DOI: 10.26820/recimundo/7.(1).enero.2023.498-506
URL: https://recimundo.com/index.php/es/article/view/1975
EDITORIAL: Saberes del Conocimiento
REVISTA: RECIMUNDO
ISSN: 2588-073X
TIPO DE INVESTIGACIÓN: Artículo de revisión
CÓDIGO UNESCO: 32 Ciencias Médicas
PAGINAS: 498-506
Diagnóstico en tiempo real durante cirugías
Diagnosis in real time during surgeries
Diagnóstico em tempo real durante cirurgias
Randy Mena De La Cruz
1
; Jandry Ricardo García Mera
2
; Jose Freddy Macias Riera
3
;
Guido Yunior García Loor
4
RECIBIDO: 28/01/2023 ACEPTADO: 27/02/2023 PUBLICADO: 14/04/2023
1. Magísteren Gerencia de Instituciones de Salud; Médico Cirujano; Hospital Verdi Cevallos Balda; Portovie-
jo, Ecuador; randymenadlc@gmail.com; https://orcid.org/0000-0001-5170-6730
2. Médico Cirujano; Investigador Independiente, Guayaquil, Ecuador; jandryricardo@hotmail.com; https://
orcid.org/0009-0008-1520-5718
3. Especialista en Orientación Familiar Integral; Médico Cirujano; Hospital Verdi Cevallos Balda; Portoviejo,
Ecuador; freddyjr01@hotmail.com; https://orcid.org/0009-0003-3022-4179
4. Magíster en Seguridad y Salud Ocupacional;Médico Cirujano; Hospital Verdi Cevallos Balda; Hospital de
Especialidades Santa Margarita; Portoviejo, Ecuador; guido_gl91@hotmail.com; https://orcid.org/0000-
0003-4793-5869
CORRESPONDENCIA
Randy Mena De La Cruz
randymenadlc@gmail.com
Portoviejo, Ecuador
© RECIMUNDO; Editorial Saberes del Conocimiento, 2023
RESUMEN
Hoy en día existen nuevas modalidades y técnicas que permiten detectar anormalidades en los pacientes que
son sometidos a cirugías. Esto sucede, cuando no se tiene claro el diagnóstico y es necesario realizar una
evaluación profunda en quirófano. La imagen hiperespectral (HSI) es una nueva modalidad de imagen óptica,
que actualmente es muy usada en el campo de la medicina. Permite un análisis bioquímico sin contacto y no
destructivo de tejido vivo, a través de la combinación de una cámara fotográfica digital con una unidad espec-
trográfica que da como resultado, una imagen hibrida que proporciona información cuantitativa y cualitativa
de la composición del tejido a nivel molecular sin contraste y que permite discriminar objetivamente entre
diferentes tipos de tejido y entre tejido sano y patológico. Sin embargo, ha sido recientemente que la HSI es
utilizada en las salas de operación, a pesar de haber sido utilizada en la medicina desde hace un par déca-
das. En este sentido, son varios los grupos de especialistas que emplean esta modalidad de imagen como
una herramienta de orientación intraoperatoria dentro de diferentes disciplinas quirúrgicas lo cual ayuda a
detectar un diagnostico en tiempo real.
Palabras clave: Diagnóstico, Cirugía, Sala de Operación, Paciente Quirúrgico, Diagnóstico por Imagen.
ABSTRACT
Today there are new modalities and techniques that allow detecting abnormalities in patients who undergo sur-
gery. This happens when the diagnosis is not clear and it is necessary to carry out a thorough evaluation in the
operating room. Hyperspectral imaging (HSI) is a new optical imaging modality, which is currently widely used
in the medical field. It allows non-contact and non-destructive biochemical analysis of living tissue, through the
combination of a digital camera with a spectrographic unit that results in a hybrid image that provides quan-
titative and qualitative information on the composition of the tissue at the molecular level without contrast and
that allows to objectively discriminate between different types of tissue and between healthy and pathological
tissue. However, only recently has HSI been used in operating rooms, despite having been used in medicine for
a couple of decades. In this sense, there are several groups of specialists who use this imaging modality as an
intraoperative guidance tool within different surgical disciplines, which helps to detect a diagnosis in real time.
Keywords: Diagnosis, Surgery, Operating Room, Surgical Patient, Diagnostic Imaging.
RESUMO
Novas modalidades e técnicas estão agora disponíveis para detectar anomalias em pacientes submetidos a
cirurgia. Isto acontece quando o diagnóstico não é claro e é necessária uma avaliação exaustiva na sala de
operações. A imagem hiper-espectral (HSI) é uma nova modalidade de imagem óptica, que é actualmente
amplamente utilizada no campo médico. Permite a análise bioquímica sem contacto e não destrutiva de
tecidos vivos através da combinação de uma câmara digital com uma unidade espectrográfica, resultando
numa imagem híbrida que fornece informação quantitativa e qualitativa sobre a composição dos tecidos a
nível molecular sem contraste e permite uma discriminação objectiva entre diferentes tipos de tecidos e entre
tecidos saudáveis e patológicos. Contudo, é apenas recentemente que o HSI tem sido utilizado em salas de
operações, embora tenha sido utilizado em medicina durante algumas décadas. Neste sentido, vários grupos
de especialistas estão a utilizar esta modalidade de imagiologia como um instrumento de orientação intra-
-operatória dentro de diferentes disciplinas cirúrgicas, o que ajuda a detectar um diagnóstico em tempo real.
Palavras-chave: Diagnóstico, Cirurgia, Bloco Operatório, Paciente Cirúrgico, Diagnóstico por Imagem.
500
RECIMUNDO VOL. 7 N°1 (2023)
Introducción
Durante las últimas décadas, los impresio-
nantes avances en los campos de la in-
formática y las tecnologías de imagen han
aumentado la sinergia máquina/médico,
trayendo la medicina de precisión a la prác-
tica clínica actual. En particular, el desarro-
llo constante de nuevos dispositivos y plata-
formas mínimamente invasivas junto con la
implementación de tecnologías de imagen
avanzadas ha llevado a un cambio de épo-
ca dentro de las disciplinas quirúrgicas. De
hecho, mientras las indicaciones de los pro-
cedimientos quirúrgicos mínimamente in-
vasivos se amplían progresivamente hacia
patologías más complejas, las disciplinas
diagnósticas tradicionales como la radiolo-
gía o la endoscopia están desarrollando una
cartera cada vez mayor de procedimientos
quirúrgicos mínimamente invasivos.
En este contexto, el uso intraoperatorio de
tecnologías de imagen que pueden aumen-
tar la vista humana son fundamentales para
aumentar la exactitud y precisión de la ci-
rugía. “La modalidad de imagen intraope-
ratoria ideal debe ser segura y fácil de usar
para adaptarse sin problemas al flujo de tra-
bajo operativo” (Sarantopoulos, Beziere, &
Ntziachristos, 2012). Además, debe propor-
cionar resultados reproducibles y cuantitati-
vos sin necesidad de un agente de etique-
tado exógeno enriqueciendo al cirujano con
información útil adicional y asistencia en el
proceso de toma de decisiones.
En esta vista, la imagen hiperespectral (HSI)
muestra la mayoría de las características de
la ideal tecnología de imágenes intraopera-
torias, ya que puede proporcionar una ima-
gen instantánea cualitativa y cuantitativa de
las propiedades químicas del tejido bioló-
gico de una manera no invasiva, sin radia-
ción, sin etiquetas y fácil de usar.
HSI se incluye dentro del dominio de
la imagen óptica y resulta de la com-
binación de una cámara digital con un
espectrómetro. La interacción de la luz
con el objeto de destino genera firmas
MENA DE LA CRUZ, R., GARCÍA MERA, J. R., MACIAS RIERA, J. F., & GARCÍA LOOR, G. Y.
o huellas dactilares específicas en todo
el espectro electromagnético, que se
detectan con la unidad espectrométri-
ca. El conjunto de datos resultante es
un conjunto de información tridimensio-
nal resuelto espacial y espectralmente,
denominado hipercubo (coordenadas
espaciales: x, y; coordenada espectral:
z) (Clancy, Jones, & Hein, 2020).
HSI puede distinguir la composición bio-
química del tejido biológico sano y pato-
lógico de forma no invasiva, por lo que se
ha utilizado cada vez más en el campo de
la medicina. El objetivo de este estudio es
proporcionar un diagnóstico en tiempo real
para la audiencia quirúrgica por medio de
herramientas intraoperatorias.
Metodología
Esta investigación está dirigida al estudio
del tema “Diagnóstico en tiempo real du-
rante cirugías”. Para realizarlo se usó una
metodología descriptiva, con un enfoque
documental, es decir, revisar fuentes dispo-
nibles en la red, cuyo contenido sea actual,
publicados en revistas de ciencia, disponi-
bles en Google Académico, lo más ajusta-
das al propósito del escrito, con contenido
oportuno y relevante desde el punto de vis-
ta científico para dar respuesta a lo tratado
en el presente artículo y que sirvan de ins-
piración para realizar otros proyectos. Las
mismas pueden ser estudiadas al final, en
la bibliografía.
Resultados
Las tecnologías basadas en la luz propor-
cionan información valiosa sobre moléculas,
células o tejidos. El desarrollo de las técnicas
de imagen, han brindado grandes avances
en la medicina. Una vez que la luz ingresa
al tejido vivo, induce varios fenómenos (prin-
cipalmente dispersión, adsorción, reflexión),
que dependen estrictamente de la composi-
ción química del tejido específico. Por ello,
cada tipo de tejido presenta “un patrón ópti-
co característico, denominado firma espec-
tral o huella espectral, que puede utilizarse
501
RECIMUNDO VOL. 7 N°1 (2023)
DIAGNÓSTICO EN TIEMPO REAL DURANTE CIRUGÍAS
para diferenciarlo de otro tipo de tejido. De
manera similar, las firmas espectrales permi-
ten discriminar tejidos patológicos (por ejem-
plo, cancerosos, isquémicos o quemados)
de tejidos sanos” (Jacques, 2013).
Imagen hiperespectral como herramienta
de imagen intraoperatoria
La imagen hiperespectral es una tecnolo-
gía emergente en medicina, particularmen-
te en el campo quirúrgico. Por esta razón,
el número de estudios que involucran HSI
como una herramienta de orientación in-
traoperatoria es limitado. Como se mencio-
nó anteriormente, las revisiones existentes
están minuciosamente escritos, pero enfa-
tizan aspectos biomédicos o técnicos, que
pueden ser demasiado complicados para
los cirujanos e inevitablemente van más allá
de sus necesidades.
La HSI intraoperatoria se ha aplicado prin-
cipalmente a dos grandes áreas, divididas
en subcategorías. El primero es el “reco-
nocimiento de tejidos” compuesto por (1)
reconocimiento del cáncer; (2) reconoci-
miento de estructuras anatómicas; y (3) re-
conocimiento de la eficacia de la ablación
térmica. El segundo es la “evaluación de la
perfusión” dentro de: (1) cirugía colorrectal;
(2) cirugía digestiva alta; (3) cirugía hepato-
pancreaticobiliar; (4) cirugía reconstructiva;
(5) urología; y (6) neurocirugía.
Reconocimiento de tejidos
Durante los procedimientos quirúrgicos on-
cológicos es fundamental que sea radical, lo
que significa la extirpación completa del teji-
do neoplásico. Actualmente, “una resección
oncológica radical se logra en procedimien-
tos mínimamente invasivos, exclusivamente
a partir de la valoración visual del cirujano,
ya que no se dispone de retroalimentación
háptica” (Cucci, Delaney, & Picollo, 2016).
Por esta razón, muchas veces se requiere la
asistencia del patólogo, siendo obligatoria
una sección congelada intraoperatoria para
evaluar objetivamente el margen de resec-
ción, a costa de un mayor tiempo operatorio.
Los estudios preliminares que informan so-
bre la mejora visual intraoperatoria del teji-
do canceroso están disponibles y mostra-
ron resultados prometedores en términos
de precisión de la tasa de detección. Sin
embargo, esto normalmente requiere el uso
de etiquetado agentes exógenos, que po-
drían ser potencialmente responsables de
reacciones adversas y todavía están "fuera
de etiqueta" para este tipo de aplicación.
Los autores Shapey, Nabavi, & Bradford,
(2019) exponen, es importante “reconocer
intraoperatoriamente estructuras anatómi-
cas (como nervios, uréteres, glándulas pa-
ratiroides, colédoco, etc.) para preservarlos
durante la fase de demolición y evitar cual-
quier lesión accidental, que podría causar
importantes déficits funcionales que reper-
cutirían negativamente en la calidad de vida
del paciente”. En tal sentido, este proceso
actualmente depende estrictamente de las
capacidades visuales y el conocimiento
anatómico del cirujano y actualmente no
existen métodos universalmente aceptados
para reconocer las estructuras anatómicas
nobles intraoperatorias.
Sin embargo, “existen varios métodos ex-
perimentales que utilizan modalidades de
imágenes ópticas, pero que aún requieren
una inyección de agentes de contraste exó-
genos o el uso de dispositivos fluorescen-
tes” (Barberio, Al-Taher, & Felli, 2021). Por
otro lado, HSI tiene el potencial de discri-
minar eficientemente entre diferentes tipos
de tejido sin contraste y de manera no des-
tructiva. Teóricamente, es una herramienta
de guía intraoperatoria ideal que permite
identificar tanto tejido patológico como es-
tructuras anatómicas esenciales en el es-
cenario quirúrgico.
Reconocimiento del cáncer
Como se mencionó anteriormente, el hi-
percubo es un gran conjunto de datos y se
debe extraer la información necesaria para
discriminar entre diferentes tipos de tejido.
Como resultado, “se utilizan algoritmos de
aprendizaje automático para realizar esta
502
RECIMUNDO VOL. 7 N°1 (2023)
tarea automáticamente” (Clancy, Jones, &
Hein, 2020). Idealmente, para ayudar al ci-
rujano, un sistema de imágenes HSI debe-
ría detectar automáticamente los diferentes
tipos de tejido inmediatamente o poco des-
pués de la adquisición y brindar al operador
una retroalimentación visual simple.
Los algoritmos de aprendizaje profun-
do, en particular las redes neuronales,
pueden diferir rápidamente e identificar
entre diferentes tejidos, en función de
sus características espectrales, ya sea
de forma completamente automática
(aprendizaje no supervisado) o después
de aprender de imágenes previamente
anotadas (aprendizaje supervisado) (Fe-
lli, Altaher, Collins, & Baiocchini, 2019).
Aunque muchos trabajos anteriores se han
centrado en la detección de tejido cancero-
so utilizando HSI junto con varios algoritmos
de procesamiento de datos, la mayoría de
ellos se han realizado ex vivo (en laborato-
rios de histopatología) o in vivo, pero utili-
zando modelos animales pequeños.
En un estudio realizado por Halicek, Fabelo,
& Ortega, (2019), los autores descubrieron
los “rangos de longitud de onda EM rele-
vantes necesarios para discriminar tumores
cerebrales mediante adquisiciones in vivo
realizadas con su cámara personalizada.
Mejoraron la precisión de detección de tu-
mores de los algoritmos de aprendizaje auto-
mático, al usar solo esas bandas relevantes”.
Este enfoque se adaptó de manera dife-
rente según cada consulta de diagnóstico
específica y representa, un paso importante
hacia el reconocimiento automático instan-
táneo. De hecho, “al limitar la adquisición
de imágenes específicamente a las longitu-
des de onda discriminativas y al crear al-
goritmos personalizados que analizan solo
partes preseleccionadas del hipercubo, el
tiempo entre la generación de imágenes y
la salida de información se reduce enorme-
mente” (Halicek, Fabelo, & Ortega, 2019).
En lo que respecta al reconocimiento de tu-
mores gastrointestinales, Felli, Altaher, Co-
llins, & Baiocchini, (2019) exponen “el uso
de un endoscopio flexible modificado para
reconocer tumores colorrectales in vivo en
sujetos humanos”. Sin embargo, este estu-
dio involucró a HSI como una herramienta
de diagnóstico preoperatorio y no como
una herramienta intraoperatoria. La mayoría
de los trabajos sobre este tema se han rea-
lizado ex vivo, principalmente después del
procesamiento de muestras en el departa-
mento de patología.
Reconocimiento de la ecacia de la abla-
ción térmica
La ablación térmica percutánea está ga-
nando importancia como un procedimiento
mínimamente invasivo en pacientes con tu-
mores hepáticos focales primarios o secun-
darios que no pueden someterse a cirugía.
El tratamiento térmico aplicado localmente
provoca daños irreversibles en las células
cancerosas. Sin embargo, “en la etapa ac-
tual, la eficacia de este tratamiento se eva-
lúa exclusivamente mediante el control de
la temperatura, ya sea con termometría de
resonancia magnética no invasiva o con
sensores de temperatura invasivos” (Co-
llins, Maktabi, & Barberio, 2021). HSI, con
su capacidad para evaluar la composición
química del tejido biológico, tiene el poten-
cial de detectar alteraciones tisulares irre-
versibles después de la ablación térmica.
Sin embargo, los procedimientos de abla-
ción térmica están destinados a ser inter-
venciones percutáneas realizadas en un
entorno quirúrgico abierto, con una cáma-
ra comercialmente disponible y aprobada
para el uso humano. No obstante, el siste-
ma está limitado por su idoneidad exclusiva
para cirugía abierta lo cual representa un
inconveniente importante para una pronta
traducción clínica de este tipo de abordaje.
MENA DE LA CRUZ, R., GARCÍA MERA, J. R., MACIAS RIERA, J. F., & GARCÍA LOOR, G. Y.
503
RECIMUNDO VOL. 7 N°1 (2023)
Figura 1. Imagen HSI intraoperatoria adquirida durante la tiroidectomía humana
Fuente: (Morse, Simpson, & Jones, 2013).
(A)En el círculo rojo se destaca el tejido ti-
roideo, mientras que en el verde se desta-
ca la glándula paratiroides. La imagen en
falso color al lado muestra la cuantificación
de la perfusión de la saturación de oxíge-
no (StO2); la glándula paratiroides, resalta-
da con las pinzas, tiene menos StO2 que el
tejido tiroideo circundante. (B) Adquisición
de HSI intraoperatoria que muestra la eva-
luación de StO2 de un conducto gástrico
durante la esofagectomía humana. (C) Se
muestra un modelo de isquemia del intesti-
no delgado porcino, en el que el mesenterio
se divide en el medio.
La imagen muestra un ejemplo del software
HYPER (Hyperspectral Enhanced Reality),
que superpone la cartografía de perfusión
HSI en el video en tiempo real. Este abor-
daje facilita la navegación intraoperatoria
por medio de HSI. (D) Adquisición de HSI
realizada durante la resección del colon iz-
quierdo humano.
El margen de resección proximal se evalúa
con HSI. El cirujano colocó las pinzas en la
línea de resección proximal determinada vi-
sualmente, obtenida después de interrum-
pir el suministro vascular del órgano. Aparte
de la cuantificación de StO2 basada en HSI,
es visible que la línea de resección deter-
minada visualmente cae en el área margi-
nalmente perfundida (verde) y no en el área
bien perfundida (roja).
Este ejemplo muestra que la evaluación vi-
sual de la perfusión intestinal generalmente
es inexacta. (E) Modelo de isquemia parcial
de páncreas porcino visible en la imagen en
color (arriba a la izquierda) con representa-
ción de la cuantificación de angiografía de
fluorescencia (arriba a la derecha) y cuanti-
ficación de StO2 basada en HSI (imagen in-
ferior), que muestra un área isquémica bien
delimitada (en azul) . (F) Configuración ex-
perimental del monitoreo de ablación térmi-
ca hepática porcina usando HSI. La cámara
térmica y la cámara HSI se utilizan para en-
DIAGNÓSTICO EN TIEMPO REAL DURANTE CIRUGÍAS
504
RECIMUNDO VOL. 7 N°1 (2023)
trenar las CNN para predecir el daño hepáti-
co inducido por la ablación con láser con un
alto grado de precisión. (G) Puntuación au-
tomática de viabilidad hepática con aprendi-
zaje profundo e imágenes hiperespectrales.
Las CNN están entrenadas para recono-
cer automáticamente el tejido hepático y su
perfusión (isquémica 0–perfundida 1). Du-
rante la fase de reperfusión, la puntuación
predice la lesión por isquemia por reperfu-
sión y el fallo microvascular. (H) Realidad
hiperespectral mejorada (HYPER) para re-
secciones hepáticas anatómicas.
Las imágenes HSI se superponen al video
en tiempo real para guiar la resección he-
pática. Este enfoque ayuda al cirujano a
distinguir intraoperatoriamente el parénqui-
ma no perfundido del perfundido para guiar
la sección hepática. La cámara térmica y
la cámara HSI se utilizan para entrenar las
CNN para predecir el daño hepático indu-
cido por la ablación con láser con un alto
grado de precisión.
Evaluación de la perfusión
En general, en todas las disciplinas quirúrgi-
cas, un riego sanguíneo deficiente dificulta la
correcta cicatrización del tejido. Sin embar-
go, la evaluación clínica por sí sola no es sufi-
ciente para evaluar de forma fiable perfusión
intraoperatoria. En el pasado, se han explo-
rado varias modalidades de imágenes para
cuantificar la isquemia intraoperatoriamente.
La angiografía por fluorescencia (FA), “una
modalidad que usa la inyección de un fluo-
róforo exógeno, típicamente verde de indo-
cianina (ICG), ha encontrado una amplia
aceptación dentro de la comunidad quirúr-
gica” (Degett, Andersen, & Gögenur, 2016).
Sin embargo, la FA carece de una métrica
cuantitativa y requiere el uso de un agen-
te de contraste, que ocasionalmente puede
estar relacionado con eventos adversos.
La HSI proporciona una evaluación cuanti-
tativa y cualitativa del tejido sin contraste,
tiene un gran potencial como tecnología
de imagen intraoperatoria. Sin embargo, la
falta de una tasa de video con resolución
espacial aceptable y la ausencia de una
plataforma HSI estable para cirugía mínima-
mente invasiva representan actualmente in-
convenientes consistentes para su difusión
en la práctica clínica como herramienta de
imagen intraoperatoria.
Evaluación de la perfusión en cirugía co-
lorrectal
En el campo de la cirugía gastrointestinal,
un flujo de sangre insuficiente es un bien re-
conocido causa de fuga anastomótica, que
es la complicación más temida después de
un procedimiento quirúrgico digestivo. FA
se ha utilizado ampliamente para medir in-
traoperatoriamente el suministro de sangre
durante los procedimientos colorrectales.
Sin embargo, debido a la falta de una mé-
trica cuantitativa unitaria, junto con la hete-
rogeneidad de los ensayos existentes, su
utilidad en la práctica clínica diaria sigue
siendo controvertida.
En un estudio pionero, Akbari, Kosugi, & Ko-
jima, (2010) “creó un modelo de isquemia
del intestino delgado en un cerdo y utilizó
un voluminoso sistema HSI hecho a medi-
da que cubría un amplio rango espectral”.
Los autores pudieron identificar las longitu-
des de onda clave, que permitieron la mejor
diferenciación entre tejido normal e isqué-
mico, demostrando que HSI es adecuado
para detectar isquemia intestinal.
Evaluación de la perfusión en cirugía di-
gestiva alta
De manera similar a la cirugía colorrectal, un
excelente suministro de sangre es esencial
para asegurar la cicatrización adecuada de
las anastomosis del tracto gastrointestinal
superior. “Esto es aún más crítico en el caso
de la resección esofágica, un procedimien-
to quirúrgico importante asociado con una
morbilidad y mortalidad constantes en par-
ticular, con una mayor tasa de fugas anas-
tomóticas que otros procedimientos gas-
trointestinales” (Morse, Simpson, & Jones,
MENA DE LA CRUZ, R., GARCÍA MERA, J. R., MACIAS RIERA, J. F., & GARCÍA LOOR, G. Y.
505
RECIMUNDO VOL. 7 N°1 (2023)
2013). La mayor tasa de complicaciones de
la esofagectomía es intrínseca a la técnica
de reconstrucción esofágica, que tradicio-
nalmente involucra un injerto de estómago,
es decir, el conducto gástrico.
Conclusión
La imagen hiperespectral es potencialmente
una herramienta valiosa para la guía intraope-
ratoria porque permite realizar una biopsia
óptica no destructiva y sin contraste, anali-
zando la composición química del tejido a ni-
vel molecular y prácticamente en tiempo real.
La mayor parte de la investigación preclínica
se ha realizado en una evaluación de perfu-
sión intraoperatoria basada en HSI, que vali-
dó este tipo de aplicación en varios órganos,
principalmente utilizando configuraciones
experimentales sólidas. Además, la cuantifi-
cación de la oxigenación tisular es una infor-
mación bien conocida y de fácil acceso para
extraer del hipercubo, que no requiere la ayu-
da de complejos algoritmos de aprendizaje
automático. Por ello, hoy en día esta aplica-
ción representa el uso de HSI más factible
en la práctica clínica, tal y como lo confirma
la existencia de numerosos estudios clínicos
entre diversas disciplinas quirúrgicas.
No obstante, el reconocimiento de tejidos
basado en HSI aún se encuentra en la eta-
pa de investigación y desarrollo. Por ello, su
uso fuera de los protocolos de investigación
aún se mantiene alejado de la práctica clí-
nica habitual. Existen inconvenientes con-
sistentes comunes a todas las aplicaciones
HSI intraoperatorias, lo que limita la difusión
de esta tecnología en el quirófano. De he-
cho, los sistemas de imágenes hiperespec-
trales disponibles todavía son relativamente
voluminosos y no son adecuados para la
cirugía mínimamente invasiva.
Finalmente se debe reconocer el potencial
de esta modalidad de imágenes en el cam-
po quirúrgico por lo cual varios grupo de
investigadores se han enfocado en superar
las limitaciones de HSI en todo el mundo,
en busca de un sistema HSI de video minia-
turizado que combine la cuantificación de
la perfusión y algoritmos específicos de re-
conocimiento automático de tejidos en aras
de integrarse como parte del quirófano de
cirugía de precisión.
Bibliografía
Akbari, H., Kosugi, Y., & Kojima, K. (2010). Detection
and analysis of the intestinal ischemia using visible
and invisible hyperspectral imaging. IEEE Trans.
Biomed. Eng, 2011–2017.
Barberio, M., Al-Taher, M., & Felli, E. (2021). Intraope-
rative ureter identification with a novel fluorescent
catheter. Sci. Rep, 11.
Clancy, N., Jones, G., & Hein, L. (2020). Surgical
spectral imaging. Med. Image Anal, 101699.
Collins, T., Maktabi, M., & Barberio, M. (2021). Auto-
matic Recognition of Colon and Esophagogastric
Cancer with Machine Learning and Hyperspectral
Imaging. Diagnostic, 10-18.
Cucci, C., Delaney, J., & Picollo, M. (2016). Reflectan-
ce hyperspectral imaging for investigation of works
of art: Old master paintings and illuminated manus-
cripts. Acc. Chem. Res, 2070–2079.
Degett, T., Andersen, H., & Gögenur, I. (2016). Indo-
cyanine green fluorescence angiography for in-
traoperative assessment of gastroin- testinal anas-
tomotic perfusion: A systematic review of clinical
trials. Langenbeck’s Arch. Surg, 767–775.
Felli, E., Altaher, M., Collins, T., & Baiocchini, A. (2019).
Hyperspectral evaluation of hepatic oxygenation in
a model of total vs. arterial liver ischaemia. Sci. Rep,
37-45.
Ghamisi, P., Plaza, J., & Chen, Y. (2017). Advanced
spectral classifiers for hyperspectral images: A re-
view. IEEE Geosci. Remote. Sens. Mag, 8–32.
Halicek, M., Fabelo, H., & Ortega, S. (2019). In-vivo
and ex-vivo tissue analysis through hyperspectral
imaging techniques: Revealing the invisible featu-
res of cancer. Cancers, 7-56.
Han, Z., Zhang, A., & Wang, X. (2016). In vivo use of
hyperspectral imaging to develop a noncontact en-
doscopic diagnosis support system for malignant
colorectal tumors. J. Biomed. Opt., 016001.
Jacques, S. (2013). Optical properties of biological
tissues: A review. Phys. Med. Biol, R37.
Lu, G., & Fei, B. (2014). Medical hyperspectral ima-
ging: A review. J. Biomed. Opt, 010901.
DIAGNÓSTICO EN TIEMPO REAL DURANTE CIRUGÍAS
506
RECIMUNDO VOL. 7 N°1 (2023)
Martinez, B., Leon, R., & Fabelo, H. (2019). Most rele-
vant spectral bands identification for brain cancer
detection using hyperspectral imaging. Sensors,
54-81.
Morse, B., Simpson, J., & Jones, Y. (2013). Determina-
tion of independent predictive factors for anastomo-
tic leak: Analysis of 682 intestinal anastomoses. Am.
J. Surg, 950–956.
Sarantopoulos, A., Beziere, N., & Ntziachristos, V.
(2012). Optical and opto-acoustic interventional
imaging. Ann. Biomed. Eng, 346–366. Recuperado
el 11 de Abril de 2023, de https://www.ncbi.nlm.nih.
gov/pmc/articles/PMC4182822/
Shapey, J., Nabavi, E., & Bradford, R. (2019). Intraope-
rative multispectral and hyperspectral label-free
imaging: A systematic review of in vivo clinical stu-
dies. J. Biophotonics, 14-24.
CITAR ESTE ARTICULO:
Mena De La Cruz, R., García Mera, J. R., Macias Riera, J. F., & García Loor,
G. Y. (2023). Diagnóstico en tiempo real durante cirugías. RECIMUNDO, 7(1),
498-506. https://doi.org/10.26820/recimundo/7.(1).enero.2023.498-506
MENA DE LA CRUZ, R., GARCÍA MERA, J. R., MACIAS RIERA, J. F., & GARCÍA LOOR, G. Y.
