Nuevo Biomarcador en la Enfermedad de Parkinson Mediante el Análisis y Cuantificación de Lesiones Cerebrales en Secuencias Flair Obtenidas por Resonancia Magnética (ACL-Tool)
Las Lesiones en Sustancia Blanca cerebral (LSB) aparecen tanto en sujetos sanos como en ciertas patologías, siendo visibles con imágenes FLAIR de Resonancia Magnética, las cuales se presentan como áreas más brillantes respecto al resto del tejido. El uso clínico de imágenes FLAIR se basan en la insp...
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| Published: |
Escuela Superior Politécnica del Litoral
2015-12-01
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| Series: | Revista Tecnológica |
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| author | Orlando Chancay Telmo Haro Miguel Yapur Ronald Alvarado María Pastor Francis Loayza |
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| description | Las Lesiones en Sustancia Blanca cerebral (LSB) aparecen tanto en sujetos sanos como en ciertas patologías, siendo visibles con imágenes FLAIR de Resonancia Magnética, las cuales se presentan como áreas más brillantes respecto al resto del tejido. El uso clínico de imágenes FLAIR se basan en la inspección visual, sin embargo, este enfoque no permite la evaluación y cuantificación de lesiones que pueden ser muy importantes para diferenciar y evaluar el comportamiento de alguna patología. Actualmente existen pocas herramientas para computar y analizar este tipo de lesiones de forma automática, y más aún, que permitan determinar una serie de características importantes como volumen, cantidad, intensidad, forma, ubicación, útiles para realizar análisis y comparaciones entre grupos que permitan determinar el comportamiento de diferentes patologías que afectan la sustancia blanca cerebral. En este trabajo se presenta el desarrollo de una herramienta utilizando MATLAB y librerías de SPM donde se requiere una imagen FLAIR y una T1 por sujeto para segmentar y cuantificar estas lesiones. Se inicia con un preproceso que consiste en corregistrar la imagen T1 y FLAIR. Para realizar comparaciones intersujeto, todas las imágenes son normalizadas y deformadas hacia un espacio estándar MNI usando deformación difeomórfica. Posteriormente se segmentan las LSB y se extraen sus características. El algoritmo permite también realizar comparaciones de grupo a través de Anovas. |
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| publisher | Escuela Superior Politécnica del Litoral |
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