Estudio comparativo de métodos de tractografía para imágenes de resonancia magnética ponderadas en difusión.

Abstract: 

En la sustancia blanca del cerebro se da un fenómeno a escala macroscópica que se denomina difusión anisotrópica. Esta difusión consiste en el desplazamiento de moléculas de agua a lo largo de las diversas estructuras que componen el cerebro humano como las membranas celulares, estructuras vasculares o las fibras nerviosas que interconectan las neuronas y que a su vez forman parte de lo que se conoce como sustancia blanca. Es posible medir indirectamente esta difusión adquiriendo imágenes de resonancia magnética ponderadas en difusión. A partir de este tipo de imágenes se pueden calcular las direcciones principales de difusión de las fibras que componen la sustancia blanca. Estas técnicas se conocen como modelos de difusión.
Los resultados que arrojan estos modelos se pueden emplear en la reconstrucción de haces de fibras nerviosas que conectan las diferentes regiones del cerebro, a estos procedimientos se les denomina métodos de tractografía.
Las reconstrucciones calculadas empleando estos métodos se conocen como tractografías, y permiten que la información que aportan sobre la distribución de las fibras en el cerebro pueda disponerse para establecer medidas de conectividad anatómica para las diferentes regiones que componen la materia blanca.
A pesar de los numerosos modelos de difusión y métodos de tractografía que existen en la actualidad, no existe consenso acerca de cuál es el más adecuado, por lo que en este estudio se comparan algunos de los métodos más utilizados para el cálculo de la tractografía. Para esta comparación se utilizan técnicas basadas en matrices de conectividad. Además se incluye una comparativa para evaluar la robustez de los métodos frente a determinados factores que suceden en escenarios reales como puede ser el nivel de ruido en la adquisición de la imagen.

Author: 
JL Martín Egido
Supervisor: 
Y Alemán
School: 
Escuela Superior de Ingenieros de Telecomunicaciones
University: 
Universidad Politécnica de Madrid
Year: 
2014