Si queremos evaluar la temperatura de la piel en humanos podemos utilizar la termografía infrarroja con diferentes métodos, así como varias métricas.
Un termógrafo experimentado podría ser capaz de realizar un análisis inmediato utilizando el método cualitativo, que nos da la posibilidad de examinar la imagen térmica interpretando los colores. Es rápido y muy intuitivo, pero arriesgado, porque se basa en la interpretación subjetiva del técnico que lee colores que pueden modificarse fácilmente con la escala, por lo que es muy fácil subestimar o sobrestimar colores.
Por otro lado, tenemos el método cuantitativo, basado en los datos radiométricos contenidos dentro de los píxeles de la imagen térmica, que nos permite realizar un análisis reproducible, fiable y comparable a través de un software. Al utilizar el método cuantitativo, el principal reto al que nos enfrentamos es la variabilidad de la temperatura de la piel debido a los factores de influencia, lo que nos obliga a no centrarnos en temperaturas absolutas (por ejemplo: una rodilla que está a 28,5 ºC). Entre las temperaturas relativas, la asimetría térmica es una de las métricas más sólidas y utilizadas en la actualidad.
Las aplicaciones de termografía se han discutido en otras publicaciones para mejorar la comprensión de la herramienta.
El cuerpo humano está diseñado para mantener un equilibrio, concepto que en ciencias biomédicas se conoce como homeostasis. La termorregulación es uno de los principales sistemas regidos por este principio. Es por ello que autores como Uematsu et al. (1988) han demostrado en individuos normales asintomáticos que “el grado de asimetría térmica entre lados opuestos del cuerpo (AT) es muy pequeño”, con valores inferiores a 0,38 ºC. Las diferencias térmicas entre regiones de interés (ROI) bilaterales, con temperaturas máximas o medias, se han mostrado como un método válido en varios estudios (Formenti et al. 2018).
Por eso utilizamos las asimetrías térmicas desde la primera imagen. En el software ThermoHuman, creamos una escala de clasificación que destaca con diferentes colores las asimetrías térmicas por encima de 0,3 ºC, por lo que es muy intuitivo detectar áreas que no están en equilibrio térmico con un simple vistazo.
La asimetría térmica (mostrada como asimetría en ThermoHuman, figura 1) compara la temperatura promedio de la piel de una ROI con el bilateral. Recomendamos utilizar esta métrica principalmente si se está analizando a un sujeto por primera vez o en las siguientes evaluaciones. En este ejemplo, podemos observar la primera evaluación de un atleta, que practica un deporte colectivo que involucra movimientos de alta intensidad. Los avatares de ThermoHuman nos muestran importantes asimetrías (superiores a 0,3 ºC) en el tobillo y pie izquierdos, así como en la zona posterior del muslo derecho, que pueden ser producidas por esa exigencia de esfuerzos repetidos de su deporte.
Figura 1. Termogramas y avatar de ThermoHuman que muestran asimetrías térmicas medias.
En una investigación reciente, del grupo de ThermoHuman, se ha visto que analizando 950 deportistas sanos y sin dolor, la diferencia general en las métricas de asimetría es de 0,004 ºC ±0,66 ºC (ver figura 2). Es decir, se espera un alto nivel de homeostasis en todas las regiones cuando el atleta está sano (Escamilla-Galindo et al. 2022).
Figura 2. Extraído de la presentación de la conferencia ECSS 2022 con valores normativos para las regiones del cuerpo.
El siguiente vídeo muestra la comunicación oral presentada en el ECSS 2022 con la investigación de los valores de temperatura normal entre regiones en 950 atletas:
Video 1. Resumen de la comunicación oral presentada en el ECSS 2022.
El análisis de las asimetrías térmicas máximas (mostrada como asimetría máxima en ThermoHuman) es una alternativa interesante. Sigue el mismo principio que la asimetría térmica media, pero comparando los datos de temperatura máxima dentro de la ROI con su área bilateral. Ambas métricas (asimetrías térmicas máximas y medias) están validadas y muestran resultados similares.
Esta métrica es especialmente útil cuando nos encontramos con patologías que generan un aumento localizado y significativo de la temperatura de la piel (lo que conocemos como punto caliente, o hot spot), pero que no afecta a toda la ROI y puede que no genere una alarma utilizando asimetría térmica media. En el siguiente ejemplo, vemos el caso un paciente con virus del papiloma humano (visible en la figura 4, en la primera articulación metatarsiana derecha). A la izquierda (figura 3), no observamos una asimetría térmica media significativa sobre esa ROI, mientras que si lo analizamos con la asimetría máxima obtenemos una alarma muy relevante como vemos en el avatar derecho.
Figura 3. Asimetría térmica media
Figura 4. Asimetría térmica máxima
“No todas las asimetrías significan lesión”, esta es una de las frases que más utilizamos. La asimetría neutralizada es una de las métricas que nos ayuda a identificar mejor si una asimetría térmica es relevante o no.
Aunque Uematsu (1988) y otros autores demostraron que, en algunos casos, encontramos asimetrías térmicas por encima de los 0,3ºC (incluso mucho más) en zonas sin dolor, lesiones previas o afectados por factores de influencia. Con una sola imagen es difícil de diferenciar, pero si tenemos la oportunidad de evaluar a alguien con frecuencia, es posible que observemos alarmas constantes y repetidas en algunas ROI.
Esta métrica requiere de varias evaluaciones para establecer, siempre que no haya dolor ni lesiones, un umbral individual localizado en base a la media histórica de cada ROI. Eso es lo que conocemos como construir un perfil térmico individualizado. Un ejemplo de la utilidad de esta métrica es neutralizar las asimetrías que genera un deporte asimétrico como el tenis o el judo, donde el antebrazo del grip presentará una asimetría hipertérmica producida por la adaptación al propio deporte (Arnaiz-Lastras et al. 2011), como podemos ver en la figura 5:
Figura 5. Imagen de Arnaiz-Lastras et al. 2011
En el siguiente ejemplo, vemos el informe de seguimiento de un sujeto con una alarma de asimetría constante en su rodilla izquierda (figura 6). Como no tiene dolor ni lesiones, cuando elegimos la opción de asimetría neutralizada (figura 7), la alarma en la rodilla solo aparece durante la sexta evaluación, cuando en realidad es significativa.
Figura 6. Asimetría media
Figura 7. Asimetría neutralizada
El uso exclusivo de las asimetrías térmicas (ya sean medias, máximas o neutralizadas) presenta dos limitaciones principales:
El Coeficiente de Variación (CV) resuelve estas limitaciones y complementa el uso de las asimetrías térmicas. Al igual que ocurre con la asimetría neutralizada, el CV requiere de varias termografías para construir un perfil térmico consistente a lo largo del tiempo.
Esta métrica se calcula de manera independiente para cada ROI, teniendo en cuenta únicamente su temperatura actual y comparándola con su temperatura histórica. Dado que los cambios de temperatura absoluta suelen estar correlacionados en todo el cuerpo —y además se ven influidos por factores externos—, es común que todas las ROI muestren un comportamiento similar en una misma sesión.
Por esta razón, el CV es una de las métricas clave para analizar la fatiga con el software. Es especialmente útil si todas las sesiones se realizan en condiciones similares (mismo lugar y temperatura ambiental semejante).
Figura 8. Asimetría media
Figura 9. Coeficiente de variación
El CV es un factor clave para comprender el comportamiento termorregulador de los tejidos, ya que permite determinar con el tiempo si una asimetría es el resultado de una ROI que aumenta su temperatura, de la opuesta que disminuye, o incluso de ambas tendencias a la vez.
Por ejemplo, en el caso de una lesión muscular suele aparecer una asimetría, pero a veces en la región contraria. ¿Por qué? Porque ThermoHuman siempre resalta la ROI más cálida, lo que no significa necesariamente que el problema esté ahí. (Consulta nuestra publicación sobre la importancia de la hipertermia e hipotermia).
El CV puede revelar si la ROI lesionada en realidad se está enfriando. En el siguiente caso de una lesión en el gemelo derecho, primero se muestra la asimetría neutralizada (Figura 10), y después el CV (Figura 11), que resalta claramente una disminución en la zona lesionada.
Figura 10. Asimetría neutralizada de un sujeto con una lesión muscular en la pantorrilla derecha
Figura 11. Coeficiente de variación del mismo sujeto, mostrando una disminución en el área lesionada
En algunos casos, los resultados del Coeficiente de Variación (CV) pueden mostrar tendencias extremas. Por ejemplo, en la Figura 12 se observan cambios drásticos de frío y calor entre evaluaciones consecutivas. Esto ocurre con frecuencia cuando los sujetos son analizados con largos intervalos de tiempo entre mediciones o bajo condiciones ambientales muy diferentes (por ejemplo, temperaturas de sala más cálidas o más frías), lo que puede generar cambios globales en todo el cuerpo..
Figura 12. Informe de seguimiento que muestra cambios drásticos en el coeficiente de variación
Para reducir este sesgo, utilizamos el Coeficiente de Variación Suavizado (SCV). Esta métrica incorpora la temperatura global e histórica del protocolo con el fin de minimizar el impacto de los factores globales. En lugar de basarse únicamente en la temperatura absoluta, el SCV también resta la temperatura promedio del protocolo. De este modo, se eliminan las tendencias globales y el análisis resalta aquellas ROI que han experimentado cambios locales significativos.
Debido a este ajuste, el SCV no se recomienda especialmente para el análisis de la fatiga, ya que la contribución global se elimina. En la práctica, los valores de ROI en esta métrica suelen distribuirse de rojo a azul dentro del mismo avatar: algunas ROI aparecen por debajo de la temperatura global, mientras que otras están por encima.
El uso principal del SCV es detectar patrones anómalos y apoyar el análisis de la lateralidad. Sin embargo, es importante tener en cuenta que, debido a la sustracción de la contribución global, puede aparecer cierto ruido en los resultados, generado por ROI distintas a la que está siendo analizada..
El Coeficiente de Variación Normalizado (NCV) se calcula de la misma manera que el Coeficiente de Variación (CV), con una diferencia clave: en lugar de usar temperaturas absolutas, utiliza temperaturas normalizadas.
La temperatura normalizada es una estimación basada en la temperatura de fondo, lo que permite reducir el impacto de las condiciones ambientales entre diferentes sesiones. Para ello, aplicamos un modelo de regresión que estima la temperatura que tendría cada ROI si la temperatura de la sala estuviera fijada en 23,5 ºC (el valor más estable en nuestra base de datos), en lugar de la temperatura ambiente real. Estos valores normalizados se utilizan después para comparar cada ROI con su registro histórico.
Esta métrica es especialmente útil cuando las sesiones se realizan en condiciones ambientales distintas, ya que minimiza la influencia del entorno. Por este motivo, el NCV debe utilizarse en lugar del Coeficiente de Variación siempre que la temperatura ambiente no sea constante entre sesiones.
Es una clasificación del modo prevención de lesión que permite categorizar a los individuos en función del numero y severidad de las asimetrías en una escala del 0 al 100 (siendo el 0 el menor valor de riesgo y el 100 el mayor valor de riesgo). (Ver figura 13)
Figura 13. Modo prevención con el cálculo del TRI
Para esta métrica se tienen en cuenta el numero de regiones que tienen asimetría y el grado de significancia en función de la escala descrita en el apartados de asimetrías. Con el objetivo de identificar aquellos perfiles que tienen un desequilibrio térmico mayor, se ha visto con las investigaciones de la homogeneidad y estabilidad de las asimetrías que los cuerpos sanos tienden a estar en equilibrio.
Por ello, esta métrica global trata de dar un indicativo en el modo de prevención. Aunque, cabe resaltar, que si se presenta una lesión puede que no sea tan relevante este índice. Porque, aunque la severidad sea muy grande en la ROI, como también depende del numero de alarmas puede que solo encontremos la de la región lesionada con asimetría. Eso hará que el individuo no aparezca de los primeros en este índice.
Esta clasificación del modo fatiga va a permitir categorizar a los individuos según la tendencia de la temperatura a lo larga del tiempo. Esta métrica calcula la variación de la temperatura a lo largo del tiempo para identificar si un individuo se esta calentando, se esta enfriando o se mantiene igual de forma general. (Ver figura 14)
Figura 14. Modo fatiga ordenado por el TSI para visualizar la tendencia.
Eso permite identificar aquellos que responden de una manera normal y anormal al ejercicios. La escala va del +100 al -100 según la variación de la normalidad de la temperatura con respecto de las tomas anteriores.
Por lo tanto si un individuo se presenta más caliente tenemos una respuesta al ejercicio y/o actividad y si un individuo se presenta más frio se deberán investigar los factores subyacentes a esa respuesta (bien sea por una inactividad prolongada o por un exceso de respuesta del sistema que está relacionado con una fatiga más central/metabólica).
Para visualizar la temperatura máxima de la cara es necesario realizar un protocolo del tren superior desde la parte frontal (protocolo AP). Recuerda no cometer ninguno de estos errores frecuentes de evaluación para que la foto pueda ser procesada. Automáticamente, el software segmentará y calculará la temperatura de la cara dentro de ese protocolo y la mostrará en el “hoover”, es decir, el último de los datos del cartel que aparece al pasar el ratón sobre una región de interés en el avatar. vista (ver figura 13):
Figura 13. Evaluación de un sujeto para el protocolo de tren superior (parte anterior y posterior). Situando el cursor sobre la ROI del pecho, obtenemos una referencia en la última fila para la temperatura de la cara, en este caso 35,2ºC.
Como se puede observar en la Figura 13, se puede visualizar la temperatura del rostro colocando el cursor sobre cualquier ROI, en este caso se eligió la ROI del tórax, y en la última línea aparece la temperatura del rostro con un valor de 35,2ºC.
Este dato nos permite visualizar una región de especial interés por su relación con la temperatura central del cuerpo, su estabilidad en evaluaciones repetidas y la capacidad de generar proporciones con otras regiones. Recordamos que la temperatura máxima de la cara está relacionada con procesos febriles y nos permite relacionar la temperatura interna con la temperatura del ángulo interno del ojo a través de estas métricas (Zhou et al. 2020; Pascoe et al. 2010; Mercer et al. 2009).
En la Figura 14 podemos ver la región de la cara donde se mide la temperatura en estados febriles. La diferencia entre la temperatura central (Tcore) y la temperatura cutánea (Tskin) se considera de ±0,5 ºC, por lo que si la medida supera los 39 ºC, se considera peligrosa.
Figura 14. Región del canto interno del ojo, donde se extrae la temperatura para análisis térmico (A) y comparación de medidas con termografía y con termómetro de contacto axilar de dos personas, una con fiebre (B) y otra sin fiebre (C).
Las isotermas son una funcionalidad común en el campo de la termografía e incluso las cámaras termográficas incluyen una función que permite mostrar los rangos más opuestos de la escala. En ThermoHuman hemos incluido esta posibilidad desde la selección de avatares.
Es posible seleccionar en el informe de grupo o en el informe de seguimiento individual la funcionalidad de isoterma para mostrar, en una escala de 1 puntuación Z, 1,5 puntuación Z y 2 puntuaciones Z métricas por encima y por debajo de la desviación estándar, los valores más opuestos de la escala (ver figura 15):
Figura 15. Escala de isotermas en el informe de seguimiento individual de un futbolista. Las áreas en rojo indican la desviación de la escala anterior. Las áreas azules indican desviación por debajo de la escala.
Con esta funcionalidad, se muestran rápidamente patrones anormales relacionados con áreas hipertérmicas y/o hipotérmicas. Además, esta visualización permite ver aquellos patrones individuales que se repiten en el tiempo como consecuencia del estado de los deportistas y que permiten un análisis más avanzado (Barcelos et al. 2014). Es una escala avanzada de termogramas que destaca los más hipotérmicos y los más hipertérmicos.
Otra funcionalidad con la que cuenta ThermoHuman es la posibilidad de modificar la báscula dentro del propio software para establecer una visión más adaptada a las necesidades. Este cambio de escala afecta a todos los protocolos seleccionados tanto en el grupo como en los informes de seguimiento. Este hecho es destacable, ya que una vez modificada la escala y aceptada la modificación, los cambios, al ser nuevamente modificables, no serán reversibles en la primera visualización.
ThermoHuman, en un principio cuando segmenta y analiza genera una imagen con una escala de colores basada en los valores máximos y mínimos de la propia imagen que permite optimizar el rango de visualización, maximizando el contraste entre los valores más altos y más bajos. descensos de temperatura Al optimizar el rango de cada imagen, las escalas son diferentes en la serie histórica de una persona o un grupo.
Por ello, esta forma de visualización no permite una comparación entre las imágenes analizadas en diferentes momentos, ya que en dos imágenes diferentes el mismo color no representa el mismo valor de temperatura.
De ahí la necesidad de crear termogramas con una escala de color constante que permita visualizar todos los termogramas con la misma escala definida por el usuario, de forma que en estas vistas comparadas se pueda ver fácilmente la evolución térmica, a costa de poder perder contraste dentro de la misma imagen
Cuando entramos en un informe de grupo o un informe de seguimiento y accedemos a esta funcionalidad podemos ver que cuando seleccionamos un protocolo y decidimos hacer un cambio de escala, se aplica a todas las imágenes con ese protocolo seleccionado (ver figura 16):
Figura 16. Cambio de escala para el protocolo de la pierna anterior, cambio de escala para que todas las imágenes sean iguales con una escala de 24,8 para el rango frío y 31,1 para el rango caliente. En el informe de seguimiento individual del mismo jugador de la figura 9.
Esta modificación nos permite observar rápidamente en qué días se ha producido un cambio cualitativo de temperatura hacia zonas tanto cálidas como frías, ya que homogeneiza las temperaturas de la escala para todas las imágenes de los diferentes días. Además, es especialmente útil en informes grupales, ya que al visualizar a los diferentes individuos se aprecia cualitativamente quién tiene más frío y/o calor en la evaluación de un mismo día. Finalmente, es un análisis avanzado que permite encontrar regiones y focos hipertérmicos y/o hipotérmicos de forma similar a las isotermas.
Por ejemplo, a nivel cualitativo parece que la jugadora el 31 de enero y el 8 de febrero en general estuvo más fría, mientras que el 3 de febrero estuvo más cálida.
La última funcionalidad dentro del software es la inclusión del sistema de alarma. Bajo un cálculo avanzado, con una ecuación que tiene en cuenta siete variables (desde el historial de lesiones del jugador, la asimetría de la región hasta la epidemiología del deporte), se calculan una serie de alarmas semafóricas (amarilla, naranja y roja) y se colocan como etiquetas en la información sobre herramientas, el área encima de las evaluaciones. Al seleccionar la vista de alarma, la leyenda al costado nos informa el significado de cada color (ver imagen 17):
Imagen 17. Escala de alarmas en la vista de alarmas si se coloca el cursor sobre el número aparece una letra que informa del significado.
La Tabla 1 muestra la explicación de cada valor de la escala del sistema de alarma:
Tabla 1. Niveles de alarma y propuestas de intervención.
Si el software detecta que el jugador tiene una anomalía en una de las regiones que puede suponer un riesgo de lesión, aparecerá una bandera para esa región según la ecuación adecuada. Recordemos que el software aprende de los datos que le proporcionamos, por lo que si le sumamos las regiones de dolor previas o lesiones previas, las métricas de alarma tendrán un mayor poder estadístico. Del mismo modo, necesitamos alimentar los datos del influencer al software. Si no lo hacemos correctamente, puede darse el caso de tener una alarma grave en un caso en el que hay una mala segmentación, se ha realizado una aplicación de hielo, tratamiento… que genera una asimetría importante).
Esta métrica del sistema de alarmas nos permite filtrar las regiones con mayor relevancia en un individuo dentro del informe individual, de seguimiento o en los informes grupales, para filtrar más rápidamente aquellas valoraciones que son de mayor importancia (ver figura 18):
Figura 18. Informe de seguimiento de la jugadora con la evolución de sus alarmas colocadas como etiquetas encima de los termogramas.
Como podemos ver en el ejemplo de la figura 19, el día más significativo es el 3 de febrero, en el que aparecen etiquetas rojas y naranjas que indican que la rodilla derecha y la pierna en general tienen un patrón térmico anómalo y que habría que elegir una intervención. estrategia para solucionarlo. Aquí tienes un ejemplo:
Figura 19. Informe de seguimiento de ThermoHuman con sesiones "vacías" y recordatorios en algunas de ellas
La lógica del sistema de alarma es ofrecer un primer nivel de aproximación para mejorar la interpretación del software ThermoHuman y que estas etiquetas sirvan para ofrecer diferentes niveles de intervención en función de la urgencia y el nivel de alerta que muestre el sistema de alarma al personal del equipo.
Todas las métricas que requieren varias evaluaciones, por lo que utilizan promedios históricos (asimetría neutralizada y ambos coeficientes de variación) pueden mostrarle esta alarma en el informe de seguimiento:
Significa que los valores de esta sesión no se utilizan en el cálculo de métricas históricas porque se ha indicado que alguna ROI tiene dolor, lesión y/o presencia de factores de influencia. Por lo tanto, es posible que no tenga un avatar o que los resultados se basen en cálculos de otras sesiones "limpias".
Si desea incluir esas sesiones en el cálculo global, simplemente haga clic en el siguiente botón del embudo:
Por lo tanto, podrá ver esas métricas, incluidas las sesiones con dolor, lesión y/o factores de influencia en la figura 20.
Figura 20. Mismo informe pero activando el botón de embudo para incluir sesiones con dolor, lesión y/o factores de influencia
En conclusión, la termografía nos permite utilizar métricas desde la primera evaluación. En este sentido:
La termografía infrarroja es una solución que nos permite obtener información relevante desde el primer momento. Obviamente, cuantas más valoraciones tengamos mejor, porque además ThermoHuman nos dará la posibilidad de hacer análisis más ricos y complementarios utilizando todas estas métricas.
Uematsu, S., Edwin, D. H., Jankel, W. R., Kozikowski, J., & Trattner, M. (1988). Quantification of thermal asymmetry. Part 1: Normal values and reproducibility. J Neurosurg, 69(4), 552-555.
Formenti, D., Ludwig, N., Rossi, A., Trecroci, A., Alberti, G., Gargano, M., . . . Caumo, A. (2018). Is the maximum value in the region of interest a reliable indicator of skin temperature? Infrared Physics & Technology, 94, 299-304.
Arnaiz Lastras, J., Fernández Cuevas, I., Gómez Carmona, P. M., Sillero Quintana, M., García de la Concepción, M. Á., & Piñonosa Cano, S. (2011, 6th-9th july). Pilot study to determinate thermal asymmetries in judokas. Paper presented at the 16th Annual Congress of the European College of Sport Sciences ECSS, Liverpool, United Kingdom.
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ThermoHuman ha contado con el apoyo de los Fondos de la Unión Europea y de la Comunidad de Madrid a través del Programa Operativo de Empleo Juvenil. Asimismo, ThermoHuman en el marco del Programa de Iniciación a la Exportación de ICEX NEXT, contó con el apoyo de ICEX y la cofinanciación del Fondo Europeo de Desarrollo Regional (FEDER).
Thermohuman ha recibido financiación del Centro para el Desarrollo Tecnológico Industrial (CDTI), en participación con el Fondo Europeo de Desarrollo Regional (FEDER), para las actividades de I+D implicadas en la creación de una nueva herramienta, basada en la termografía, para la predicción y Prevención de la artritis reumatoide. Ver detalle del proyecto.
