Sin embargo, no siempre la imagen médica tiene la calidad esperada o necesaria como se explicó anteriormente. Estos errores, que en muchos casos impiden el uso de la imagen, son de disímiles naturaleza. Según el fallo que presente un módulo o elemento de ese módulo conducirá a un tipo de error específico. Para el caso de estudio, artefacto de rayas y anillos, los módulos responsables en gran medida son el gantry y unidad del sistema de potencia.

El artefacto de rayas y anillos, es uno de los elementos visuales que por su naturaleza geométrica, no corresponde con ninguna estructura anatómica presente en el cuerpo humano. Su presencia en una imagen médica, puede en algunos casos invalidar un posible diagnóstico. Y traer por consiguiente, un aumento en la dosis suministrada al paciente cuando es necesario repetir el estudio. Los agentes que causan estas anomalías son varios. En la figura 3.2 se muestran aquellos componentes, módulos y submódulos que participan en el proceso de SCAN IMAGE y que sus fallas pueden ser la causa del artefacto.

El proceso SCAN IMAGES está formado por un grupo de eventos que se van sucediendo. El primer elemento de esta cadena, es la irradiación de un haz ionizante sobre el tejido. Este material por su naturaleza, posee un valor de coeficiente de atenuación característico. Por supuesto, para diferentes tejidos, dígase hueso, grasas, fluidos, etc. el coeficiente de atenuación no será el mismo. O sea, el número de fotones que atraviesa una muestra está condicionado por la energía cinética de la partícula, traducido como valor de KV o tensión aplicada al filamento del tubo. Además esta cantidad, depende de la masa de la partícula, el tamaño de la sección eficaz de los iones presentes en los tejidos, el grosor de la muestra y la abundancia de partículas o fotones en un momento dado (mAs). Estas variaciones de la intensidad de haz son captadas por un conjunto de detectores, los cuales convierten la energía de la radiación en energía eléctrica.

Estas señales analógicas son muy pequeñas, por lo que se amplifican y se envían al DAS, a través de cintas flexibles de conexión. El DAS amplifica nuevamente las señales analógicas, las digitaliza y se la entrega al submódulo llamado NSQV i/F. Este submódulo realiza la modulación de la señal para enviarla por aire a través de una antena conectada al SLIP RING. Aún dentro del gantry se encuentra la antena receptora, la cual se comunica con la consola a través del submódulo SR-DAS CONT. Finalmente en la consola se produce el procesamiento de los datos y se realiza la reconstrucción de la imagen.

Para efectuar una evaluación factible del sistema deben verificarse qué tipos de elementos existen y las expresiones para calcular su probabilidad de falla. Se tomó para el análisis cuantitativo el modelo exponencial, donde la razón de fallas es constante. Luego de lo anterior se elaboró una estructura jerárquica teniendo en cuenta tanto las deficiencias del equipo como las que acarrean los errores humanos. Sin embargo se prestará mayor atención al proceso sistemático en la determinación de los mayores contribuyentes al resultado global.

La metodología para la construcción del árbol de fallas se compone, además del suceso tope, de los sucesos intermedios interconectados por compuertas lógicas, ver figura 3.3 [3].

Figura. 3.3 Componentes de un árbol de fallas.

A partir del suceso tope de artefactos de rayas y anillos se fue haciendo un desglose de causas diversas que podrán desencadenar este efecto, estas son: el suceso básico, posible pérdida de datos de las tablas de referencia de calibración; o los sucesos intermedios: problemas en tierra física, problemas en el sistema de adquisición de datos y problemas eléctricos. En la figura 3.4 se hace una presentación más detallada. Esos sucesos intermedios se fueron desarrollando hacia otros eventos de menor jerarquía hasta llegar a los sucesos primarios.

Hasta el momento de análisis, el árbol de fallas brinda un carácter totalmente cualitativo. Su misma inspección permite dar un paso hacia la valoración numérica; la cual expondrá de manera directa la probabilidad de ocurrencia del suceso tope que describe la falla del sistema, a partir de los aportes de los conjuntos mínimos (CM).

Codificación.

Si la compuerta lógica C1 representa la probabilidad de ocurrencia del suceso tope del caso de estudio; entonces las expresiones que describen cualitativamente el fenómeno son:

Sustituyendo [3.5, 3.6 y 3.7] en [3.2, 3.3 y 3.4] respectivamente se llegan a las expresiones:

C₂ = B + E + C + D [3.8]

C₃ = H + I + F + G [3.9]

C₄ = J +K + L + N + M [3.10]

Sustituyendo las expresiones 3.8, 3.9 y 3.10 en 3.1 se concluye en la expresión final:

C₁=[A + (B +E + C+ D) +[H + I +F + G] + (J + K+ L +N + M)] [3.11]

Observando la expresión 3.11, la falla se produce por la contribución de cualquiera de estos elementos. Estas causas, de modo independiente, pueden dar lugar al suceso tope. Si aumenta el número de sucesos básicos entonces la

probabilidad de encontrar anillos y rallas en la imagen, será mucho mayor. Para el cálculo de la probabilidad total de falla se tuvo en cuenta el régimen de trabajo al cual están sometidos los diferentes elementos básicos, sea régimen a la espera o de operación.

Para realizar un análisis cuantitativo del árbol de fallas se consideró que el tiempo de estudio para el cual se realizaron todos los cálculos es de 1000 horas de operación.

En general todos los CM son componentes cuyo estado no es controlado durante la operación del sistema, donde su indisponibilidad viene dada por la ecuación 3.12.

q = 1-[EXP(-R*Tpr) EXP(-R*(Tpr+T)) ]/(R*T) + qad [3.12]

donde Tpr es un tiempo previo en el cual el componente ha estado a la espera con anterioridad, sin recibir ningún tipo de mantenimiento, que permite considerarlo como nuevo al inicio del período de observación. T es el tiempo de operación del sistema (1000 hrs). Por otra parte qad es una probabilidad adicional de falla a la demanda por carga de impacto sobre el componente en el momento que se requiere su actuación, R es la razón de falla del CM.

Se le presentó a un grupo de especialistas electromédicos, familiarizados con esta tecnología todos los CM. A los cuales le asignaron un valor de razón de falla en una escala de X e-7 hasta X e-3; tomando en consideración que el mayor valor será asignado al CM que más ocurrencia tiene en un tiempo de 1000 horas de operación.

Finalmente se determinó la probabilidad de ocurrencia del suceso tope que describe la falla del sistema, a partir de la indisponibilidad de los CM, que representan las contribuciones de todos los modos de falla posibles, mediante la formulación 3.13.

[ 3.13]

En esta expresión, el término 1 - P(CM) representa la probabilidad de que el conjunto mínimo CM no ocurra. El producto de estos términos para todos los CM desde 1 hasta N es la probabilidad de no ocurrencia de los CM. El complemento de este suceso tiene una probabilidad igual a 1 menos el valor anterior, y es precisamente la probabilidad de que tenga lugar al menos un CM es decir, la probabilidad de que el sistema falle.[2]

Existe otro método de análisis de fallas, este método denominado como FMEA (Failure Mode and Efects Analisys) se fundamenta en el enfoque cualitativo del problema; partiendo de las posibles fallas que pueden ocurrir y los efectos que estas puedan acarrear sobre el sistema. Sin embargo se decidió el método de árbol de falla, pues este concluye en una visión cuantitativa del suceso del caso de estudio.

La técnica de árboles de fallas permite modelar los sistemas con un alto grado de flexibilidad, pero deben tenerse en cuenta las siguientes premisas fundamentales:

Los sucesos básicos de un árbol de fallas tienen un carácter binario, es decir, el componente está fallado o está operable, el modo de falla se produce o no se produce. No es posible modelar estados intermedios o degradados de los componentes.

Los sucesos básicos tienen que ser estadísticamente independientes, lo cual es una exigencia del método que se emplea para calcular la probabilidad de falla del sistema a partir de los resultados de la evaluación cualitativa del árbol de fallas. La existencia de modos de falla dependientes se toma en cuenta cuando un mismo suceso intermedio o primario aparece repetido en el árbol de fallas, como contribuyente a varios sucesos intermedios.

Para el diseño del árbol de fallas se consideró que, cualquier evento adverso que ocurra en el sistema será una alteración de las condiciones de operación, asumiendo que se garantizan las especificaciones técnicas que se muestran a continuación.

El tomógrafo SCT-7800TC presenta los siguientes detalles técnicos [4] [5]:

• T de scan de hasta 0.6 segundos con 519 Número de Colección de Vistas.

• View rate de hasta 1000 v/s en 0.6 seg.
• Espesores de corte de: 1, 2, 3, 5, 7, 10mm.
• Área efectiva de visión de: 160, 210, 250, 300, 350, 430, 500mm.
• Tiempo de reconstrucción de: 3-5 segundos en exploración regular y 5-7 segundos en exploración helicoidal.
• CR scan time de hasta 5 seg.
• Voltaje del tubo de RX: 80, 120, 135 KV.
• Corriente del tubo de RX: 10 250 mA.
• Numero de elementos detectores: 688 canales.
• Matriz de reconstrucción de 512x512 píxel.

Las condiciones de operación para un adecuado funcionamiento del equipo son [4] [5]:

• Línea trifásica de alimentación de 380V a 480V con 75KVA y breaker de 175 A o 220 V trifásica a través de un AVR.
• Línea de tierra física de 10 ohm o menos.
• Los detectores deben estar a 50C de temperatura a la hora de comenzar el estudio.
• Sala de examen con Temperatura entre 20 y 26C y humedad entre 20 y 70 %.
• Sala de operación y de máquinas con Temperatura entre 10 y 28C y humedad entre 20 y 70 %.
• Aceptando fluctuaciones de temperatura menores a 2.7C/hora, de humedad relativa menores al 5%/hora.

La variedad de posibles de fallas, así como la frecuencia con que aparecen estas, son datos que fueron proporcionados por especialistas electromédicos, que durante la investigación fueron entrevistados. Las razones de fallas obtenidas por este método son valores supuestos, pero es un buen punto de partida dado que no existen datos estadísticos al respecto.

Al chequear periódicamente el suceso J la probabilidad de falla del sistema disminuye notablemente, figura 4.1b. Esto demuestra la efectividad de la solución planteada, pudiéndose obtener mejores valores disminuyendo el tiempo entre pruebas, pero teniendo en cuenta el compromiso de costo beneficio.

1. CONCLUSIONES

Enmarcados en la filosofía del Mantenimiento Centrado en la Confiabilidad y con la ayuda de las herramientas probabilísticas, se diseñó el árbol de fallas para el suceso tope Defecto en Scan Images, cuando aparece el artefacto de anillos y rallas. Además de calcular el valor de la probabilidad de ocurrencia del artefacto durante un tiempo de mil horas de operación; usando para este cálculo una simulación aproximada, pero en consonancia con la experiencia del personal técnico que labora en estas áreas de la gestión tecnológica. Se propuso una solución para disminuir el aporte del CM que más aporta a la probabilidad de falla del sistema, y se demostró su efectividad.

2. Referencias Bibliográficas

[1]- Rodríguez Denis, E. "Un esfuerzo para formar especialistas en Bioingeniería para nuestra América", Memorias II Congreso Latinoamericano de Ingeniería Biomédica, mayo 2001, La Habana, Cuba.

[2]- Rodríguez Denis, E. "Manual de Ingeniería Clínica", CEBIO_IPJAE, 2003. Edición Digital

[3]- Corporación Universitaria Autónoma de Occidente, "Electromedicina y Gestión tecnológica Hospitalaria", 1999, pag 42-45.

[4]- Shimadzu Corporation, "SCT- 7800T Series, Maintenance Manual", Kyoto Japan.2003

[5]- Shimadzu Corporation, "SR- CT Autocalibration Instruction Manual", Kyoto Japan.2003

1-EMPROY

2- Electromedicina

diciembre de 2005