Las leyes y principios que predicen cómo se pueden extraer las cualidades perceptivas de las señales visuales más elementales fueron descubiertos por los psicólogos de la Gestalt (por ejemplo, Wertheimer, 1923; Metzger, 1930, traducidos y reeditados por Spillmann en 2009 y 2012, respectivamente). Su trabajo seminal ha inspirado la ciencia visual desde entonces, y ha llevado a emocionantes descubrimientos que han confirmado la idea Gestalt de que el cerebro humano tendría una capacidad asombrosa para seleccionar y combinar señales visuales críticas para generar representaciones de salida para la toma de decisiones y la acción. Esta capacidad de selección e integración permite la percepción de la forma y el espacio, y la estimación correcta de las posiciones relativas, trayectorias y distancias de los objetos representados en imágenes planas. Las leyes y principios de la Gestalt estaban dirigidos inicialmente a responder a una sola pregunta que lo abarcaba todo: «¿Por qué el mundo se ve como se ve?»Posteriormente se han hecho operativos en estudios experimentales (para una ilustración de la investigación en curso, véase el proyecto internacional de JERUSALÉN, coordinado por Johan Wagemans, en www.gestaltrevision.be) con el objetivo de profundizar nuestra comprensión de las formas en que las características y cualidades específicas de las configuraciones visuales pueden determinar la organización perceptiva y el comportamiento en varios niveles de procesamiento. La organización perceptiva determina directamente la capacidad de los observadores humanos para evaluar (1) qué partes de una imagen pertenecen juntas para formar un objeto o forma visual unificada, y (2) qué partes deben estar más cerca y cuáles más lejos del observador si los objetos representados se vieron en el mundo real. Este artículo de opinión argumenta que el principio Gestalt de Prägnanz y la ley Gestalt de la buena continuación abordan problemas específicos de organización perceptual con implicaciones críticas para el diseño de interfaces visuales, y el diseño de plataformas de cirugía guiada por imágenes en particular.
El principio de Prägnanz se relaciona con el postulado general de la Gestalt de que los objetos en el campo visual producirán la solución perceptiva más simple y completa posible bajo las condiciones dadas. Las leyes Gestalt de la organización perceptual, de las cuales la ley de la buena continuación es un ejemplo particular, describen las condiciones bajo las cuales es probable que ocurran soluciones perceptuales específicas (agrupaciones). La cuestión de cómo las estructuras de imágenes planas se agrupan en representaciones perceptuales de la figura y el suelo es uno de los motivos de estudio para los que se han diseñado las leyes Gestalt. La representación de figuras en el suelo es una solución perceptiva que permite al observador evaluar qué objetos de la imagen podrían estar más cerca y qué objetos podrían estar más lejos en una configuración del mundo real. Está mediada por señales de imagen específicas para la forma y la distancia relativa, que involucran señales locales de contraste y orientación para rellenar regiones específicas de una imagen y, por lo tanto, permitir la percepción de superficies. Las sensaciones perceptivas asociadas a la mejora del contraste local hacen que los objetos visuales de la imagen parezcan estar frente a otros objetos representados en el mismo plano. Tales sensaciones a menudo se consideran «ilusorias» porque no tienen un origen físico, es decir, no hay una diferencia objetiva en la luminancia local que explique las percepciones resultantes (por ejemplo, Heinemann, 1955; Hamada, 1985; O’shea et al., 1994; De Weert y Spillmann, 1995; Grossberg, 1997; Dresp y Fischer, 2001; Dresp et al., 2002; Guibal y Dresp, 2004; Devinck et al., 2006; Pinna y Reeves, 2006; Dresp-Langley y Reeves, 2012, 2014). Un aspecto esencial de este proceso de segregación figura-suelo es la asignación perceptiva de la propiedad de la frontera (ver la revisión de von der Heydt sobre este tema). El teórico de la gestalt Rubin (1921) fue uno de los primeros en señalar que una figura tiene cualidades perceptivas distintas que la hacen destacar contra el resto del campo visual, que de este modo adquiere la calidad perceptiva del suelo (o fondo). Una figura ocluye el suelo y, por lo tanto, posee los bordes que lo separan de este último (Craft et al., 2007; Zhang y von der Heydt, 2010). Zhou et al. (2000) encontraron neuronas predominantemente en V2 (pero también en V1) del mono que responden selectivamente a la ubicación de los bordes en el campo visual. La atención visual selectiva a la figura fortalece las respuestas neuronales a sus bordes(Qiu et al., 2007).
Los psicólogos de la Gestalt también supusieron correctamente que, para recuperar una representación de un todo a partir de partes, el cerebro debe lograr la integración perceptiva de la información visual a través del espacio colineal (por ejemplo, Wertheimer, 1923; Metzger, 1930). La integración visual de la información de contraste a través del espacio de imagen colineal juega un papel crucial en la visión de la forma en condiciones de incertidumbre de estímulo y ambigüedad configurativa (por ejemplo, Dresp, 1997; Grossberg, 1997). Se rige por la llamada ley de la buena continuación, y se refleja en los efectos interactivos entre estímulos coaxiales en el campo visual (Hubel y Wiesel, 1959, 1968; von der Heydt y Peterhans, 1989; Dresp y Bonnet, 1991; Peterhans von der Heydt, 1991; Kapadia et al., 2000; Craft et al., 2007). Las actividades de respuesta específicas de las neuronas corticales visuales se desencadenan por estas interacciones coaxiales(cf. las primeras observaciones de Nelson y Frost, 1978; von der Heydt et al., 1984 en la corteza visual del mono), revelando las propiedades funcionales de los mecanismos cerebrales diseñados para completar la entrada de contraste físicamente discontinuo a través del espacio visual colineal. La integración espacial colineal es crucial para la detección de alineaciones, trayectorias virtuales y bordes de formas en un mundo donde la mayoría de los objetos se ven de forma incompleta. Permite al observador humano evaluar la continuidad de los fragmentos de imagen en condiciones de visibilidad disminuida y ambigüedad de estímulo aumentada. Los datos experimentales sobre la integración visual colineal han demostrado que la recuperación perceptiva de representaciones globales del espacio colineal implica muchos niveles de procesamiento visual, no uno solo, desde la detección visual de detalles de imágenes locales hasta la percepción de campos de asociación globales (por ejemplo, Dresp, 1993; Field et al., 1993; Polat y Sagi, 1993, 1994; Kapadia et al., 1995; Polat y Norcia, 1996; Yu y Levi, 1997, 2000; Wehrhahn y Dresp, 1998; Chen et al., 2001; Chen y Tyler, 2001; Tzvetanov y Dresp, 2002; Dresp y Langley, 2005; Chen y Tyler, 2008; Huang et al., 2012). En imágenes complejas, algunos fragmentos de estímulo visibles aparecen claramente alineados, otros no. Deben satisfacerse condiciones fenomenales específicas de relacionabilidad de contornos (Kellman y Shipley, 1991; Shipley y Kellman, 1992, 2001) para permitir la interpolación colineal en escenas estáticas en 2D. Este proceso de interpolación limita la propagación de superficies a través de regiones no especificadas de la imagen. La contribución de la experiencia pasada y el aprendizaje perceptivo a los primeros mecanismos de interpolación y agrupación debe tenerse en cuenta, dado que es probable que los datos de memoria específicos sobre objetos (Kimchi y Hadad, 2002) y su configuración espacial más probable faciliten (o eventualmente interfieran, dependiendo de las condiciones) el procesamiento visual continuo de una imagen.
Aunque la recuperación de las propiedades verídicas de los objetos no fue una cuestión importante en la teoría Gestalt temprana, sus leyes de organización perceptual han generado un marco conceptual para abordarla. Comprender qué condiciones de imagen producen configuraciones geométricas que satisfarán las leyes más esenciales de la Gestalt y garantizarán un Prägnanz óptimo para la toma de decisiones basada en imágenes es similar a comprender la gramática de oraciones bien formadas. La teoría de la gestalt es tan relevante como siempre en el contexto de la tecnología de interfaz visual para la cirugía guiada por imágenes, por ejemplo. La cirugía guiada por imágenes utiliza imágenes tomadas antes y/o durante el procedimiento para ayudar al cirujano a navegar. El objetivo es aumentar la capacidad del cirujano para tomar decisiones y actuar durante el procedimiento (ver Perrin et al., 2009, para su examen). En realidad aumentada, la guía se proporciona directamente en la vista del paciente del cirujano mezclando imágenes reales y virtuales (Figura 1). Las cualidades perceptivas (color, brillo, prominencia, etc.) de las imágenes renderizadas son esenciales para hacer que las regiones específicas de interés para el cirujano sean perceptibles de manera óptima. Esto incluye la trazabilidad visual de los dispositivos en relación con el paciente, el registro y la alineación del modelo preoperatorio, y la representación y visualización optimizadas de los datos preoperatorios. La visualización en este contexto significa traducir los datos de la imagen en una representación gráfica que sea comprensible para el usuario (el cirujano), ya que transmite información importante para evaluar la estructura y la función, y para hacer (¡la derecha!) decisiones durante una intervención. El campo ha evolucionado dramáticamente en los últimos años, sin embargo, el problema más crítico para la cirugía guiada por imágenes sigue siendo el diseño de la interfaz de usuario centrada en las tareas. Durante una intervención quirúrgica, la sincronización de la generación de datos de imagen es absolutamente crítica, y para facilitar la navegación a través de cavidades grandes con múltiples obstáculos potenciales, como dentro del abdomen, se han diseñado pantallas complejas para proporcionar ayudas de navegación. Combinan representaciones de la anatomía de la superficie (Figura 1, centro) a partir de imágenes preoperatorias con técnicas de visualización intraoperatoria. Una estrategia común aquí es representar datos volumétricos como superficies 2D con opacidad variable. La eficiencia de los renderizados para facilitar las decisiones del usuario humano se puede evaluar en términos de la prominencia perceptiva de superficies críticas que representan regiones de interés para el cirujano.FIGURA
1
Gráfico 1 Una configuración de imagen producirá la solución perceptiva más simple y completa posible bajo las condiciones dadas (principio Gestalt de Prägnanz). En la cirugía guiada por imágenes, la guía visual se proporciona directamente en la vista del cirujano de la anatomía del paciente mediante la mezcla de imágenes reales y virtuales. Comprender qué condiciones de imagen producen configuraciones geométricas que satisfarán las leyes más esenciales de la Gestalt y garantizarán un Prägnanz óptimo para la decisión ayudará a aumentar la eficiencia de las imágenes renderizadas (central). El objetivo aquí es facilitar las estrategias de intervención con respecto a regiones específicas de interés para el cirujano. El seguimiento visual de las trayectorias de las descripciones de herramientas es importante para evaluar la evolución de las habilidades, siendo crítica la precisión posicional de las descripciones de herramientas (izquierda). Se necesita urgentemente tecnología que facilite la precisión posicional de los movimientos de la punta de la herramienta mediante la generación de datos visuales para la posición relativa, la alineación y la anticipación de la trayectoria (ley perceptiva de buena continuación). El análisis computacional en tiempo real de desviaciones de alineaciones críticas durante las intervenciones (derecha) es actualmente el «santo grial» en este campo del desarrollo tecnológico.
Además, la imagen intraoperatoria a menudo proporciona más información de diagnóstico y permite evaluar los riesgos, así como las perspectivas de reparación. En este contexto, el seguimiento de instrumentos guiado por imágenes es un desafío importante para la investigación y el desarrollo actuales en este campo (West y Maurer, 2004; Huang et al., 2007). Un problema crítico para el cirujano es detectar y hacer un seguimiento de las posiciones relativas de las herramientas quirúrgicas que está utilizando durante la intervención (Figura 1, derecha). El seguimiento visual de las trayectorias de las descripciones de herramientas también es una ayuda valiosa para evaluar la evolución de las habilidades en los cirujanos en prácticas, ya que la precisión posicional de las descripciones es crítica durante una intervención (por ejemplo, Jiang et al., 2015). El desarrollo y la prueba de nuevas ayudas visuales para facilitar la detección de alineación, posición relativa y trayectorias (ley perceptiva de buena continuación) es urgentemente necesario aquí. En última instancia, la tecnología en la que la herramienta quirúrgica en sí se convertirá en una verdadera ayuda de navegación visual en la cirugía guiada por imágenes se desarrollará en un futuro cercano y las pruebas psicofísicas deberían tener un gran impacto en estos desarrollos.
Financiación
El Centro Nacional de Investigación Científica (CNRS MI AAP 2015) proporcionó subvenciones.
Declaración de Conflicto de Intereses
El autor declara que la investigación se realizó en ausencia de relaciones comerciales o financieras que pudieran interpretarse como un conflicto de intereses potencial.
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