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Estudio de Factibilidad de un Método No Invasivo para

Detección de Venas en Neonatos y Pacientes Pediátricos

M B Hidalgo 1, A Marcotti

2, L Mathe

3

1,2,3 Gabinete de Robótica y Sistemas Integrados,

Facultad de Ciencias Exactas, Físicas

y Naturales – Universidad Nacional de Córdoba, Argentina

E-mail: 1 [email protected]

Resumen. El objetivo del trabajo es estudiar la factibilidad de utilizar un método no invasivo

basado en la aplicación de imágenes del espectro infrarrojo cercano (NIR), que sirva como

herramienta para la detección de venas en neonatos. Los análisis de laboratorio brindan

información valiosa que ayuda en el diagnóstico y tratamiento del neonato. Debido a las

complicaciones que generan las técnicas de venopunción actuales, tanto en lo referido a la

manipulación y ejecución por parte de los profesionales de la salud, como las secuelas físicas

que pueden producir, resulta fundamental el uso de técnicas adecuadas para la detección de

venas para el beneficio y protección del neonato. El éxito de los procedimientos actuales

depende de la habilidad del operador y numerosos factores relacionados con el paciente. Los

recién nacidos tienen venas más pequeñas y más frágiles, por lo que resultan más difíciles de

canalizar. El estudio propone la utilización de luz infrarroja que permita la captura y posterior

proyección de una imagen de las venas subcutáneas sobre la piel del paciente. Aprovechando la

propiedad de que la hemoglobina desoxigenada presenta un punto de absorción máximo en el

infrarrojo cercano (NIR) se estima factible obtener imágenes donde el patrón de la red vascular

aparecerá más oscuro que el resto de la superficie de la piel.

1. Introducción:

La importancia de desarrollar una técnica no invasiva que facilite la localización de venas se ve

reflejada, por un lado, en la cantidad y diversidad de estudios analíticos que involucran a la sangre

venosa, ya sean desde el punto de vista bioquímico, hematológico y/o microbiológico, y por otro lado,

la necesidad de reducir los intentos fallidos de venopunción y con ello los problemas que generan las

técnicas actuales. El sitio de punción en el paciente pediátrico varía dependiendo de la edad y tamaño

del niño, así como de la accesibilidad de la vena. La gran mayoría de los procedimientos de acceso

vascular se llevan a cabo sin la ayuda de dispositivos de visualización y se basan en lo que se observa

a través de la piel del paciente y por la habilidad del clínico para sentir el vaso. Las complicaciones

que podrían reducirse con el método de detección propuesto en este trabajo son: punciones múltiples

para localizar las venas, formación de hematomas, infecciones por pérdida de integridad de la piel,

laceración de arteria o nervio adyacente, entre otras [1], [9].

La detección de venas es una de las técnicas biomédicas modernas investigadas en la actualidad. La

utilización de luz infrarroja (IR) se encuentra poco explorada en el campo de la ingeniería biomédica,

XVIII Congreso Argentino de Bioingeniería SABI 2011 - VII Jornadas de Ingeniería Clínica Mar del Plata, 28 al 30 de septiembre de 2011

pero estudios recientes han determinado las ventajas que proporciona frente a otros métodos existentes

[9]. En la actualidad existen diversos métodos no invasivos para la detección de venas, entre los cuales

se encuentran la utilización de imágenes de ultrasonido, parches superficiales de cristal líquido

térmico, iluminación con luz visible y utilización de infrarrojo cercano.

El método basado en la utilización del parche superficial (Figura 1.a) consiste en la aplicación de

una lámina de cristal líquido termocrómico sensible a temperaturas dentro del rango de 32 a 38 grados

Celsius. Una vez colocada la lámina, el paciente debe apretar un agarre colocado en su mano con el

propósito de producir un mayor flujo sanguíneo. Sobre la lámina se observarán las áreas de la

vasculatura superficial debido a que estas poseen mayor temperatura que el tejido circundante.

Diferenciada la vasculatura el operario insertará la aguja a través de la lámina en el sitio indicado [11].

No se encontraron suficientes referencias que indiquen el éxito de este método y su aplicación en

pacientes, sólo se presentan datos de su investigación y desarrollo.

La utilización de ultrasonido (Figura 1.b) como método de detección de venas emplea como

principio de funcionamiento la técnica de eco-doppler para la localización de la red vascular [12]. La

visualización de las imágenes es a través de una pantalla, no sobre el brazo del paciente como las otras

técnicas.

El método basado en la utilización de luz visible (Figura 1.c) es un procedimiento que se realiza

mediante la colocación de un array de leds emisores de luz visible de alta potencia sobre la superficie

de la piel del paciente, de manera que la luz de alta intensidad genera un contraste entre las venas y el

tejido circundante facilitando su localización [13].

El uso de imágenes infrarrojas (Figura 1.d) permite ver un contraste entre los vasos sanguíneos y el

resto de la piel, además de eliminar algunos rasgos no deseados de la superficie cutánea y del entorno.

Este método utiliza la zona del espectro electromagnético que se extiende desde 760 nm a 1.500 nm

denominado espectro infrarrojo cercano (NIR). Biológicamente existe una banda espectral desde los

700 nm hasta los 900 nm aproximadamente en que la luz incidente con longitud de onda dentro de ese

rango puede penetrar profundamente en los tejidos (Figura 2.a). Un atributo de la utilización de

infrarrojo es que el nivel de absorción espectral de la hemoglobina desoxigenada presenta un punto

máximo en la región del espectro infrarrojo cercano (Figura 2.b).

Figura 1. Estas imágenes son resultados de los equipos comerciales. (a) Detección con lámina de

cristal líquido termocrómico. Imagen extraída de catalogo de Kiyota International, Inc. K-4000 Vein-

Vue (b) Detección con ultrasonido. Imagen extraida de: Ultrasound-Assisted Peripheral Venous

Access in Young Children: A Randomized Controlled Trial and Pilot Feasibility Study, Western

Journal of Emergency Medicine, Volume IX, no. 4 : November 2008. (c) Detección con luz visible.

Imagen extraida de Veinlite Transillumination in the Pediatric Emergency Department, Pediatric

Emergency Care _ Volume 24, Number 2, February 2008 (d) Detección con luz infrarroja (IR).

Imagen extraida de: The IRIS Vascular Viewer™, InfraRed Imaging Systems, Inc., May 16, 2005.


Figura 2.a. Profundidad de penetración

en la piel a diferentes longitudes de

onda. Los valores son porcentajes de

radiación incidente que alcanza una

determinada capa de piel. Imagen

extraída de: The Growing Application of

Medical Infrared Imaging.

Figura 2.b. Niveles de absorción de la

hemoglobina desoxigenada. Imagen

extraída de: Ingeniería e Investigación,

Vol. 29.

A continuación se desarrolla un cuadro comparativo de los distintos métodos de detección

existentes con el propósito de lograr una mejor visualización de las ventajas y desventajas de cada uno

de ellos.

Tabla 1. Comparación entre las características más destacadas de cada uno de los métodos de

detección de venas. Datos extraídos de: The IRIS Vascular Viewer™ A new imaging technology to

improve peripheral access success, InfraRed Imaging Systems, Inc. May 16, 2005.

Infrarrojo Luz

Visible

Ultrasonido

Imagen en tiempo real SI SI SI

Imagen intuitiva, fácil reconocimiento de vasos SI SI NO

Imagen precisa SI NO Depende del

operador

Uso de iluminación típica SI NO SI

Requiere menor experiencia para lograr el uso exitoso SI NO NO


Visualización externa del acceso vascular SI SI NO

Instalación rápida y sencilla SI SI NO

Visualización de vena superficial SI SI NO

Visualización de vena profunda SI NO SI

Teniendo en cuenta la mayor cantidad de ventajas que presenta la utilización del infrarrojo, y a

nuestro interés para estudiar este rango espectral de la luz en aplicaciones para la Ingeniería

Biomédica, se inició el estudio para lograr entender y eventualmente desarrollar un dispositivo

adecuado para facilitar la tarea de los profesionales que realicen extracciones de sangre o

canalizaciones en niños o neonatos. La utilización de infrarrojo para desarrollar el método de

visualización presenta características favorables tanto en lo que respecta a la calidad de la imagen, ya

que permite obtener una imagen y posteriormente aplicarle un procesamiento de mejora, como en el

método de aplicación, ya que se trata de una técnica que no requiere inyección de ningún agente en los

vasos sanguíneos ni contacto con la piel del paciente.

2. Materiales y Métodos

El método que se utilizará para el estudio estará formado por varias etapas. En la primera se realizará

la construcción de un prototipo experimental que permita detectar y almacenar imágenes obtenidas

con iluminación infrarroja. La segunda etapa estará relacionada con la aplicación de técnicas de

procesamiento de imágenes y por último se pretende proyectar la imagen adquirida sobre la piel del

paciente.

Cabe destacar que debido a que el presente trabajo trata el estudio de factibilidad de la técnica

infrarroja para detección de venas, aún no se han realizado pruebas en una muestra de población

significativa, ya que se encuentra en investigación la identificación de las condiciones y

procedimientos más favorables que permitan una imagen mejorada en contraste y calidad.

Por otra parte se pretende estandarizar el procedimiento con el fin de conseguir repetitividad en las

pruebas y sus resultados.

Debido a que actualmente el estudio se encuentra en investigación, existen teorías acerca del

procesamiento de la imagen que logran una técnica en tiempo real aún no comprobadas. Si bien se

tiene conocimiento de las posibilidades que brinda el software Matlab de realizar rutinas

preestablecidas (Matlab Guide) que se ejecutan automáticamente, todavía no han sido puestas en

práctica para determinar la efectividad de las mismas en el método propuesto.

2.1. Prototipo Experimental

En una primera fase, el prototipo de experimentación estuvo constituida por una fuente de luz

infrarroja controlada, una computadora personal y una webcam convencional modificada para lograr

la adquisición de imágenes en infrarrojo. Cabe aclarar que todas las cámaras digitales disponen de un

sensor, normalmente CMOS. Estos sensores son sensibles a toda la luz visible y también a la luz

infrarroja que es invisible. Para evitar que la parte infrarroja de la luz sature todos los colores

generando una imagen irreal, el sensor lleva un filtro infrarrojo que deja pasar solamente la luz visible

para el ojo humano. La modificación realizada consistió básicamente en eliminar ese filtro IR y

sustituirlo por otro filtro constituído por un negativo fotográfico velado que elimina la luz visible y

deja pasar solamente el infrarrojo. Debido a que el uso del negativo fotográfico nos brinda sólo

resultados aproximados se mejoró la técnica reemplazándolo por un filtro óptico infrarrojo cuyo

porcentaje de transmisión es significativo a partir de los 700 nm y casi nulo para longitudes de onda

menores (Figura 3), ideal para bloquear la luz visible.


Figura 3. Respuesta de

transmisión del filtro.

Imagen extraída de: Optics

and Optical Instruments

Catalog / Fall 2007.

Teniendo en cuenta la propiedad de que el nivel de absorción espectral de la hemoglobina

desoxigenada presenta un punto máximo en la región del espectro infrarrojo cercano, se utilizaron

diodos LED´s emisores infrarrojos, cuya especificaciones técnicas muestran que el mayor porcentaje

de intensidad de radiación emitida se da cerca de los 800 nm, quedando dentro del rango de mayor

penetración del tejido y cercano al pico de mayor absorción de la hemoglobina. (Ver Figura 1 y 2).

La ubicación de las fuentes de luz infrarroja depende del principio físico que se quiera aplicar,

reflexión o transmisión. En la reflexión la fuente se ubica del mismo lado que el detector (Figura 4.a).

Si bien este método puede medir muchas propiedades útiles de los tejidos se limita a una profundidad

de unos pocos milímetros, la cual no es suficiente para alcanzar estructuras como las venas. El

principio de transmisión (Figura 4.b), en el cual la fuente se ubica del lado opuesto al detector logra

una mayor penetración. La luz emitida es absorbida en mayor porcentaje por las venas y en menor

medida por el tejido, por lo tanto en la imagen detectada se observarán más oscuras las zonas

correspondientes a las venas [3].

Debido a la mayor efectividad del principio de transmisión, se construyeron dos fuentes de

iluminación, la primera consiste en una matriz de 40 diodos leds emisores ubicada debajo del

antebrazo o pliegue del codo (fascia antecubital) y la segunda se utiliza para lograr una superficie

uniformemente iluminada y está conformada por dos arreglos de cinco diodos ubicados alrededor y a

la misma altura del lente de la cámara (Figura 5).

Figura 4. (a) Principio de reflexión. (b) Principio de transmisión. Imagen extraida de:

Physics-Based Subsurface Visualization of Human Tissue.


Figura 5 y 6. Esquema del prototipo experimental y prototipo experimental.

2.2 Adquisición y Mejora de la Imagen

Durante esta etapa se realiza la adquisición y visualización de la imagen desde el dispositivo de

captura (webcam). Debido a que éste es un dispositivo reconocido por el sistema operativo Windows,

permite la adquisición directa de la imagen o video capturado sin necesidad de incorporar alguna

interface adicional.

En lo referente a la mejora de la imagen se realizó un preprocesamiento con el software de captura

de video (AMCap) basado en la variación de las propiedades de la imagen como brillo, contraste,

tono, saturación, nitidez, entre otros. Los mismos fueron graduados en los niveles que proporcionaron

mayor calidad para el propósito buscado. Dentro del preprocesamiento también se configuró el

balance de color blanco, variando los porcentajes de los colores rojo, verde y azul.

A continuación se muestra una imagen definida en el espectro visible, en la cual las venas de la

superficie de la mano son prácticamente imperceptibles (Figura7 a) y otra imagen obtenida bajo

condiciones óptimas de iluminación, utilizando el filtro óptico y los emisores infrarrojos detallados en

la etapa A y aplicando el preprocesado mencionado. (Figura 7 b).

Figura 7. (a) Imagen de la mano en espectro visible. (b) En espectro infrarrojo.


Figura 8. (a) Imagen del antebrazo en espectro visible. (b) En espectro infrarrojo.

2.3 Procesamiento de a Imagen

En esta etapa se plantean posibles herramientas para la mejora de la imagen las cuales serán aplicadas

una vez estandarizado el prototipo experimental (hardware).

Para la realización de esta fase se decidió utilizar el software Matlab, el cual cuenta con

herramientas (Image Processing Toolbox ™) que proporcionan un amplio conjunto de algoritmos

estándar de referencia y herramientas gráficas para el procesamiento de imágenes, análisis,

visualización y desarrollo de algoritmos. Por otra parte seleccionamos dicho software debido a que lo

hemos utilizado en desarrollos académicos previos.

Matlab permite el acceso a la imagen desde el dispositivo de captura a través de las funciones del

toolbox de adquisición de imágenes incluidas en el software.

El procesamiento de imágenes cuenta con diversas herramientas para mejorar la imagen de acuerdo

a lo que se pretende como resultado final. En este caso podría ser de utilidad la aplicación de un filtro

mediano que permita remover el ruido de tipo impulsivo, como pixeles aislados de color diferente al

del entorno, muy común en imágenes infrarrojas.

Por otra parte se pretende utilizar otra herramienta del toolbox de procesamiento de imágenes

denominado normalización con la cual se lograría acentuar el contraste de los niveles de gris de cada

uno de los pixeles que conforman las imágenes de las distintas estructuras, en este caso, la red vascular

y el resto de la superficie. Este efecto se logra debido a que trabaja con la escala de luminosidad de la

imagen, donde el punto más oscuro se vuelve negro y el más claro se convierte en el más luminoso

posible sin alterar su tonalidad.[4]

Otra herramienta de procesamiento disponible que se podría adicionar a las anteriores para separar

la región que contiene el patrón vascular del resto de la superficie, es un algoritmo de umbralización.

Esta técnica consiste en asignar un valor de umbral a cada pixel basado en los niveles de gris de sus

vecinos. El umbral se calcula como el promedio de los niveles de gris de una la matriz NxN que rodea

al pixel en cuestión. Esta última técnica da como resultado una imagen binaria debido a que a los

pixeles que están por encima del umbral se les asigna 1 y 0 al resto.

Se pretende integrar todas estas herramientas de procesado y las que se consideren necesarias a

través de Matlab Guide que es un entorno de programación visual que ofrece Matlab para poder

realizar y ejecutar programas de Simulación a medida. Dicho entorno da la posibilidad de disponer de

un botón en pantalla que corresponde a una subrutina que ejecuta todas las herramientas de procesado

definidas y muestra el resultado final en pantalla.

2.4 Proyección de la Imagen

Se prevé para el futuro la proyección directa de la imagen procesada sobre el brazo del paciente. Para

esto se pretende utilizar un mini-proyector, específicamente se realizarán las pruebas con el proyector

OPTOMA PK102, el cual se conecta a la PC a través de la salida de video de la misma. Se debe


estandarizar la ubicación (altura e inclinación) a la cual debe ubicarse el proyector con respecto al

brazo del paciente para lograr la proyección de la imagen en el lugar exacto del que proviene.

3. Resultados Esperados

Una vez concluido el desarrollo del prototipo propuesto, se pretende obtener los siguientes resultados:

Desarrollar un dispositivo que permita sostener el sistema de captura en condiciones repetibles,

permitiendo realizar desplazamientos a una altura y orientación constante.

Estandarizar la distancia e inclinación óptima del detector.

Mejorar la imagen obtenida logrando visualizar con mayor claridad el patrón de venas, libre de

ruido y distorsiones.

Lograr la proyección en tiempo real de la imagen resultante sobre la piel del paciente.

Obtener un sistema capaz de detectar venas de forma no invasiva.

Generar la oportunidad de desarrollar un producto de estas características en la industria nacional

a un costo accesible.

4.Conclusiones

La importancia de introducir una técnica no invasiva que optimice el método de extracción de sangre y

reduzca el número de venopunciones fallidas no solo beneficia a la población neonatal y pediátrica.

Estos pacientes no son los únicos que presentan inconvenientes en la detección de venas, al contrario,

el número de pacientes con difícil acceso venoso es considerable debido a que muchos factores

dificultan la visualización de sus venas. Los pacientes ancianos pueden tener venas endurecidas o

frágiles. También tienden a hacerse tortuosas por la circulación poco activa. En los pacientes que

presentan un cuadro de deshidratación también se presentan problemas para la detección de venas

debido a que se produce una vasoconstricción como resultado de un volumen sanguíneo reducido. En

pacientes diabéticos o hipertensos existen lesiones a nivel del musculo liso, se produce una

vasoconstricción e hipercoagulación lo cual provoca una mayor rigidez en los vasos dificultando la

canalización.

En situaciones de emergencia sería de gran utilidad contar con una herramienta que permita

detectar la vena en el menor tiempo posible independientemente de la patología y estado del paciente y

del operador. Por ejemplo, en el caso de un paciente en estado de shock severo puede tener venas

colapsadas, lo cual hace más difícil encontrar una vena para venopunción y su vida corre peligro si no

se lo asiste de forma inmediata.

Por otra parte, las punciones repetidas producen una fibrosis lo cual se traduce en un

endurecimiento del vaso, lo que dificulta el acceso vascular. Esta situación se presenta generalmente

en pacientes que reciben largos tratamientos con terapias de frecuentes infusiones. La existencia de

una técnica que logre una fácil detección vascular reduciría el stress provocado logrando un

tratamiento más ameno. Si bien el tratamiento seguirá teniendo la misma frecuencia, el método de

detección reduciría la cantidad de intentos fallidos en cada punción.

Como se puede observar en lo expuesto anteriormente, la gran cantidad de pacientes que presentan

dificultades de acceso venoso denota la importancia de contar con un método que facilite dicho

procedimiento, reduzca las complicaciones en los pacientes afectados y facilite el labor del operario.

Referencias

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“Técnicas Diagnósticas”- Cap. 33 “Extracción de Muestras de Sangre”, Publicado por IX

Edición Premios SEEI 2006. Disponible en:

http://www.eccpn.aibarra.org/temario/seccion2/capitulo33/capitulo33.htm

[2] David M. Grifftths, Arthur E. Uber, Page Cedarholm, Adrienne Fazio, Micheal J. Yanniello,

“Vein Locating Device for Vascular Access Procedures”, US 2008, número publicación

0147147 A1.


http://www.eccpn.aibarra.org/temario/seccion2/capitulo33/capitulo33.htm

[3] Richard Sharp, Jacob Adams, Raghu Machiraju, Robert Lee, and Robert Crane, “Physics-Based

Subsurface Visualization of Human Tissue”, Publicado en: Journal IEEE Transactions on

Visualization and Computer Graphics, Volumen 13 Issue 3, Mayo 2007.

[4] Rafael Gonzalez, Richard Woods, Steven Eddins, “Digital Image Processing Using Matlab”,

ISBN: 0130085197| Publisher: Prentice Hall, Publication Date: 2003.

[5] Nicholas A. Diakides, Joseph D. Bronzino, “Medical Infrared Imaging”, publicado en Medical

Device and Systems por Taylor & Francis Group, LLC, 2006 ISBN: 0849390273

[6] Rafael C. González, Richard E. Woods, “Tratamiento Digital de Imágenes”, Versión en español

publicada en 1996 por Addison-Wesley Iberoamericana S.A., E.U.A, ISBN: 0-201-62576-8.

[7] Motato Toro, Óscar Fernando; Loaiza Correa, Humberto, “Identificación biométrica utilizando

imágenes infrarrojas de la red vascular de la cara dorsal de la Mano”, Ingeniería e

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Colombia. Bogotá, Colombia.

[8] IEEE Engineering in Medicine and Biology, Volumen 19, numero 3, Mayo/Junio 2000, “The

Growing Application of Medical Infrared Imaging”.

[9] Tanushri Chakravorty “Low Cost Subcutaneous Vein Detection System Using ARM9 Single

Board Computer”. Department of Instrumentation and Control College of Engineering,

Pune-411005 (2010-11).

[10] Lynn Hadaway, M.Ed., RNC, CRNI, Lynn Hadaway Associates, Inc. The IRIS Vascular

Viewer™ A new imaging technology to improve peripheral access success, InfraRed

Imaging Systems, Inc. May 16, 2005.

[11] Arun Ranchod, Page Cedarholm, Kevin P. Cowan, Adrianne Fazio, David M. Griffiths.

“Thermochromic Device for Vascular Access Procedures”, United State Patent Application

Publication Ranchod et al., Pub. No.: US 2008/0146913 A1, Pub. Date: Jun. 19, 2008.

[12] Bair, Aaron E MD, MSc, Rose, John S MD, Vance, Cheryl W MD, Andrada-Brown, Emily

MD, Kuppermann, Nathan MD, MPH, “Ultrasound-Assisted Peripheral Venous Access in

Young Children: A Randomized Controlled Trial and Pilot Feasibility Study”, Western

Journal of Emergency Medicine, Volume IX, no. 4: November 2008.

[13] Yiannis L. Katsogridakis, MD, MPH,*y Roopa Seshadri, PhD, AM,yzx Christine Sullivan,

MBA, MS,x and Mark L. Waltzman, MD, “Veinlite Transillumination in the Pediatric

Emergency Department: A Therapeutic Interventional Trial”, Pediatric Emergency Care _

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http://ebookee.org/go/?u=

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