiento de residentes haciendo los ejercicios para comprobar su validez.

Contacto: Carmen Guzmán García cguzman@gbt.tfo.upm.es ; Patricia Sánchez psanchez@gbt.tfo.upm.es

 

Monitorización del cansancio de cirujanos 

 

Introducción
El agotamiento se define como un sentimiento de cansancio generalizado. En el caso de los cirujanos, un nivel alto de agotamiento puede dar lugar a imprecisiones o incluso errores en los procedimientos médicos seguidos, que afectarán en mayor o menor medida al paciente. Para reducir los efectos del agotamiento, se deben comprender y monitorizar los parámetros fisiológicos que lo caracterizan.
Para ello puede usarse un sistema de cámaras que capture imágenes faciales para reconocer las expresiones faciales que caracterizan el agotamiento, como bostezos o pestañeo continuo. No obstante, estas expresiones podrían no ser monitorizadas de forma precisa. Para suplir estas carencias, podría explorarse el estado fisiológico del cirujano a partir de un electrocardiograma (ECG) 1. Un ECG podría monitorizar y correlacionar los patrones de agotamiento.
 
Objetivos
El objetivo de este proyecto es crear un sistema de monitorización del cansancio de cirujanos basado en reconocimiento de expresiones faciales y ECG.
 
Tareas
  • Crear un sistema de reconocimiento de expresiones faciales para detectar el cansancio del cirujano;
  • Utilizar un ECG para monitorizar el agotamiento del cirujano;
  • Validar los resultados de ambos sistemas por separado y en conjunto.

Contacto: Carmen Guzmán García cguzman@gbt.tfo.upm.es ; Patricia Sánchez psanchez@gbt.tfo.upm.es

 


Formación y evaluación de habilidades motoras en cirugía de mínima invasión 

El análisis de los movimientos del instrumental quirúrgico es una fuente fiable de información a la hora de realizar una evaluación objetiva de las habilidades de un cirujano en un entorno de entrenamiento (Box Trainer). El Grupo de Bioingeniería y Telemedicina trabaja desde hace años en el diseño de técnicas basadas en visión por ordenador capaz de seguir el instrumental quirúrgico, sin necesidad de sensores, a partir de la imagen del vídeo laparoscópico. Los trabajos disponibles en esta línea cubren desde el desarrollo y validación de nuevos métodos de detección de objetos en el escenario de entrenamiento (instrumental quirúrgico, elementos de la tarea) basados en vídeo; el análisis de tecnologías no intrusivas para la detección del instrumental y la ergonomía del cirujano (eye tracking, Leap Motion, Kinect) o el desarrollo de métodos para el análisis de los datos obtenidos que presten soporte a la determinación de la pericia quirúrgica.

o   Creación de la interfaz gráfica de la estación de trabajo para la formación y evaluación de cirujanos

o   Desarrollo de un sistema de seguimiento del instrumental quirúrgico basado en imagen de vídeo: solución al problema de dos herramientas y oclusiones

o   Desarrollo de un sistema de seguimiento del instrumental quirúrgico basado en Leap Motion

o   Clasificación de pericia quirúrgica mediante el uso de eye tracking para la medición de los puntos de atención durante la realización de tareas en entornos de formación

 


Herramienta de autoría y vídeo enriquecido 

Dada la gran importancia de los contenidos multimedia para el éxito de la formación online es necesario desarrollar herramientas que permitan la creación de los mismos de una manera simple, eficaz y motivadora. El Grupo de Bioingeniería y Telemedicina cuenta con una herramienta de autoría que permite crear contenidos didácticos a partir de vídeos, dotándoles de capas dinámicas de información (texto, audio, segmentación) e interacción (ejercicios de evaluación). El objetivo de este PFC es el desarrollo de un control de reproducción del vídeo dentro de la herramienta, que muestre la posición y duración de las distintas capas dinámicas añadidas al vídeo. Se valorarán conocimientos de programación en C++, OpenCV, y conocimiento del entorno de desarrollo Visual Studio 2012.

 


Modelos virtuales deformables para la planificación de intervenciones de cateterismo aórtico 

La planificación actual de las intervenciones de reparación aórtico endovascular  usando stents no tienen en cuenta las interacciones entre la pared vascular, el stent y el catéter, que modifican la forma y disposición de cada elemento. El Grupo de Bioingeniería y Telemedicina tiene una larga experiencia en simuladores de realidad virtual y modelos virtuales en el entorno quirúrgico. Los trabajos disponibles en esta línea cubren desde el desarrollo y validación de nuevos modelos virtuales de la pared vascular, el catéter y el stent; métodos de interacción entre cada uno de los elementos; o el desarrollo de métodos para el análisis de los datos obtenidos que permitan la validación de la planificación realizada.

o   Simulación de deformación del stent a partir de un modelo deformable y una forma establecida.

o   Simulación de la interacción entre el stent y el aneurisma aórtico en operaciones endovasculares

 


Nuevos métodos de procesamiento de imagen para un sistema de soporte a la decisión clínica y navegador quirúrgico en intervenciones pancreáticas

Una de las mayores dificultades en el tratamiento de los tumores pancreáticos recae sobre la correcta caracterización de la naturaleza de la lesión. La caracterización y estadiaje del cáncer pancreático son extremadamente complejos, y a menudo los procedimientos preoperatorios no ofrecen un diagnóstico concluyente. En esos casos, una laparotomía exploratoria y ultrasonografía laparoscópica (LUS) se utilizan para re-estadío preoperatorio y/o intraoperatorio. El Grupo de Bioingeniería y Telemedicina trabaja desde hace años en procesamiento de imágenes médicas y vídeo endoscópico. Los trabajos disponibles en esta área incluyen la segmentación de los distintos tipos de imagen médicas involucrados, el registro de imágenes y el modelado tridimensional de las estructuras de interés.

o   Reconstrucción 3D a partir de barrido de US laparoscópico

o   Segmentación de páncreas en imágenes de US laparoscópico: superficie y conductos pancreáticos

o   Sistema de Ayuda a la Decisión basado en historia clínica

o   Adaptación de la interfaz de navegación del navegador hepático

o   Reconstrucción intraoperatoria basada en vídeo

o   Registro no-rígido basado en estructuras vasculares: árboles vasculares complejos

 


Imagen médica en neurorrehabilitación

La neuroimagen en el tratamiento de neurorrehabilitación tiene actualmente un valor meramente de diagnóstico. El proyecto COGNITIO estudia la posibilidad de explotar toda la información relativa a los pacientes en su conjunto, tanto la información clínica como aquella que puede extraerse de un completo procesamiento de la imagen médica. Para ello se proponen métodos de detección de lesiones a partir de métodos de procesamiento de imagen médica y la comparación de la imagen del paciente con atlas de normalidad y con imágenes de otros pacientes similares.

o   Diseño y desarrollo de una interfaz para un sistema de detección automático de lesiones en estudios de daño cerebral adquirido.

o   Desarrollo de un método para la clasificación automática de estudios de imagen médica de resonancia magnética en función del protocolo de adquisición.

o   Desarrollo de un sistema “Content-based image retrieval” (CBIR) para su aplicación en estudios de resonancia magnética de pacientes con daño cerebral

o   Desarrollo de un método de registro 3D basado en “point set registration”.

 


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