Técnicas de análisis y cuantificación en imagen médica en el estudio de enfermedades neuronales
Las técnicas de adquisición de imágenes médicas generan grandes volúmenes de datos. Estos datos requieren de herramientas especializadas para poder ser almacenados, transmitidos y, principalmente, analizados. A partir de su análisis se puede proveer gran cantidad de información respecto de la...
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Universidad Nacional del Centro de la Provincia de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas
2016
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Las técnicas de adquisición de imágenes médicas generan grandes volúmenes de
datos. Estos datos requieren de herramientas especializadas para poder ser almacenados,
transmitidos y, principalmente, analizados. A partir de su análisis se puede proveer gran
cantidad de información respecto de la salud de una persona, así como de riesgos o
posibles alternativas de tratar una enfermedad. Es de gran importancia el desarrollo de
técnicas informáticas que faciliten el análisis de los datos generados, de forma rápida y
eficiente, facilitando el trabajo del personal médico. Gracias a este tipo de herramientas se
puede realizar un análisis minucioso y profundo de gran cantidad de imágenes en poco
tiempo, destacando aquellos aspectos de importancia a nivel sanitario para un posterior
análisis médico. Además, gracias a su eficiencia, estas herramientas consiguen realizar
estudios generales, sobre grupos de individuos, logrando así encontrar interrelaciones entre
aspectos médicos, biológicos y, por ejemplo, geográficos. Este tipo de interrelaciones son
muy complejas, además de lentas, de reconocer sin la ayuda de alguna herramienta que
automatice el estudio de las imágenes.
En los últimos años, el uso de técnicas avanzadas de imagen médica han permitido
explorar con mayor detalle la anatomía y el funcionamiento del cerebro humano. Por
ejemplo, el uso de imagen de resonancia magnética (MRI) tanto de anatomía como de
función, permite estudiar las conectividad entre diferentes regiones del cerebro, tanto en
humanos como en animales. Adicionalmente, otros estudios como Angiografía
intervencionista intracraneal (Interventional Angiography), Tomografía Computarizada (CT)
y Tomografía Computacional de Perfusión (Perfusion CT) permiten obtener información muy
detallada de la composición de los tejidos y su función.
La imagen mediante resonancia magnética de difusión (DWMRI) junto con la
tractografía han mostrado gran potencial para la investigación invivo
de la arquitectura de la materia blanca, especialmente debido a los avances en desarrollo de técnicas para el
modelado de datos. Muchas aplicaciones clínicas (desórdenes neurodegenerativos,
desórdenes psiquiátricos, planeamiento prequirúrgico, entre otros) emplean imágenes de
difusión en conjunto con la convencional resonancia magnética.
Hoy en día DWMRI
es la única técnica no invasiva capaz de lograr una imágen de
la materia blanca del cerebro humano. Su éxito proviene de su capacidad de describir
acertadamente la geometría e integridad de la microestructura
subyacente. DWMRI
logra capturar la difusión promedio de las moléculas de agua, que sondean la estructura biológica
de los tejidos a escalas mucho menores que la resolución de la imágen.
El uso de este tipo de imágenes es muy amplio, ya sea en la clínica o en la
investigación. A través de ellas podemos desde explorar la integridad tisular, hasta inferir las
zonas que se activan ante determinado proceso cognitivo, pasando por la posibilidad que
brindan para determinar cómo están conectadas anatómica/funcionalmente unas y otras
zonas del cerebro . Se podría afirmar que la información que esta técnica nos ofrece es
tan rica y variada, que por ahora las limitaciones a su uso no son otras que las que imponga
nuestro ingenio en la definición de nuevas metodologías para el análisis e interpretación del
enorme caudal de datos que nos ofrece la MRI .
Más allá de estas imágenes, se presentan muchos desafíos al momento de
analizarlas: los datos “contenidos” en ellas son diversos, y requieren de un análisis profundo
para poder obtener información acertada de ellos.
Es por eso que es necesario el análisis, desarrollo y evaluación de distintas técnicas
que puedan ayudar a analizar e interpretar el enorme caudal de datos que nos ofrece la
MRI, lo que permitirá estudiar correlaciones entre la conectividad cerebral y procesos
cognitivos tanto en salud como en enfermedad.
Como se dijo anteriormente, son diversas las enfermedades neurológicas que
pueden obtener un beneficio en su tratamiento mediante el análisis de distintos tipos de
imágenes. Gracias a un buen análisis de imagen neurológica se pueden detectar
enfermedades, hacer un seguimiento durante el tratamiento de la enfermedad, se pueden
planear cirugías entre muchas otras aplicaciones.
En este trabajo se tomaron dos herramientas especializadas en el análisis de
imágenes neurológicas para realizar una comparación entre ellas. Para poder contrastar su
desempeño, se tomó un dataset adecuado con imágenes correspondientes a estudios
neurológicos realizados en el marco del proyecto de conectoma humano (the human
connectome project, h ttp://www.humanconnectome.org/) . Estas imágenes, fueron
procesadas por ambas herramientas, siguiendo un flujo de trabajo similar con cada una de
ellas. Con esto se logró comparar los resultados obtenidos en cada instancia del
procesamiento y, por consiguiente, se pudieron contrastar las herramientas según distintos
atributos.
Las herramientas elegidas son SPM (http://www.fil.ion.ucl.ac.uk/spm/) y FSL
(http://fsl.fmrib.ox.ac.uk/fsl), ambas son paquetes de software para el análisis de
neuroimágenes. Presentan una amplia variedad de módulos especializados en las distintas
modalidades de imágenes y son ampliamente utilizadas en el ambiente de imágenes
neurológicas.
Para poder seguir una línea de trabajo clara en el desarrollo de este trabajo, se eligió
un trabajo de investigación y se replicaron algunos de sus pasos (“Contribución de las
imágenes de resonancia magnética por tensor de difusión al diagnóstico de displasias
corticales focales” realizado por Juan P. Princich, et. al.)[28]. De esta forma, los pasos
seguidos corresponden a los procesos realizados habitualmente en el ambiente de la
neuroimagen y, por consiguiente, las pruebas sobre las herramientas no son aisladas sino
que siguen un proceso claro y secuencial.
Párrafo extraído de la tesis de grado a modo de resumen |