Descripción probabilística de señales obtenidas en resonancias magnéticas funcionales
La resonancia magnética funcional es una técnica para determinar qué áreas del cerebro están involucradas en tareas cognitivas especificas, midiendo el nivel de oxigenación de la sangre en el cerebro. La alta dimensionalidad del espacio de imágenes funcionales hace virtualmente imposible un muestreo...
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| Autor principal: | |
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| Formato: | Tesis NonPeerReviewed |
| Lenguaje: | Español |
| Publicado: |
2023
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| Materias: | |
| Acceso en línea: | http://ricabib.cab.cnea.gov.ar/1242/1/1Diaz_Celauro.pdf |
| Aporte de: |
| Sumario: | La resonancia magnética funcional es una técnica para determinar qué áreas del cerebro están involucradas en tareas cognitivas especificas, midiendo el nivel de oxigenación de la sangre en el cerebro. La alta dimensionalidad del espacio de imágenes funcionales hace virtualmente imposible un muestreo exhaustivo que permita definir el carácter normal o anormal de los datos medidos, salvo anomalías manifiestas. Esta investigación aborda este problema para el caso particular de estimar correlaciones poblacionales y funcionales. En contraste con enfoques convencionales de reducción de dimensionalidad, se implementó un método innovador basado en la matriz de información de Fisher, preservando direcciones asociadas a autovalores grandes o pequeños.
En el primer segmento, se abordaron datos neuroanatómicos, con el objetivo de determinar los parámetros relevantes para evaluar la normalidad de una muestra individual. El resultado reveló que el método propuesto justifica la construcción de un modelo reducido con un único parámetro por legión.
En el segundo segmento se analizaron las imágenes funcionales. En primer lugar, se caracterizaron parámetros distintivos de las señales temporales, así como su reproducibilidad intra- e inter-sujeto. Varias regiones cerebelares, límbicas, y asociadas al lenguaje mostraron comportamientos interesantes.
En segundo lugar, el análisis de la conectividad funcional utilizando la matriz de información de Fisher evidenció una marcada correlación inversa entre el logaritmo de la variabilidad poblacional en la dirección de cada autovector y el logaritmo del autovalor
correspondiente. El autovector correspondiente al máximo autovalor modula las conexiones ipsilaterales entre regiones frontales y temporales, sugiriendo que variaciones en esta dirección pueden estar asociadas a patologías, como ocurre en epilepsias
frontales y temporales. El autovector de mínimo autovalor resulta complementario al de máximo autovalor, complementariedad que se observa también entre otros autovectores asociados a autovalores grandes y pequeños.
El análisis aquí realizado muestra una conclusión novedosa respecto a análisis anteriores. Cuando la matriz de convarianza de un sujeto específico difiere de la del promedio poblacional, puede hacerlo en una dirección alineada con autovectores de la
matriz de Fisher con autovalores grandes o pequeños. El primer caso se asocia con una anomalía poco frecuente en la población sana, lo cual puede servir de advertencia, mientras el segundo caso debe interpretarse como normal, dando una caracterización de la individualidad en fluctuaciones de la población sana. |
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