Plataforma Web para reconstrução de partes do corpo em 3D

O Grupo Innowise desenvolveu uma ferramenta revolucionária para a reconstrução automática em 3D de ossos, pele e outros órgãos a partir de radiografias e tomografias computadorizadas com base em algoritmos de ML.

Cliente

Indústria

Cuidados de saúde, IoT

Região

Cliente desde

2021

O nosso cliente é uma empresa de equipamento médico que fabrica dispositivos de alta tecnologia e software que ajudam os médicos no seu trabalho diário.

As informações pormenorizadas sobre o cliente não podem ser divulgadas ao abrigo das disposições do NDA.

Desafio

À medida que o sector dos cuidados de saúde evolui, estão constantemente a surgir novas tecnologias disruptivas. Uma vez que a cirurgia exige competência e exatidão, os médicos necessitam de equipamento médico preciso que atenue os erros humanos e evite circunstâncias imprevistas.

O nosso cliente necessitava de um software de modelação corporal 3D capaz de recriar ossos, pele e outros órgãos a partir de raios X e tomografia computorizada. Ao converter as digitalizações planas em modelos volumétricos tridimensionais, os médicos poderiam melhorar a visibilidade no tratamento dos pacientes e obter mais informações sobre doenças e anomalias. Os estudantes e estagiários também podem utilizar estes modelos médicos 3D para praticar diagnósticos e procedimentos cirúrgicos antes de os efectuarem.

Solução

A nossa principal tarefa consistia em integrar organicamente a plataforma de construção 3D no ecossistema do cliente e torná-la compatível com as radiografias e as tomografias computadorizadas exportadas dos laboratórios de radiologia, cardiologia e outros, para que pudessem ser acedidas através de estações de trabalho hospitalares e computadores portáteis pessoais.

Compatibilidade DICOM

De antemão, garantimos que a nossa plataforma Web funciona perfeitamente com ficheiros DICOM. O formato Digital imaging and communications in medicine (DICOM) é uma norma comum para o intercâmbio de informações de imagiologia médica e dados relacionados. Após esta etapa, destacámos protecções de segurança adicionais, uma vez que os ficheiros DICOM contêm informações de saúde confidenciais.

Como resultado, os nossos programadores dedicados criaram um espaço onde são armazenados todos os ficheiros DICOM importados com dados sobre os doentes, os seus diagnósticos, tratamentos, datas e resultados de exames.

De radiografias e tomografias computorizadas a visualizações 3D

Embora a técnica sem contraste seja acessível para a reconstrução 3D, os exames com contraste intravenoso (IV) (líquidos incolores à base de iodo) são recomendados para visualizações 3D mais exactas.

Assim que a radiografia ou a TAC é descarregada para o sistema, são necessários apenas alguns cliques para transformar imagens a preto e branco em reconstruções tridimensionais. Para determinar o nível de pormenor 3D, os médicos definem manualmente os valores de atenuação limite. Enquanto a plataforma analisa cada corte de TC linha a linha, regista as coordenadas exactas de cada pixel que apresenta um valor de atenuação superior ao limiar. Em seguida, estes pixels seleccionados representam voxels que contêm fragmentos de corpo mais densos do que o limiar selecionado. Como resultado, após estas manipulações, surgem reconstruções 3D volumétricas.
Uma vez concluída a renderização 3D, os médicos podem gerir os objectos através de uma prática barra de ferramentas com uma lupa para aumentar/reduzir o zoom, uma barra de sombras gradiente para adicionar/remover a pele, tecido, músculos e estruturas ósseas e uma tesoura para cortar as partes em excesso. No entanto, a ferramenta principal é um cubo que permite aos profissionais rodar uma imagem no seu eixo e obter uma imagem mais exacta da patologia.

Gestor inteligente do ROI

Para realçar a patologia, a nossa equipa desenvolveu um gestor avançado de ROI (região de interesse - os limites de um tumor). Aqui, os médicos destacam as patologias para que sejam imediatamente reconhecíveis nas reconstruções 3D após a renderização. Ao colocar pontos nos tumores, os médicos medem a extensão das lesões para tomar decisões informativas sobre operações cirúrgicas. Além disso, os médicos podem renomear e realçar zonas patológicas com cores diferentes para que se destaquem das áreas saudáveis. Para tornar a segmentação ainda mais precisa, a nossa equipa definiu limiares, valores de píxeis e pré-visualizações preliminares para permitir uma personalização 3D mais detalhada. Isto inclui a geração de relatórios detalhados com anotações e etiquetas anatómicas, bem como a medição de distâncias entre órgãos para um planeamento cirúrgico mais preciso.

Uma vez concluídas todas as fases de processamento, os profissionais podem exportar e partilhar a imagem 3D, definindo as atribuições de acordo com as funções dos utilizadores.

Tecnologias e ferramentas

Back-end

Python, FastAPI, PyQt

Front-end

JavaScript, React

Bases de dados

MS SQL Server

ML, MLOps

Pesos e desvios, MLFlow, PyTorch, OpenCV, TensorFlow, Keras, ONNXRuntime, PyDICOM, Albumentations

Cloud

AWS (S3, EC2, Lambda), AWS SageMaker (Estúdio, Monitorização de modelos, ponto final de inferência)

Qase, Postman, Swagger, TestFlight, Arduino, Thonny

Processo

Apesar de o projeto ser ambicioso e desafiante, os nossos especialistas conseguiram concluí-lo com êxito. Em primeiro lugar, os nossos especialistas estimaram o âmbito do trabalho e avaliaram as principais etapas. Para satisfazer os requisitos técnicos e comerciais, escolhemos o conjunto de tecnologias mais adequado com base na nossa vasta experiência.

A nossa equipa dedicada utilizou Python para criar o software de modelação médica 3D e garantir integrações sem problemas com terceiros. Uma vez que o hardware dispendioso do lado do cliente não era financeiramente racional, tirámos o máximo partido das capacidades da AWS para desvendar a arquitetura do software na nuvem. Através de gateways API, também desenvolvemos uma versão para computador que funciona da mesma forma que a plataforma Web.

Para tornar a reconstrução 3D precisa e fiável, utilizámos diferentes ferramentas e abordagens de ML para resolver tarefas de deteção, classificação e segmentação, bem como rotulagem de dados. Além disso, a nossa equipa de projeto utilizou capacidades de ML e visão computacional para aumentar o nível dos modelos de formação. Para satisfazer os requisitos do cliente, o Grupo Innowise adoptou várias abordagens simultâneas relativamente ao processamento nativo de 3D e de cortes de imagem. Como resultado, apresentamos uma ferramenta inovadora de renderização 3D com um pipeline automático baseado em ML para retreinar e colocar modelos em produção adaptados às necessidades médicas.

A nossa equipa trabalhou com base na metodologia de desenvolvimento ágil Scrum, com reuniões de equipa regulares e comunicação através do Google Meet. Atualmente, o projeto está em curso com o Grupo Innowise a trabalhar continuamente no desenvolvimento da plataforma e a assegurar integrações com aplicações e serviços médicos de terceiros.

Equipa

Gestor de projectos

Engenheiros ML

Programadores back-end

Programadores front-end

Designer UI/UX

Engenheiros de GQ

Resultados

A modelação 3D na indústria médica oferece oportunidades fantásticas para a reconstrução de ossos a partir de exames de raios X de tomografia computorizada (TC) de uma forma não invasiva. Como resultado, a nossa plataforma de renderização 3D de topo permite aos profissionais medir com precisão áreas de tumores e outras patologias, monitorizar órgãos ao longo do tempo, avaliar a composição dos tecidos e avaliar com precisão fracturas sem ter de tocar no paciente. A partir de agora, os médicos visualizam com precisão a anatomia e diagnosticam várias doenças que são invisíveis através dos métodos tradicionais. Além disso, a nossa solução permite gerar relatórios detalhados com anotações e etiquetas anatómicas, bem como medir as distâncias entre órgãos para um planeamento cirúrgico mais preciso. Com a ajuda da nossa plataforma, os cirurgiões podem agora planear as suas operações de uma forma mais precisa e eficiente.

Duração do projecto

janeiro de 2021 - em curso

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