Para qué se utiliza un software en termografía.

El desarrollo tecnológico le ha permitido a la termografía pasar de una tecnología cualitativa a una cuantitativa gracias a los software de análisis. Veamos qué significa eso.

La termografía se beneficia de unas cámaras especiales que tienen un sensor que es sensible a la radiación infrarroja. Cuando apuntamos la cámara hacia un objeto, el sensor detecta la energía infrarroja que emana del objeto. Esta energía es invisible para nosotros, pero la cámara la convierte en una imagen visible, pero qué hace el software.

Si apuntamos hacia la piel de las personas estaremos capturando la radiación que emite su cuerpo. Por lo que a diferencia de otras pruebas en vez de aplicar radiación, lo que hace es recoger la radiación emitida por el cuerpo lo que la convierte en inocua y no invasiva. Cada objeto tiene una emisividad diferente, la piel humana tiene una emisividad de 0,98.

El proceso para realizar una termografía humana es sencillo y rápido: se establece el sitio, se aclimata al sujeto para que muestre la piel de la región a analizar y se realiza la termografía. A partir de ahí el proceso de analizar las imágenes se puede volver complicado si no se tiene un software.

El uso del software para analizar las imágenes.

Cómo se ha visto en entradas anteriores el análisis cualitativo de los colores puede dar una primera aproximación y educar de forma sencilla al paciente o deportista sobre la situación en la que su cuerpo se encuentra. Pero esta metodología tiene unos sesgos importantes, debido entre otras cosas a la nula capacidad de significancia. Es decir, que el color no informa del dato.

Para poder realizar un análisis más correcto necesitaremos de un software. Este software básicamente se va a encargar de extraer los datos que se encuentran dentro de los píxeles de la imagen para poder informar de esa significancia. Tenemos que imaginar a la imagen termográfica como una hoja de excel en la que cada cuadrícula del píxel es un dato de temperatura (por eso es importante también que la cámara tenga una resolución en píxeles aceptables).

Para decirle al software donde se encuentran los datos importantes tenemos dos opciones: la segmentación de las regiones de esos píxeles de forma manual o la segmentación automática de las regiones. Esta decisión va a ahorrar mucho tiempo.

A partir de la segmentación tenemos varios métodos para analizar la información extraída.

¿Todas las metodologías son iguales?

Una vez tenemos los datos extraídos lo importante es valorar qué métricas y que estadisticos son los más fiables y válidos para analizar las imágenes.

Para ello la evidencia científica debe ser nuestra guía para poder tomar estas decisiones.

Lo que la ciencia nos dice sobre las métricas es que existen muchos factores de influencia (Fernandez-Cuevas 2015). Por ello trabajar, por ejemplo, con datos de temperatura absoluta va a ser menos fiable que trabajar con datos relativos dentro de la propia imagen.

Con datos absolutos nos referimos al uso de temperaturas medias, máximas y mínimas. Debido a que los factores de influencia cómo los derivados de la cámara o del ambiente pueden variar de forma muy sencilla. 

Otra forma es la pixelgrafia, que va a valorar la frecuencia de los píxeles de una región segmentada de forma manual para calcular cuántos píxeles se encuentran en tres zonas de temperatura absoluta marcadas por defecto. Las denominadas zonas frías (28ºC a 31ºC), zonas neutras (31ºC a 33ºC) y zonas calientes (33ºC a 36ºC). Al igual que las temperaturas medias el problema es trabajar con los datos absolutos de la termografía. 

La última forma es el cálculo de asimetrías, está metodología se basa en calcular la diferencia de temperaturas medias de las regiones segmentadas dentro de la propia imagen o con otras imágenes, para obtener un dato relativo. Esta metodología necesita de la identificación de las lateralidades y cómo demuestran estudios antiguos y recientes es la metodología más fiable, válida y asentada en el uso de la termografía en humanos (Formenti 2018, Zhang et al. 2023)

Como se ha visto la segmentación de las regiones corporales para identificar qué temperatura pertenece a qué parte corporal es imprescindible en el análisis, pero esta segmentación se puede hacer más global (por ejemplo, todas las piernas) o más anatómica (por ejemplo, secciones musculares).

El uso de la segmentación en regiones más anatómicas frente a regiones globales, como la temperatura media de las piernas o el tronco, es más fiable y mejor para reconocer cambios en la termorregulación corporal (Hillen et al. 2023).

Esas regiones es importante que estén recogidas en diferentes protocolos de las partes del cuerpo. Es otra de las razones para poder valorar un software: cuantos protocolos se pueden analizar y cómo se coloca la cámara para valorar las regiones para optimizar la resolución de la imagen. 

Por último, la visualización de estos datos y métricas se pueden entender de forma más sencilla si se configuran diferentes informes para trasladar los datos a un lenguaje accesible.

Qué diferencia al software de ThermoHuman

El software de ThermoHuman permite en primer lugar la captura directamente desde la ventana de análisis de los protocolos, pudiendo ahorrarse el paso intermedio de descargarse las imágenes y tener que subirlas en este proceso.

El análisis es automático, segmentando más de 200 regiones corporales de 8 protocolos (a la espera del lanzamiento del protocolo de cara) por lo que mejoramos la identificación regional de posibles zonas con riesgo o patologías.

Las métricas principales son las asimetrías corporales y los coeficientes de variación. Las asimetrías es la métrica más investigada y fiable aplicada en humanos, la singularidad de esta métrica es la individualización dentro de la propia imagen lo que permite eliminar la mayoría de los factores de influencia, el mayor inconveniente es que solo identifica problemas unilaterales y no bilaterales.

Los informes selectivos según la aplicación: prevención, fatiga o seguimiento de lesiones, que estamos usando permite un análisis rápido de individuos o grupos de manera intuitiva.

Además, dos de los mayores hitos de ThermoHuman a nivel empresarial y de software son haber demostrado científicamente la validez del software mejorando la fiabilidad interanalisis y haber conseguido el certificado de producto sanitario lo que permite obtener el marcado de la comunidad europea y cumplir con los requisitos de calidad de producto.

Referencias

Fernández-Cuevas, I., Marins, J. C. B., Lastras, J. A., Carmona, P. M. G., Cano, S. P., García-Concepción, M. Á., & Sillero-Quintana, M. (2015). Classification of factors influencing the use of infrared thermography in humans: A review. Infrared Physics & Technology, 71, 28-55.

Formenti et al. (2018) Is the maximum value in the region of interest a reliable indicator of skin temperature? June 2018 Infrared Physics & Technology 94

Zhang, H. Y., Son, S., Yoo, B. R., & Youk, T. M. (2023). Reference Standard for Digital Infrared Thermography of the Surface Temperature of the Lower Limbs. Bioengineering, 10(3), 283.

Hillen, B., López, D. A., Marzano-Felisatti, J. M., Sanchez-Jimenez, J. L., de Anda, R. M. C. O., Nägele, M., … & Priego-Quesada, J. I. (2023). Acute physiological responses to a pyramidal exercise protocol and the associations with skin temperature variation in different body areas. Journal of Thermal Biology, 103605.