Fiabilidad y reproducibilidad de un nuevo método de análisis morfotextural de imágenes ecográficas del tendón rotuliano

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En la parte superior izquierda se representan los píxeles de una imagen con un nivel de gris (imaginario) representado en la imagen inferior izquierda. Se computan las coincidencias para una pareja de píxeles dada (separados entre ellos por una distancia d y con un ángulo θ): el algoritmo cuenta cuántas veces se repiten los niveles de gris de la pareja de píxeles y construye la matriz de probabilidades de aparición de dicha pareja en la imagen. Es sobre esa matriz sobre la que se calculan las variables texturales (para los fundamentos teóricos véase Haralick et al, 1973)<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib4">4</a>." ] ] ] "textoCompleto" => "IntroducciónSe suele decir que la ecografía es una técnica inocua, rápida de realizar y barata, pero requiere de un adecuado conocimiento anatómico por parte del explorador para identificar las estructuras que se están analizando en cada momento y que por tanto es técnico dependiente. La cuantificación de la información contenida en las imágenes ecográficas es uno de los aspectos cruciales en este campo puesto que, a priori, nos permitirá diferenciar estadios de normalidad y patológicos e incluso pre-patológicos. En el caso de la ecografía este interés es mayor puesto que, a pesar de su potencial utilidad, son pocos los trabajos que manipulan la imagen ecográfica para extraer información cuantitativa de la misma<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib1">1</a>. Hablaremos de ecografía cuantitativa cuando la información extraída de la imagen vaya más allá de la interpretación visual del patrón ecográfico y se analice dicho patrón con variables objetivas, cuantificables mediante análisis de imagen.La imagen ecográfica en escala de grises se configura después de procesar los ecos resultantes de las distintas impedancias acústicas de los tejidos atravesados por el haz ultrasónico. En el caso del tendón se obtendrá un patrón ecográfico que es el reflejo de la estructura tendinosa en la que las regiones de tejido conjuntivo se mostrarán hiperecoicas y las regiones de matriz extracelular ofrecerán una señal hipoecoica<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib2">2</a>.Por tanto, la imagen obtenida quedará representada por un conjunto de elementos discretos (píxeles) con una determinada intensidad de gris. Mediante el análisis de imagen avanzado de la ecografía pueden calcularse variables de tipo morfométrico tales como perímetros, áreas, anchuras, grosores o índices de circularidad y niveles de ecogenicidad medios<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib3">3</a> pero que en ningún caso nos permitirán cuantificar el «aspecto» o textura de la imagen y por tanto, tampoco revelarán cambios en los patrones ecogénicos a no ser que sean muy evidentes.En este sentido, el análisis textural de imagen se ha mostrado útil para discriminar imágenes de diversa índole. Haralick et al<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib4">4</a> desarrollaron un algoritmo, Grey Level Co-occurrence matrix (GLCM), que les permitió discriminar distintas texturas en imágenes de satélite. Posteriormente se ha aplicado en multitud de ámbitos y también sobre imágenes biomédicas. Distintos investigadores han conseguido mejoras en los diagnósticos mediante imagen ecográfica en tumores prostáticos<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib5">5</a>, en tumores del pulmón<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib6">6</a>, en tumores de endometrio<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib7">7</a>, o en patología hepática<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bib8">8,9</a>.Los análisis texturales mediante GLCM están basados en la comparación de los niveles de gris de parejas de píxeles. Se construye una matriz de probabilidades de concurrencia de dichos valores de gris a lo largo de toda la imagen. Se puede determinar la posición relativa entre las parejas de píxeles defiendo a qué distancia d se encuentran los píxeles entre sí y en qué dirección θ (<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#fig1">fig. 1</a>). De esta forma se dispondrá de una matriz que recogerá la información de la frecuencia con la que aparecen en la imagen determinados niveles de gris y su relación entre ellos. A partir de la matriz resultante pueden calcularse una serie de variables–Haralick et al<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib4">4</a> describieron hasta 14–de las cuáles hemos seleccionado las 3 más útiles en nuestro ámbito:<elsevierMultimedia ident="fig1"></elsevierMultimedia>1) Angular Second Moment (ASM) o uniformidad<elsevierMultimedia ident="eq1"></elsevierMultimedia>Siendo i y j los respectivos niveles de gris de la pareja de píxeles que pueden tomar valores desde 0–255. P es la probabilidad con la que aparecen los niveles de gris de la pareja de píxeles a lo largo de la imagen (para una distancia y dirección dadas). El máximo valor (uno) se alcanzará en el caso de que todas las parejas de píxeles presentes en la imagen sean idénticas (independientemente del valor del nivel de gris de los componentes de la pareja), por lo que se puede decir que esta variable cuantifica numéricamente cómo de regular es una determinada imagen.2) Inverse Difference Moment u homogeneidad <elsevierMultimedia ident="eq2"></elsevierMultimedia>Siendo i y j los respectivos niveles de gris de la pareja de píxeles que pueden tomar valores desde 0–255. P es la probabilidad con la que aparecen los niveles de gris de la pareja de píxeles a lo largo de la imagen (para una distancia y dirección dadas). Esta variable cuantifica el grado de homogeneidad que presenta la imagen pero de una forma completamente distinta a la uniformidad. En la ecuación <a class="elsevierStyleCrossRef" href="#eq2">(2)</a> puede observarse que para el cálculo de la homogeneidad se tienen en cuenta las diferencias entre el nivel de gris de cada uno de los píxeles de la pareja; por lo que cuando en una imagen las diferencias en los niveles de gris de los píxeles son pequeñas, la uniformidad tenderá a ser mayor, mientras que si las diferencias en los píxeles son grandes, la uniformidad será menor.3) Entropía <elsevierMultimedia ident="eq3"></elsevierMultimedia>Siendo i y j los respectivos niveles de gris de la pareja de píxeles que pueden tomar valores desde 0–255. P es la probabilidad con la que aparecen los niveles de gris de la pareja de píxeles a lo largo de la imagen (para una distancia y dirección dadas). Puede interpretarse como el grado de desorden o caos (en el sentido físico del término) presente en la imagen. Tomará su máximo valor cuando todas las parejas de píxeles estén representadas en la imagen con la misma probabilidad, lo que de alguna forma significará el máximo desorden posible en la imagen.Puesto que tanto la realización de la ecografía como el propio análisis de imagen son técnicodependientes, el objetivo de este trabajo fue evaluar la fiabilidad y reproducibilidad del método tanto intraecografía como interecografías.Material y métodosDiseño: Puesto que se trata de un estudio de fiabilidad el diseño del trabajo se corresponde con un estudio observacional analítico transversal<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib10">10</a>.Material: Se utilizó un ecógrafo Sonosite Titan® con una sonda lineal L-38 con una frecuencia de trabajo de 5–10mHz, adecuada para la realización de ecografía musculoesquelética. Las imágenes se almacenaron sin compresión alguna en formato mapa de bits (bmp) con un tamaño de 640×480 píxeles (217×163mm) a 8 bits con 256 niveles de gris posibles.Para el análisis de imagen se utilizó el software Image J v.1.40<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib11">11</a> y sus correspondientes aplicaciones de análisis morfométrico y de análisis textural<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib12">12</a>.Se dispuso también de una tableta de dibujo digital (tableta Wacom®, Wacom Co., Ltd. 2007, USA) para el trazado de las áreas de interés.Método: Se seleccionaron 30 sujetos sanos (hombres con edades comprendidas entre 20–30 años) sin historia de patología tendinosa previa y tras el correspondiente consentimiento informado. En el proceso de selección de los sujetos no se tuvo en cuenta ningún criterio de inclusión o exclusión puesto que de lo que se trataba era de disponer de un número suficiente de ecografías sobre las que realizar mediciones sucesivas y compararlas entre sí y en ningún caso extraer información relativa a los propios sujetos.El trabajo se desarrolló en el primer semestre de 2009 en el Departamento de Ciencias de la Salud de la Universidad Católica San Antonio de Murcia.En un primer momento, se realizaron 60 ecografías transversales del tendón rotuliano a 1cm de la inserción del vértice de la rótula: Treinta de ellas a una profundidad de 3,9cm para obtener una imagen completa del tendón necesaria para el análisis morfométrico y otras 30 con una profundidad de 2,4cm sobre las que realizamos el análisis textural. Cada ecografía se analizó 2 veces, con un intervalo temporal entre mediciones de 3–5 días, con el objetivo de evaluar la fiabilidad del método de análisis de imagen morfo‐textural (intraecografía).Una vez comprobada la fiabilidad y reproductibilidad del proceso de análisis de imagen se pasó a evaluar la fiabilidad del proceso de la toma de las ecografías. Para ello se obtuvieron otras 30 ecografías a 3,9cm y 30 a 2,4cm tomadas por el mismo ecografista y sobre los mismos sujetos, con la finalidad de evaluar la fiabilidad de la toma ecográfica (interecografía). Por tanto, se realizaron un total de 120 ecografías.En la <a class="elsevierStyleCrossRef" href="#fig2">figura 2</a> se muestra el flujograma del método seguido para la toma y distribución de las ecografías.<elsevierMultimedia ident="fig2"></elsevierMultimedia>En todos los casos las ecografías se realizaron mediante un protocolo previamente fijado en el que se definieron los parámetros ecográficos (sin manipulación de las curvas de ganancia), la posición de la sonda (perpendicular y transversalmente al cuerpo del tendón), la cantidad de gel conductor (mediante un dosificador) y la posición del sujeto (en decúbito supino con la rodilla flexionada 30°).Las variables morfométricas tales como el perímetro del tendón, el área, la anchura, el grosor y la ecogenicidad (nivel medio de gris) se calcularon automáticamente a partir del perímetro tendinoso que debe ser contorneado de forma manual por el técnico de análisis de imagen (<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#fig3">fig. 3</a>).<elsevierMultimedia ident="fig3"></elsevierMultimedia>Para el estudio textural, el técnico debe seleccionar un área de interés que el algoritmo analizará posteriormente. Se marcó un área rectangular (300×60px) de forma que se cubriera con la misma el centro del cuerpo del tendón (<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#fig3">fig. 3</a>). Las variables texturales fueron la uniformidad, homogeneidad y entropía.Análisis estadístico: Se calculó el coeficiente de correlación intraclase (CCI) que nos permite obtener una medida del grado de consistencia o acuerdo entre las mediciones<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bib13">13–15</a>. En concreto se calculó bajo un modelo alfa de 2 factores y efectos mixtos y buscando la concordancia absoluta en la que para determinar un acuerdo entre 2 variables no solo deben variar paralelamente sino que sus medias y varianzas deben ser iguales<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bib16">16,17</a>.Se calcularon los límites inferior y superior del CCI con intervalo de confianza del 95%. El CCI podrá oscilar entre el valor 0 en una situación de ausencia de concordancia entre mediciones y el valor 1 en una situación de concordancia perfecta. Además se usó una escala cualitativa habitual en este tipo de estudios en la que la concordancia se considerará muy buena (>0,90), buena (0,80–0,90), moderada (0,60–0,80) y pobre (<0,60)<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bib18">18,19</a>.Para completar el estudio se realizaron las representaciones gráficas para este tipo de análisis tal y como recomiendan Bland y Altman<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib20">20</a>. En este tipo de gráficos se representan las diferencias entre los pares de medidas (eje de ordenadas) y el promedio de las mismas; por tanto, cada promedio viene representado por un punto. Cuando la concordancia es alta, los valores tienden a agruparse en torno a la línea horizontal (que representa concordancia absoluta). El gráfico se completa con el valor medio para las diferencias y su intervalo de confianza.El programa de análisis estadístico usado fue SPSS 15.0 (SPSS Inc. Chicago, IL, USA) y en todas las pruebas estadísticas se aplicó un intervalo de confianza del 95%.El protocolo de estudio fue aprobado por los comités éticos locales correspondientes siguiendo las directrices de la declaración de Helsinki.Todos los pacientes incluidos en el estudio han recibido información suficiente y han dado su consentimiento informado por escrito para participar en el mismo.ResultadosEn la <a class="elsevierStyleCrossRef" href="#tbl1">tabla 1</a> se muestran los valores del CCI para las variable morfotexturales en el estudio intraecografía por lo que en este caso se está evaluando la fiabilidad del método de análisis de imagen. En una escala cualitativa<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib19">19</a> la fuerza de la concordancia resultó ser buena para las variables morfométricas (CCI superiores a 0,70) y muy buena para las texturales (valores del CCI superiores a 0,90).<elsevierMultimedia ident="tbl1"></elsevierMultimedia>La <a class="elsevierStyleCrossRef" href="#fig4">figura 4</a> muestra de una forma gráfica la concordancia entre mediciones a través de los correspondientes gráficos de Bland con diferencias medias siempre menores al menos 2 órdenes de magnitud respecto a la magnitud en la que se mide la variable, lo que nos indica que el error entre la primera medición (T1) y la segunda medición (T2) es al menos 100 veces menor que el valor de la propia variable. Los intervalos de confianza para estas diferencias (que pueden observarse en la base de cada uno de los gráficos) también son reducidos lo que nos estará indicando la poca variabilidad que hay entre las diferencias en las sucesivas mediciones.<elsevierMultimedia ident="fig4"></elsevierMultimedia>En el caso del análisis de la fiabilidad sobre ecografías tomadas en 2 momentos diferentes sobre los mismos sujetos, estaremos evaluando precisamente esa fase del método: la posible variabilidad entre diferentes tomas ecográficas. Los resultados se muestran en la <a class="elsevierStyleCrossRef" href="#tbl2">tabla 2</a> y puede observarse que la fuerza de la concordancia es muy buena tanto para las variables morfométricas como las texturales, con la salvedad de la variable anchura del tendón y homogeneidad en las que fue moderada.<elsevierMultimedia ident="tbl2"></elsevierMultimedia>En la <a class="elsevierStyleCrossRef" href="#fig5">figura 5</a> se muestran las correspondientes representaciones gráficas en las que puede observarse, al igual que en el caso anterior, que la diferencias medias para cada una de las variables son como mínimo 2 órdenes de magnitud menores que la magnitud en la que se mide la variable y que la mayoría de los puntos del gráfico están alrededor de la recta que representa concordancia absoluta entre mediciones.<elsevierMultimedia ident="fig5"></elsevierMultimedia>DiscusiónAunque los valores promedio de los CCI fueron buenos o muy buenos, conviene tener en cuenta algunas consideraciones respecto de los mismos. En el estudio intraecografía se observaron unos límites inferiores del intervalo de confianza del CCI del perímetro de 0,67 (<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#tbl1">tabla 1</a>). El resto de variables morfométricas derivadas del mismo (se calcularon automáticamente a partir del perímetro marcado por el técnico) mostraron unos límites inferiores de concordancia similares, excepto en la anchura que fue de 0,36. Las valores del límite inferior del intervalo de confianza del CCI fueron menores que los registrados en estudios sobre otros tendones más sencillos de delimitar e identificar como el tendón del Aquiles<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bib21">21,22</a> y ello es posible que se deba a que no siempre está claro el borde inferior del tendón rotuliano; y por tanto, la identificación del mismo sea uno de los puntos del método más expuesto a la subjetividad y experiencia del técnico. Aún así, si se analizan los correspondientes gráficos de Bland (<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#fig4">fig. 4</a>), puede observarse que las diferencias medias entre mediciones y sus intervalos de confianza son del orden de 100 veces más pequeñas que las unidades de la propia variable y por tanto, se puede afirmar que la concordancia entre las mediciones es buena.En el caso de los valores del CCI encontrados para las variables texturales intraecografía puede observarse (<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#tbl1">tabla 1</a>) que los límites inferiores de las 3 variables (uniformidad, homogeneidad y entropía) son superiores a 0,80 con unos niveles de concordancia medios muy buenos (>0,90). En la selección del área de interés el técnico tiene unas referencias más claras: el algoritmo solo analiza regiones rectangulares y el técnico se limita a situar el rectángulo (que siempre tiene las mismas dimensiones) sobre la zona central del tendón tomando como referencia el borde superior del mismo que siempre muestra una señal hiperecogénica fácil de localizar.En el estudio de fiabilidad que hemos denominado interecografía y que nos ha servido para controlar la fiabilidad de la fase del método relacionada con la toma de la ecografía, tanto las variables morfométricas como las texturales mostraron unos CCI similares al estudio intraecografía (<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#tbl2">tabla 2</a>). Es importante resaltar que esta fase del método puede ser decisiva en el «aspecto» final de la ecografía y por tanto deben extremarse las precauciones en cuanto a la posición del sujeto, del ecografista y las referencias anatómicas para colocar correctamente la sonda<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib23">23</a>.En la fase de análisis de imagen se han llevado a cabo diferentes intentos por automatizar el contorno del perímetro mediante la implementación de contornos activos o snakes que, a partir de un iniciador marcado por el técnico, son capaces de localizar los límites de la estructura de interés. Bastida<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib24">24</a> y Morales et al<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib25">25</a> realizaron sendos estudios con este tipo de algoritmos sobre ecografías transversales del tendón de Aquiles con resultados prometedores pero insuficientes por el momento por las limitaciones de la propia imagen ecográfica. Por tanto, también son necesarios los estudios de fiabilidad en el caso de que se vayan a manipular las imágenes para extraer de las mismas información cuantitativa.Mediante el análisis morfotextural de imagen ecográfica tendinosa se han conseguido discriminar tendones de sujetos sedentarios y deportistas<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib26">26</a>, y se han cuantificado cambios en los patrones ecográficos de sujetos sometidos a entrenamiento<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib27">27</a> y en jugadores de voleibol profesionales a lo largo de la temporada<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib28">28</a> por lo que potencialmente podrían utilizarse para la detección y cuantificación de patrones ecográficos compatibles con patología, incluso antes de la aparición de sintomatología.A la vista de los resultados obtenidos en este estudio se puede afirmar que el método usado posee una buena fiabilidad y reproducibilidad. En este sentido, resultará de interés extender el estudio con el objetivo de conocer la fiabilidad interobservadores e incluso entre distintos equipos ecográficos con lo que podría aumentar la fortaleza del método<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bib29">29,30</a>.Conflicto de interesesLos autores declaran no tener ningún conflicto de intereses." 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Los objetivos del trabajo fueron calcular la fiabilidad y reproducibilidad del método de análisis morfotextural intra-ecografía e interecografía del tendón rotuliano. Material y métodosEstudio de concordancia del tipo testretest sobre 120 ecografías transversales del tendón rotuliano a 1cm del pico de la rótula, con un ecógrafo Sonosite Titan y sonda L-38 (5–10MHz) y el software de análisis Image J v1.40. Se calcularon variables morfométricas: perímetro, área, anchura, grosor y ecogenicidad media; y texturales: uniformidad, homogeneidad y entropía. Se calculó el coeficiente de correlación intraclase (CCI) junto con las representaciones gráficas de Bland con un IC del 95%. ResultadosSe encontraron coeficientes de correlación intraclase con valores superiores a 0,70, con fuerza de la concordancia entre buena y muy buena en todas las variables y tanto en el estudio intraecografía como en el estudio interecografía. ConclusiónLa fiabilidad del método fue buena por lo que la variabilidad introducida por los exploradores no es significativa y el método es potencialmente válido para el estudio y cuantificación ecográfica del tejido tendinoso." ] "en" => array:2 [ "titulo" => "Abstract" "resumen" => "ObjectiveImage analysis techniques over ultrasonograms may be useful to extract quantitative information. Because ecography and the selection of the area of interest are technician-dependent, the objective of this work was to calculate the reliability and the reproducibility of the analysis method. Material and methodsTest-retest reliability study on 60 cross-sectional patellar ligament ultrasonograms on 1cm of patella were carried out. Sonosite Titan L-38 (5–10MHz) and the Image analysis software J v1.40 were used. Morphometric variables were: perimeter, area, width, thickness, and mean echogenity; textural variables were: uniformity, homogeneity and entropy. The intraclass correlation coefficient (ICC) was calculated with a confidence interval of 95%. ResultsIntraclass correlation coefficients over 0,70 were found, with an agreement ranging from good to very good in all of the variables both for the intra ecography and inter ecography studies. ConclusionVery good levels of reliability and internal consistency were seen, demonstrating that from the statistical point of view, the variability introduced by the technician is not significant. This method can be taken as a reference to analyze the reliability between several ultrasonographers." ] ] "multimedia" => array:10 [ 0 => array:7 [ "identificador" => "fig1" "etiqueta" => "Figura 1" "tipo" => "MULTIMEDIAFIGURA" "mostrarFloat" => true "mostrarDisplay" => false "figura" => array:1 [ 0 => array:4 [ "imagen" => "gr1.jpeg" "Alto" => 1258 "Ancho" => 1625 "Tamanyo" => 185049 ] ] "descripcion" => array:1 [ "es" => "Construcción de la matriz de concurrencia del nivel de gris. En la parte superior izquierda se representan los píxeles de una imagen con un nivel de gris (imaginario) representado en la imagen inferior izquierda. Se computan las coincidencias para una pareja de píxeles dada (separados entre ellos por una distancia d y con un ángulo θ): el algoritmo cuenta cuántas veces se repiten los niveles de gris de la pareja de píxeles y construye la matriz de probabilidades de aparición de dicha pareja en la imagen. Es sobre esa matriz sobre la que se calculan las variables texturales (para los fundamentos teóricos véase Haralick et al, 1973)<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib4">4</a>." ] ] 1 => array:7 [ "identificador" => "fig2" "etiqueta" => "Figura 2" "tipo" => "MULTIMEDIAFIGURA" "mostrarFloat" => true "mostrarDisplay" => false "figura" => array:1 [ 0 => array:4 [ "imagen" => "gr2.jpeg" "Alto" => 1407 "Ancho" => 2917 "Tamanyo" => 192176 ] ] "descripcion" => array:1 [ "es" => "Flujograma de los análisis intra-ecografía e inter-ecografía." ] ] 2 => array:7 [ "identificador" => "fig3" "etiqueta" => "Figura 3" "tipo" => "MULTIMEDIAFIGURA" "mostrarFloat" => true "mostrarDisplay" => false "figura" => array:1 [ 0 => array:4 [ "imagen" => "gr3.jpeg" "Alto" => 451 "Ancho" => 1300 "Tamanyo" => 109764 ] ] "descripcion" => array:1 [ "es" => "Determinación del perímetro y área de interés en un corte transversal del tendón rotuliano. A) Ecografía a profundidad 2,4cm y área de interés para el análisis textural. B) Profundidad 3,9cm y marcado del perímetro tendinoso." ] ] 3 => array:7 [ "identificador" => "fig4" "etiqueta" => "Figura 4" "tipo" => "MULTIMEDIAFIGURA" "mostrarFloat" => true "mostrarDisplay" => false "figura" => array:1 [ 0 => array:4 [ "imagen" => "gr4.jpeg" "Alto" => 3891 "Ancho" => 3458 "Tamanyo" => 637078 ] ] "descripcion" => array:1 [ "es" => "Gráficos de Bland para las variables morfo-texturales en el análisis intra-ecografía. En eje de ordenadas se representan las diferencias entre la primera (T1) y la segunda medición (T2). En el eje de abscisas se representa el promedio de la primera y segunda medición. Los puntos representan a cada una de las ecografías de la muestra analizadas en dos momentos temporales diferentes. Cada gráfico se completa con el valor de la diferencia media y el intervalo de confianza de dicha diferencia." ] ] 4 => array:7 [ "identificador" => "fig5" "etiqueta" => "Figura 5" "tipo" => "MULTIMEDIAFIGURA" "mostrarFloat" => true "mostrarDisplay" => false "figura" => array:1 [ 0 => array:4 [ "imagen" => "gr5.jpeg" "Alto" => 3896 "Ancho" => 3458 "Tamanyo" => 623257 ] ] "descripcion" => array:1 [ "es" => "Gráficos de Bland para las variables morfo-texturales en el análisis inter-ecografía. En eje de ordenadas se representan las diferencias entre la primera (T1) y la segunda medición (T2). En el eje de abscisas se representa el promedio de la primera y segunda medición. Los puntos representan a cada una de las ecografías de la muestra analizadas en dos momentos temporales diferentes. Cada gráfico se completa con el valor de la diferencia media y el intervalo de confianza de dicha diferencia." ] ] 5 => array:7 [ "identificador" => "tbl1" "etiqueta" => "Tabla 1" "tipo" => "MULTIMEDIATABLA" "mostrarFloat" => true "mostrarDisplay" => false "tabla" => array:2 [ "leyenda" => "CCI: coeficiente de correlación intraclase calculado mediante un modelo alfa de dos factores y efectos mixtos y acuerdo absoluto con un intervalo de confianza del 95%." "tablatextoimagen" => array:1 [ 0 => array:2 [ "tabla" => array:1 [ 0 => """ <table border="0" frame="\n \t\t\t\t\tvoid\n \t\t\t\t" class=""><thead title="thead"><tr title="table-row"><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-head\n \t\t\t\t " rowspan="2" align="" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">Variables</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-head\n \t\t\t\t " align="" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">CCI \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-head\n \t\t\t\t " colspan="2" align="" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t" style="border-bottom: 2px solid black">I.C 95%</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-head\n \t\t\t\t " rowspan="2" align="" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">Fuerza concordancia</td></tr><tr title="table-row"><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-head\n \t\t\t\t " align="" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t" style="border-bottom: 2px solid black">Promedio \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-head\n \t\t\t\t " align="" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t" style="border-bottom: 2px solid black">Inferior \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-head\n \t\t\t\t " align="" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t" style="border-bottom: 2px solid black">Superior \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr></thead><tbody title="tbody"><tr title="table-row"><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">Perímetro \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="char" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">0,87 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="char" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">0,67 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="char" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">0,95 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">Buena \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">Área \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="char" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">0,86 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="char" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">0,66 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="char" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">0,94 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">Buena \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">Anchura \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="char" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">0,73 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="char" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">0,36 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="char" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">0,89 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">Buena \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">Grosor \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="char" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">0,87 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="char" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">0,70 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="char" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">0,95 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">Buena \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">Ecogenicidad \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="char" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">0,88 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="char" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">0,72 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="char" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">0,95 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">Buena \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">Uniformidad \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="char" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">0,94 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="char" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">0,87 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="char" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">0,97 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">Muy buena \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">Homogeneidad \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="char" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">0,91 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="char" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">0,80 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="char" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">0,96 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">Muy buena \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">Entropía \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="char" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">0,96 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="char" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">0,91 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="char" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">0,98 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">Muy buena \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr></tbody></table> """ ] "imagenFichero" => array:1 [ 0 => "xTab212453.png" ] ] ] ] "descripcion" => array:1 [ "es" => "Fiabilidad y fuerza de la concordancia para las variables morfo-texturales en el análisis intra-ecografía" ] ] 6 => array:7 [ "identificador" => "tbl2" "etiqueta" => "Tabla 2" "tipo" => "MULTIMEDIATABLA" "mostrarFloat" => true "mostrarDisplay" => false "tabla" => array:2 [ "leyenda" => "CCI: coeficiente de correlación intraclase calculado mediante un modelo alfa de dos factores y efectos mixtos y acuerdo absoluto con un intervalo de confianza del 95%." "tablatextoimagen" => array:1 [ 0 => array:2 [ "tabla" => array:1 [ 0 => """ <table border="0" frame="\n \t\t\t\t\tvoid\n \t\t\t\t" class=""><thead title="thead"><tr title="table-row"><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-head\n \t\t\t\t " rowspan="2" align="" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">Variables</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-head\n \t\t\t\t " align="" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">CCI \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-head\n \t\t\t\t " colspan="2" align="" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t" style="border-bottom: 2px solid black">I.C 95%</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-head\n \t\t\t\t " rowspan="2" align="" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">Fuerza concordancia</td></tr><tr title="table-row"><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-head\n \t\t\t\t " align="" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t" style="border-bottom: 2px solid black">Promedio \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-head\n \t\t\t\t " align="" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t" style="border-bottom: 2px solid black">Inferior \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-head\n \t\t\t\t " align="" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t" style="border-bottom: 2px solid black">Superior \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr></thead><tbody title="tbody"><tr title="table-row"><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">Perímetro \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="char" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">0,91 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="char" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">0,78 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="char" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">0,96 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">Muy buena \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">Área \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="char" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">1,00 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="char" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">0,99 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="char" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">1,00 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">Muy buena \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">Anchura \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="char" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">0,70 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="char" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">0,27 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="char" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">0,88 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">Buena \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">Grosor \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="char" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">0,99 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="char" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">0,98 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="char" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">1,00 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">Muy buena \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">Ecogenicidad \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="char" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">1,00 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="char" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">0,99 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="char" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">1,00 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">Muy buena \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">Uniformidad \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="char" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">0,91 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="char" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">0,79 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="char" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">0,97 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">Muy buena \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">Homogeneidad \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="char" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">0,86 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="char" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">0,65 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="char" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">0,94 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">Buena \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">Entropía \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="char" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">0,94 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="char" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">0,84 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="char" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">0,97 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">Muy buena \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr></tbody></table> """ ] "imagenFichero" => array:1 [ 0 => "xTab212454.png" ] ] ] ] "descripcion" => array:1 [ "es" => "Fiabilidad y fuerza de la concordancia para las variables morfotexturales en el análisis interecografía" ] ] 7 => array:6 [ "identificador" => "eq1" "etiqueta" => "(1)" "tipo" => "MULTIMEDIAFORMULA" "mostrarFloat" => false "mostrarDisplay" => true "Formula" => array:5 [ "Matematica" => "∑i,j=0N−1Pi,j2" "Fichero" => "si0001.jpeg" "Tamanyo" => 910 "Alto" => 39 "Ancho" => 46 ] ] 8 => array:6 [ "identificador" => "eq2" "etiqueta" => "(2)" "tipo" => "MULTIMEDIAFORMULA" "mostrarFloat" => false 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Original

Fiabilidad y reproducibilidad de un nuevo método de análisis morfotextural de imágenes ecográficas del tendón rotuliano

Reliability and reproducibility of a morpho-textural image analysis method over a patellar ligament ultrasonography

J.. José Ríos-Díaza,

Autor para correspondencia

jrios@pdi.ucam.edu

Autor para correspondencia.

, Ana de Groot Ferrandob, Jacinto J. Martínez-Payáa, Mária Elena del Baño Aledoa

a Grupo de Investigación «Ecografía y Morfo-densitometría Preventiva», Departamento Ciencias de la Salud, Universidad Católica San Antonio de Murcia (UCAM), Murcia, España

b Khronos Fisioterapia, Elche, Alicante, España

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Hablaremos de ecograf&#237;a cuantitativa cuando la informaci&#243;n extra&#237;da de la imagen vaya m&#225;s all&#225; de la interpretaci&#243;n visual del patr&#243;n ecogr&#225;fico y se analice dicho patr&#243;n con variables objetivas&#44; cuantificables mediante an&#225;lisis de imagen&#46;</p><p class="elsevierStylePara elsevierViewall">La imagen ecogr&#225;fica en escala de grises se configura despu&#233;s de procesar los ecos resultantes de las distintas impedancias ac&#250;sticas de los tejidos atravesados por el haz ultras&#243;nico&#46; En el caso del tend&#243;n se obtendr&#225; un patr&#243;n ecogr&#225;fico que es el reflejo de la estructura tendinosa en la que las regiones de tejido conjuntivo se mostrar&#225;n hiperecoicas y las regiones de matriz extracelular ofrecer&#225;n una se&#241;al hipoecoica<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib2"><span class="elsevierStyleSup">2</span></a>&#46;</p><p class="elsevierStylePara elsevierViewall">Por tanto&#44; la imagen obtenida quedar&#225; representada por un conjunto de elementos discretos &#40;p&#237;xeles&#41; con una determinada intensidad de gris&#46; Mediante el an&#225;lisis de imagen avanzado de la ecograf&#237;a pueden calcularse variables de tipo morfom&#233;trico tales como per&#237;metros&#44; &#225;reas&#44; anchuras&#44; grosores o &#237;ndices de circularidad y niveles de ecogenicidad medios<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib3"><span class="elsevierStyleSup">3</span></a> pero que en ning&#250;n caso nos permitir&#225;n cuantificar el &#171;aspecto&#187; o textura de la imagen y por tanto&#44; tampoco revelar&#225;n cambios en los patrones ecog&#233;nicos a no ser que sean muy evidentes&#46;</p><p class="elsevierStylePara elsevierViewall">En este sentido&#44; el an&#225;lisis textural de imagen se ha mostrado &#250;til para discriminar im&#225;genes de diversa &#237;ndole&#46; Haralick et al<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib4"><span class="elsevierStyleSup">4</span></a> desarrollaron un algoritmo&#44; <span class="elsevierStyleItalic">Grey Level Co-occurrence matrix &#40;GLCM&#41;</span>&#44; que les permiti&#243; discriminar distintas texturas en im&#225;genes de sat&#233;lite&#46; Posteriormente se ha aplicado en multitud de &#225;mbitos y tambi&#233;n sobre im&#225;genes biom&#233;dicas&#46; Distintos investigadores han conseguido mejoras en los diagn&#243;sticos mediante imagen ecogr&#225;fica en tumores prost&#225;ticos<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib5"><span class="elsevierStyleSup">5</span></a>&#44; en tumores del pulm&#243;n<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib6"><span class="elsevierStyleSup">6</span></a>&#44; en tumores de endometrio<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib7"><span class="elsevierStyleSup">7</span></a>&#44; o en patolog&#237;a hep&#225;tica<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bib8"><span class="elsevierStyleSup">8&#44;9</span></a>&#46;</p><p class="elsevierStylePara elsevierViewall">Los an&#225;lisis texturales mediante GLCM est&#225;n basados en la comparaci&#243;n de los niveles de gris de parejas de p&#237;xeles&#46; Se construye una matriz de probabilidades de concurrencia de dichos valores de gris a lo largo de toda la imagen&#46; Se puede determinar la posici&#243;n relativa entre las parejas de p&#237;xeles defiendo a qu&#233; distancia <span class="elsevierStyleItalic">d</span> se encuentran los p&#237;xeles entre s&#237; y en qu&#233; direcci&#243;n <span class="elsevierStyleItalic">&#952;</span> &#40;<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#fig1">fig&#46; 1</a>&#41;&#46; De esta forma se dispondr&#225; de una matriz que recoger&#225; la informaci&#243;n de la frecuencia con la que aparecen en la imagen determinados niveles de gris y su relaci&#243;n entre ellos&#46; A partir de la matriz resultante pueden calcularse una serie de variables&#8211;Haralick et al<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib4"><span class="elsevierStyleSup">4</span></a> describieron hasta 14&#8211;de las cu&#225;les hemos seleccionado las 3 m&#225;s &#250;tiles en nuestro &#225;mbito&#58;</p><elsevierMultimedia ident="fig1"></elsevierMultimedia><p class="elsevierStylePara elsevierViewall">1&#41; <span class="elsevierStyleItalic">Angular Second Moment &#40;ASM&#41;</span> o uniformidad<elsevierMultimedia ident="eq1"></elsevierMultimedia></p><p class="elsevierStylePara elsevierViewall">Siendo <span class="elsevierStyleItalic">i</span> y <span class="elsevierStyleItalic">j</span> los respectivos niveles de gris de la pareja de p&#237;xeles que pueden tomar valores desde 0&#8211;255&#46; <span class="elsevierStyleItalic">P</span> es la probabilidad con la que aparecen los niveles de gris de la pareja de p&#237;xeles a lo largo de la imagen &#40;para una distancia y direcci&#243;n dadas&#41;&#46; El m&#225;ximo valor &#40;uno&#41; se alcanzar&#225; en el caso de que todas las parejas de p&#237;xeles presentes en la imagen sean id&#233;nticas &#40;independientemente del valor del nivel de gris de los componentes de la pareja&#41;&#44; por lo que se puede decir que esta variable cuantifica num&#233;ricamente c&#243;mo de regular es una determinada imagen&#46;</p><p class="elsevierStylePara elsevierViewall">2&#41; <span class="elsevierStyleItalic">Inverse Difference Moment</span> u homogeneidad <elsevierMultimedia ident="eq2"></elsevierMultimedia></p><p class="elsevierStylePara elsevierViewall">Siendo <span class="elsevierStyleItalic">i</span> y <span class="elsevierStyleItalic">j</span> los respectivos niveles de gris de la pareja de p&#237;xeles que pueden tomar valores desde 0&#8211;255&#46; <span class="elsevierStyleItalic">P</span> es la probabilidad con la que aparecen los niveles de gris de la pareja de p&#237;xeles a lo largo de la imagen &#40;para una distancia y direcci&#243;n dadas&#41;&#46; Esta variable cuantifica el grado de homogeneidad que presenta la imagen pero de una forma completamente distinta a la uniformidad&#46; En la ecuaci&#243;n <a class="elsevierStyleCrossRef" href="#eq2">&#40;2&#41;</a> puede observarse que para el c&#225;lculo de la homogeneidad se tienen en cuenta las diferencias entre el nivel de gris de cada uno de los p&#237;xeles de la pareja&#59; por lo que cuando en una imagen las diferencias en los niveles de gris de los p&#237;xeles son peque&#241;as&#44; la uniformidad tender&#225; a ser mayor&#44; mientras que si las diferencias en los p&#237;xeles son grandes&#44; la uniformidad ser&#225; menor&#46;</p><p class="elsevierStylePara elsevierViewall">3&#41; Entrop&#237;a <elsevierMultimedia ident="eq3"></elsevierMultimedia></p><p class="elsevierStylePara elsevierViewall">Siendo <span class="elsevierStyleItalic">i</span> y <span class="elsevierStyleItalic">j</span> los respectivos niveles de gris de la pareja de p&#237;xeles que pueden tomar valores desde 0&#8211;255&#46; <span class="elsevierStyleItalic">P</span> es la probabilidad con la que aparecen los niveles de gris de la pareja de p&#237;xeles a lo largo de la imagen &#40;para una distancia y direcci&#243;n dadas&#41;&#46; Puede interpretarse como el grado de desorden o caos &#40;en el sentido f&#237;sico del t&#233;rmino&#41; presente en la imagen&#46; Tomar&#225; su m&#225;ximo valor cuando todas las parejas de p&#237;xeles est&#233;n representadas en la imagen con la misma probabilidad&#44; lo que de alguna forma significar&#225; el m&#225;ximo desorden posible en la imagen&#46;</p><p class="elsevierStylePara elsevierViewall">Puesto que tanto la realizaci&#243;n de la ecograf&#237;a como el propio an&#225;lisis de imagen son t&#233;cnicodependientes&#44; el objetivo de este trabajo fue evaluar la fiabilidad y reproducibilidad del m&#233;todo tanto intraecograf&#237;a como interecograf&#237;as&#46;</p></span><span class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle">Material y m&#233;todos</span><p class="elsevierStylePara elsevierViewall"><span class="elsevierStyleItalic">Dise&#241;o&#58;</span> Puesto que se trata de un estudio de fiabilidad el dise&#241;o del trabajo se corresponde con un estudio observacional anal&#237;tico transversal<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib10"><span class="elsevierStyleSup">10</span></a>&#46;</p><p class="elsevierStylePara elsevierViewall"><span class="elsevierStyleItalic">Material&#58;</span> Se utiliz&#243; un ec&#243;grafo Sonosite Titan<span class="elsevierStyleSup">&#174;</span> con una sonda lineal L-38 con una frecuencia de trabajo de 5&#8211;10<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>mHz&#44; adecuada para la realizaci&#243;n de ecograf&#237;a musculoesquel&#233;tica&#46; Las im&#225;genes se almacenaron sin compresi&#243;n alguna en formato mapa de bits &#40;bmp&#41; con un tama&#241;o de 640&#215;480 p&#237;xeles &#40;217&#215;163<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>mm&#41; a 8 bits con 256 niveles de gris posibles&#46;</p><p class="elsevierStylePara elsevierViewall">Para el an&#225;lisis de imagen se utiliz&#243; el software Image J v&#46;1&#46;40<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib11"><span class="elsevierStyleSup">11</span></a> y sus correspondientes aplicaciones de an&#225;lisis morfom&#233;trico y de an&#225;lisis textural<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib12"><span class="elsevierStyleSup">12</span></a>&#46;</p><p class="elsevierStylePara elsevierViewall">Se dispuso tambi&#233;n de una tableta de dibujo digital &#40;tableta Wacom<span class="elsevierStyleSup">&#174;</span>&#44; Wacom Co&#46;&#44; Ltd&#46; 2007&#44; USA&#41; para el trazado de las &#225;reas de inter&#233;s&#46;</p><p class="elsevierStylePara elsevierViewall"><span class="elsevierStyleItalic">M&#233;todo&#58;</span> Se seleccionaron 30 sujetos sanos &#40;hombres con edades comprendidas entre 20&#8211;30 a&#241;os&#41; sin historia de patolog&#237;a tendinosa previa y tras el correspondiente consentimiento informado&#46; En el proceso de selecci&#243;n de los sujetos no se tuvo en cuenta ning&#250;n criterio de inclusi&#243;n o exclusi&#243;n puesto que de lo que se trataba era de disponer de un n&#250;mero suficiente de ecograf&#237;as sobre las que realizar mediciones sucesivas y compararlas entre s&#237; y en ning&#250;n caso extraer informaci&#243;n relativa a los propios sujetos&#46;</p><p class="elsevierStylePara elsevierViewall">El trabajo se desarroll&#243; en el primer semestre de 2009 en el Departamento de Ciencias de la Salud de la Universidad Cat&#243;lica San Antonio de Murcia&#46;</p><p class="elsevierStylePara elsevierViewall">En un primer momento&#44; se realizaron 60 ecograf&#237;as transversales del tend&#243;n rotuliano a 1<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>cm de la inserci&#243;n del v&#233;rtice de la r&#243;tula&#58; Treinta de ellas a una profundidad de 3&#44;9<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>cm para obtener una imagen completa del tend&#243;n necesaria para el an&#225;lisis morfom&#233;trico y otras 30 con una profundidad de 2&#44;4<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>cm sobre las que realizamos el an&#225;lisis textural&#46; Cada ecograf&#237;a se analiz&#243; 2 veces&#44; con un intervalo temporal entre mediciones de 3&#8211;5 d&#237;as&#44; con el objetivo de evaluar la fiabilidad del m&#233;todo de an&#225;lisis de imagen morfo&#8208;textural &#40;intraecograf&#237;a&#41;&#46;</p><p class="elsevierStylePara elsevierViewall">Una vez comprobada la fiabilidad y reproductibilidad del proceso de an&#225;lisis de imagen se pas&#243; a evaluar la fiabilidad del proceso de la toma de las ecograf&#237;as&#46; Para ello se obtuvieron otras 30 ecograf&#237;as a 3&#44;9<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>cm y 30 a 2&#44;4<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>cm tomadas por el mismo ecografista y sobre los mismos sujetos&#44; con la finalidad de evaluar la fiabilidad de la toma ecogr&#225;fica &#40;interecograf&#237;a&#41;&#46; Por tanto&#44; se realizaron un total de 120 ecograf&#237;as&#46;</p><p class="elsevierStylePara elsevierViewall">En la <a class="elsevierStyleCrossRef" href="#fig2">figura 2</a> se muestra el flujograma del m&#233;todo seguido para la toma y distribuci&#243;n de las ecograf&#237;as&#46;</p><elsevierMultimedia ident="fig2"></elsevierMultimedia><p class="elsevierStylePara elsevierViewall">En todos los casos las ecograf&#237;as se realizaron mediante un protocolo previamente fijado en el que se definieron los par&#225;metros ecogr&#225;ficos &#40;sin manipulaci&#243;n de las curvas de ganancia&#41;&#44; la posici&#243;n de la sonda &#40;perpendicular y transversalmente al cuerpo del tend&#243;n&#41;&#44; la cantidad de gel conductor &#40;mediante un dosificador&#41; y la posici&#243;n del sujeto &#40;en dec&#250;bito supino con la rodilla flexionada 30&#176;&#41;&#46;</p><p class="elsevierStylePara elsevierViewall">Las variables morfom&#233;tricas tales como el per&#237;metro del tend&#243;n&#44; el &#225;rea&#44; la anchura&#44; el grosor y la ecogenicidad &#40;nivel medio de gris&#41; se calcularon autom&#225;ticamente a partir del per&#237;metro tendinoso que debe ser contorneado de forma manual por el t&#233;cnico de an&#225;lisis de imagen &#40;<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#fig3">fig&#46; 3</a>&#41;&#46;</p><elsevierMultimedia ident="fig3"></elsevierMultimedia><p class="elsevierStylePara elsevierViewall">Para el estudio textural&#44; el t&#233;cnico debe seleccionar un &#225;rea de inter&#233;s que el algoritmo analizar&#225; posteriormente&#46; Se marc&#243; un &#225;rea rectangular &#40;300&#215;60<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>px&#41; de forma que se cubriera con la misma el centro del cuerpo del tend&#243;n &#40;<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#fig3">fig&#46; 3</a>&#41;&#46; Las variables texturales fueron la uniformidad&#44; homogeneidad y entrop&#237;a&#46;</p><p class="elsevierStylePara elsevierViewall"><span class="elsevierStyleItalic">An&#225;lisis estad&#237;stico&#58;</span> Se calcul&#243; el coeficiente de correlaci&#243;n intraclase &#40;CCI&#41; que nos permite obtener una medida del grado de consistencia o acuerdo entre las mediciones<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bib13"><span class="elsevierStyleSup">13&#8211;15</span></a>&#46; En concreto se calcul&#243; bajo un modelo alfa de 2 factores y efectos mixtos y buscando la concordancia absoluta en la que para determinar un acuerdo entre 2 variables no solo deben variar paralelamente sino que sus medias y varianzas deben ser iguales<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bib16"><span class="elsevierStyleSup">16&#44;17</span></a>&#46;</p><p class="elsevierStylePara elsevierViewall">Se calcularon los l&#237;mites inferior y superior del CCI con intervalo de confianza del 95&#37;&#46; El CCI podr&#225; oscilar entre el valor 0 en una situaci&#243;n de ausencia de concordancia entre mediciones y el valor 1 en una situaci&#243;n de concordancia perfecta&#46; Adem&#225;s se us&#243; una escala cualitativa habitual en este tipo de estudios en la que la concordancia se considerar&#225; muy buena &#40;&#62;0&#44;90&#41;&#44; buena &#40;0&#44;80&#8211;0&#44;90&#41;&#44; moderada &#40;0&#44;60&#8211;0&#44;80&#41; y pobre &#40;&#60;0&#44;60&#41;<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bib18"><span class="elsevierStyleSup">18&#44;19</span></a>&#46;</p><p class="elsevierStylePara elsevierViewall">Para completar el estudio se realizaron las representaciones gr&#225;ficas para este tipo de an&#225;lisis tal y como recomiendan Bland y Altman<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib20"><span class="elsevierStyleSup">20</span></a>&#46; En este tipo de gr&#225;ficos se representan las diferencias entre los pares de medidas &#40;eje de ordenadas&#41; y el promedio de las mismas&#59; por tanto&#44; cada promedio viene representado por un punto&#46; Cuando la concordancia es alta&#44; los valores tienden a agruparse en torno a la l&#237;nea horizontal &#40;que representa concordancia absoluta&#41;&#46; El gr&#225;fico se completa con el valor medio para las diferencias y su intervalo de confianza&#46;</p><p class="elsevierStylePara elsevierViewall">El programa de an&#225;lisis estad&#237;stico usado fue SPSS 15&#46;0 &#40;SPSS Inc&#46; Chicago&#44; IL&#44; USA&#41; y en todas las pruebas estad&#237;sticas se aplic&#243; un intervalo de confianza del 95&#37;&#46;</p><p class="elsevierStylePara elsevierViewall">El protocolo de estudio fue aprobado por los comit&#233;s &#233;ticos locales correspondientes siguiendo las directrices de la declaraci&#243;n de Helsinki&#46;</p><p class="elsevierStylePara elsevierViewall">Todos los pacientes incluidos en el estudio han recibido informaci&#243;n suficiente y han dado su consentimiento informado por escrito para participar en el mismo&#46;</p></span><span class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle">Resultados</span><p class="elsevierStylePara elsevierViewall">En la <a class="elsevierStyleCrossRef" href="#tbl1">tabla 1</a> se muestran los valores del CCI para las variable morfotexturales en el estudio intraecograf&#237;a por lo que en este caso se est&#225; evaluando la fiabilidad del m&#233;todo de an&#225;lisis de imagen&#46; En una escala cualitativa<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib19"><span class="elsevierStyleSup">19</span></a> la fuerza de la concordancia result&#243; ser buena para las variables morfom&#233;tricas &#40;CCI superiores a 0&#44;70&#41; y muy buena para las texturales &#40;valores del CCI superiores a 0&#44;90&#41;&#46;</p><elsevierMultimedia ident="tbl1"></elsevierMultimedia><p class="elsevierStylePara elsevierViewall">La <a class="elsevierStyleCrossRef" href="#fig4">figura 4</a> muestra de una forma gr&#225;fica la concordancia entre mediciones a trav&#233;s de los correspondientes gr&#225;ficos de Bland con diferencias medias siempre menores al menos 2 &#243;rdenes de magnitud respecto a la magnitud en la que se mide la variable&#44; lo que nos indica que el error entre la primera medici&#243;n &#40;T1&#41; y la segunda medici&#243;n &#40;T2&#41; es al menos 100 veces menor que el valor de la propia variable&#46; Los intervalos de confianza para estas diferencias &#40;que pueden observarse en la base de cada uno de los gr&#225;ficos&#41; tambi&#233;n son reducidos lo que nos estar&#225; indicando la poca variabilidad que hay entre las diferencias en las sucesivas mediciones&#46;</p><elsevierMultimedia ident="fig4"></elsevierMultimedia><p class="elsevierStylePara elsevierViewall">En el caso del an&#225;lisis de la fiabilidad sobre ecograf&#237;as tomadas en 2 momentos diferentes sobre los mismos sujetos&#44; estaremos evaluando precisamente esa fase del m&#233;todo&#58; la posible variabilidad entre diferentes tomas ecogr&#225;ficas&#46; Los resultados se muestran en la <a class="elsevierStyleCrossRef" href="#tbl2">tabla 2</a> y puede observarse que la fuerza de la concordancia es muy buena tanto para las variables morfom&#233;tricas como las texturales&#44; con la salvedad de la variable anchura del tend&#243;n y homogeneidad en las que fue moderada&#46;</p><elsevierMultimedia ident="tbl2"></elsevierMultimedia><p class="elsevierStylePara elsevierViewall">En la <a class="elsevierStyleCrossRef" href="#fig5">figura 5</a> se muestran las correspondientes representaciones gr&#225;ficas en las que puede observarse&#44; al igual que en el caso anterior&#44; que la diferencias medias para cada una de las variables son como m&#237;nimo 2 &#243;rdenes de magnitud menores que la magnitud en la que se mide la variable y que la mayor&#237;a de los puntos del gr&#225;fico est&#225;n alrededor de la recta que representa concordancia absoluta entre mediciones&#46;</p><elsevierMultimedia ident="fig5"></elsevierMultimedia></span><span class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle">Discusi&#243;n</span><p class="elsevierStylePara elsevierViewall">Aunque los valores promedio de los CCI fueron buenos o muy buenos&#44; conviene tener en cuenta algunas consideraciones respecto de los mismos&#46; En el estudio intraecograf&#237;a se observaron unos l&#237;mites inferiores del intervalo de confianza del CCI del per&#237;metro de 0&#44;67 &#40;<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#tbl1">tabla 1</a>&#41;&#46; El resto de variables morfom&#233;tricas derivadas del mismo &#40;se calcularon autom&#225;ticamente a partir del per&#237;metro marcado por el t&#233;cnico&#41; mostraron unos l&#237;mites inferiores de concordancia similares&#44; excepto en la anchura que fue de 0&#44;36&#46; Las valores del l&#237;mite inferior del intervalo de confianza del CCI fueron menores que los registrados en estudios sobre otros tendones m&#225;s sencillos de delimitar e identificar como el tend&#243;n del Aquiles<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bib21"><span class="elsevierStyleSup">21&#44;22</span></a> y ello es posible que se deba a que no siempre est&#225; claro el borde inferior del tend&#243;n rotuliano&#59; y por tanto&#44; la identificaci&#243;n del mismo sea uno de los puntos del m&#233;todo m&#225;s expuesto a la subjetividad y experiencia del t&#233;cnico&#46; A&#250;n as&#237;&#44; si se analizan los correspondientes gr&#225;ficos de Bland &#40;<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#fig4">fig&#46; 4</a>&#41;&#44; puede observarse que las diferencias medias entre mediciones y sus intervalos de confianza son del orden de 100 veces m&#225;s peque&#241;as que las unidades de la propia variable y por tanto&#44; se puede afirmar que la concordancia entre las mediciones es buena&#46;</p><p class="elsevierStylePara elsevierViewall">En el caso de los valores del CCI encontrados para las variables texturales intraecograf&#237;a puede observarse &#40;<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#tbl1">tabla 1</a>&#41; que los l&#237;mites inferiores de las 3 variables &#40;uniformidad&#44; homogeneidad y entrop&#237;a&#41; son superiores a 0&#44;80 con unos niveles de concordancia medios muy buenos &#40;&#62;0&#44;90&#41;&#46; En la selecci&#243;n del &#225;rea de inter&#233;s el t&#233;cnico tiene unas referencias m&#225;s claras&#58; el algoritmo solo analiza regiones rectangulares y el t&#233;cnico se limita a situar el rect&#225;ngulo &#40;que siempre tiene las mismas dimensiones&#41; sobre la zona central del tend&#243;n tomando como referencia el borde superior del mismo que siempre muestra una se&#241;al hiperecog&#233;nica f&#225;cil de localizar&#46;</p><p class="elsevierStylePara elsevierViewall">En el estudio de fiabilidad que hemos denominado interecograf&#237;a y que nos ha servido para controlar la fiabilidad de la fase del m&#233;todo relacionada con la toma de la ecograf&#237;a&#44; tanto las variables morfom&#233;tricas como las texturales mostraron unos CCI similares al estudio intraecograf&#237;a &#40;<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#tbl2">tabla 2</a>&#41;&#46; Es importante resaltar que esta fase del m&#233;todo puede ser decisiva en el &#171;aspecto&#187; final de la ecograf&#237;a y por tanto deben extremarse las precauciones en cuanto a la posici&#243;n del sujeto&#44; del ecografista y las referencias anat&#243;micas para colocar correctamente la sonda<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib23"><span class="elsevierStyleSup">23</span></a>&#46;</p><p class="elsevierStylePara elsevierViewall">En la fase de an&#225;lisis de imagen se han llevado a cabo diferentes intentos por automatizar el contorno del per&#237;metro mediante la implementaci&#243;n de contornos activos o <span class="elsevierStyleItalic">snakes</span> que&#44; a partir de un iniciador marcado por el t&#233;cnico&#44; son capaces de localizar los l&#237;mites de la estructura de inter&#233;s&#46; Bastida<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib24"><span class="elsevierStyleSup">24</span></a> y Morales et al<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib25"><span class="elsevierStyleSup">25</span></a> realizaron sendos estudios con este tipo de algoritmos sobre ecograf&#237;as transversales del tend&#243;n de Aquiles con resultados prometedores pero insuficientes por el momento por las limitaciones de la propia imagen ecogr&#225;fica&#46; Por tanto&#44; tambi&#233;n son necesarios los estudios de fiabilidad en el caso de que se vayan a manipular las im&#225;genes para extraer de las mismas informaci&#243;n cuantitativa&#46;</p><p class="elsevierStylePara elsevierViewall">Mediante el an&#225;lisis morfotextural de imagen ecogr&#225;fica tendinosa se han conseguido discriminar tendones de sujetos sedentarios y deportistas<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib26"><span class="elsevierStyleSup">26</span></a>&#44; y se han cuantificado cambios en los patrones ecogr&#225;ficos de sujetos sometidos a entrenamiento<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib27"><span class="elsevierStyleSup">27</span></a> y en jugadores de voleibol profesionales a lo largo de la temporada<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib28"><span class="elsevierStyleSup">28</span></a> por lo que potencialmente podr&#237;an utilizarse para la detecci&#243;n y cuantificaci&#243;n de patrones ecogr&#225;ficos compatibles con patolog&#237;a&#44; incluso antes de la aparici&#243;n de sintomatolog&#237;a&#46;</p><p class="elsevierStylePara elsevierViewall">A la vista de los resultados obtenidos en este estudio se puede afirmar que el m&#233;todo usado posee una buena fiabilidad y reproducibilidad&#46; En este sentido&#44; resultar&#225; de inter&#233;s extender el estudio con el objetivo de conocer la fiabilidad interobservadores e incluso entre distintos equipos ecogr&#225;ficos con lo que podr&#237;a aumentar la fortaleza del m&#233;todo<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bib29"><span class="elsevierStyleSup">29&#44;30</span></a>&#46;</p></span><span class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle">Conflicto de intereses</span><p class="elsevierStylePara elsevierViewall">Los autores declaran no tener ning&#250;n conflicto de intereses&#46;</p></span></span>"
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          "es" => "<p class="elsevierStyleSimplePara elsevierViewall">Construcci&#243;n de la matriz de concurrencia del nivel de gris&#46; En la parte superior izquierda se representan los p&#237;xeles de una imagen con un nivel de gris &#40;imaginario&#41; representado en la imagen inferior izquierda&#46; Se computan las coincidencias para una pareja de p&#237;xeles dada &#40;separados entre ellos por una distancia d y con un &#225;ngulo &#952;&#41;&#58; el algoritmo cuenta cu&#225;ntas veces se repiten los niveles de gris de la pareja de p&#237;xeles y construye la matriz de probabilidades de aparici&#243;n de dicha pareja en la imagen&#46; Es sobre esa matriz sobre la que se calculan las variables texturales &#40;para los fundamentos te&#243;ricos v&#233;ase Haralick et al&#44; 1973&#41;<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib4"><span class="elsevierStyleSup">4</span></a>&#46;</p>"
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                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
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                  \t\t\t\t" style="border-bottom: 2px solid black"><span class="elsevierStyleItalic">I&#46;C 95&#37;</span></td><td class="td" title="\n
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                  \t\t\t\t"><span class="elsevierStyleItalic">Fuerza concordancia</span></td></tr><tr title="table-row"><td class="td" title="\n
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                  \t\t\t\t" style="border-bottom: 2px solid black"><span class="elsevierStyleItalic">Promedio</span>&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
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                  \t\t\t\t" style="border-bottom: 2px solid black"><span class="elsevierStyleItalic">Inferior</span>&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
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                  \t\t\t\t" style="border-bottom: 2px solid black"><span class="elsevierStyleItalic">Superior</span>&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td></tr></thead><tbody title="tbody"><tr title="table-row"><td class="td" title="\n
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                  \t\t\t\t">Per&#237;metro&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
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                  \t\t\t\t">0&#44;87&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
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                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
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                  \t\t\t\t">0&#44;95&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
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                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">Buena&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td" title="\n
                  \t\t\t\t\ttable-entry\n
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                  \t\t\t\t">&#193;rea&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
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                  \t\t\t\t">0&#44;86&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
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                  \t\t\t\t">0&#44;66&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
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                  \t\t\t\t">0&#44;94&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
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                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">Buena&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td" title="\n
                  \t\t\t\t\ttable-entry\n
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                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">Anchura&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
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                  \t\t\t\t">0&#44;73&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
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                  \t\t\t\t  " align="char" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">0&#44;36&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
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                  \t\t\t\t">0&#44;89&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
                  \t\t\t\t\ttable-entry\n
                  \t\t\t\t  " align="" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">Buena&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td" title="\n
                  \t\t\t\t\ttable-entry\n
                  \t\t\t\t  " align="" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">Grosor&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
                  \t\t\t\t\ttable-entry\n
                  \t\t\t\t  " align="char" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">0&#44;87&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
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                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">0&#44;70&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
                  \t\t\t\t\ttable-entry\n
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                  \t\t\t\t">0&#44;95&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
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                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">Buena&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td" title="\n
                  \t\t\t\t\ttable-entry\n
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                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">Ecogenicidad&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
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                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
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                  \t\t\t\t  " align="char" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">0&#44;72&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
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                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">0&#44;95&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
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                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">Buena&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td" title="\n
                  \t\t\t\t\ttable-entry\n
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                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">Uniformidad&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
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                  \t\t\t\t">0&#44;94&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
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                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">0&#44;87&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
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                  \t\t\t\t  " align="char" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">0&#44;97&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
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                  \t\t\t\t  " align="" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">Muy buena&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td" title="\n
                  \t\t\t\t\ttable-entry\n
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                  \t\t\t\t">Homogeneidad&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
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                  \t\t\t\t">0&#44;91&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
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                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
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                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
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                  \t\t\t\t">Muy buena&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td" title="\n
                  \t\t\t\t\ttable-entry\n
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                  \t\t\t\t">Entrop&#237;a&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
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                  \t\t\t\t">0&#44;96&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
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                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">0&#44;91&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
                  \t\t\t\t\ttable-entry\n
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                  \t\t\t\t">0&#44;98&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
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                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">Muy buena&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td></tr></tbody></table>
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                  \t\t\t\t"><span class="elsevierStyleItalic">Variables</span></td><td class="td" title="\n
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                  \t\t\t\t"><span class="elsevierStyleItalic">CCI</span>&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
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                  \t\t\t\t" style="border-bottom: 2px solid black"><span class="elsevierStyleItalic">I&#46;C 95&#37;</span></td><td class="td" title="\n
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                  \t\t\t\t"><span class="elsevierStyleItalic">Fuerza concordancia</span></td></tr><tr title="table-row"><td class="td" title="\n
                  \t\t\t\t\ttable-head\n
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                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t" style="border-bottom: 2px solid black"><span class="elsevierStyleItalic">Promedio</span>&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
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                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t" style="border-bottom: 2px solid black"><span class="elsevierStyleItalic">Inferior</span>&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
                  \t\t\t\t\ttable-head\n
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                  \t\t\t\t" style="border-bottom: 2px solid black"><span class="elsevierStyleItalic">Superior</span>&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td></tr></thead><tbody title="tbody"><tr title="table-row"><td class="td" title="\n
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                  \t\t\t\t">Per&#237;metro&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
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                  \t\t\t\t">0&#44;91&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
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                  \t\t\t\t">0&#44;78&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
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                  \t\t\t\t">0&#44;96&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
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                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">Muy buena&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td" title="\n
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                  \t\t\t\t">&#193;rea&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
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                  \t\t\t\t">1&#44;00&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
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                  \t\t\t\t">0&#44;99&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
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                  \t\t\t\t">1&#44;00&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
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                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">Muy buena&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td" title="\n
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                  \t\t\t\t">Anchura&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
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                  \t\t\t\t">0&#44;70&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
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                  \t\t\t\t">0&#44;27&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
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                  \t\t\t\t">0&#44;88&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
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                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">Buena&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td" title="\n
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                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">Grosor&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
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                  \t\t\t\t">0&#44;99&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
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                  \t\t\t\t">0&#44;98&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
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                  \t\t\t\t">1&#44;00&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
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                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">Muy buena&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td" title="\n
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                  \t\t\t\t">Ecogenicidad&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
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                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
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                  \t\t\t\t">1&#44;00&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
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                  \t\t\t\t">Muy buena&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td" title="\n
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                  \t\t\t\t">Uniformidad&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
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                  \t\t\t\t">0&#44;79&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
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                  \t\t\t\t">Muy buena&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td" title="\n
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                  \t\t\t\t">Buena&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td" title="\n
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                  \t\t\t\t">Entrop&#237;a&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
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                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
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                  \t\t\t\t">Muy buena&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
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Información del artículo

ISSN: 1699258X
Idioma original: Español

DOI:10.1016/j.reuma.2010.01.008

Datos actualizados diariamente

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2024 Octubre	80	39	119
2024 Septiembre	168	72	240
2024 Agosto	65	51	116
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2024 Mayo	66	35	101
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2024 Marzo	86	33	119
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2012 Diciembre	45	5	50
2012 Noviembre	28	6	34
2012 Octubre	17	9	26
2012 Septiembre	11	4	15
2011 Mayo	4	0	4
2011 Abril	4	0	4
2011 Marzo	12	0	12
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