Definición de un flujo de trabajo para el desarrollo de modelos computacionales personalizados del cerebro

Con la llegada de la neuroimagen ha sido posible estudiar el cerebro de pacientes vivos con el uso de técnicas no invasivas apoyadas en el análisis de imágenes médicas. Las imágenes de resonancia magnética (MRI, de sus siglas en inglés) se han vuelto muy importantes en la investigación, constituyendo su procesamiento un amplio ámbito de estudio. El procesamiento de las imágenes comprende [1] la obtención de cada tejido, registración de la imagen, reconstrucción de la imagen [2], normalización y suavizado espacial, etc. Las MRIs son la base para realizar un modelado de la cabeza humana con el fin de analizar la anatomía del individuo y estudiar los flujos de corriente del cerebro, todo ello en relación a la técnica de estimulación de corriente directa transcraneal (tDCS) [3], estimulación magnética transcraneal (TMS) y la electroencefalografía (EEG) [4]. Para realizar estos estudios es necesario tener un modelo computacional de la cabeza del sujeto, que consiste en realizar el procesamiento de las imágenes, reconstruir esas imágenes en volumen y colocar unos electrodos sobre el cuero cabelludo [5]. Existen numerosas herramientas para la elaboración de esos modelos [6]. En este trabajo se ha realizado un estudio de las herramientas más influyentes, haciendo simulaciones de los procesos implicados en la construcción del modelo computacional para analizar diferencias [7], limitaciones o ventajas de unas frentes a otras. Antes de realizar el estudio de las herramientas, fue necesaria una revisión de los formatos utilizados en las imágenes biomédicas, así como un estudio más profundo del formato NIFTI. También se han investigado otras formas de visualizar una MRI, para aclarar conceptos en cuanto a coordenadas vóxel, coordenadas mundo, valores representados en la imagen, orientación de la imagen, etc. Se realizó un estudio de SPM12 [8], ROAST y SIMNIBS en relación a la segmentación de las imágenes. Con los resultados obtenidos se procedió al mallado superficial realizado con iso2mesh [9], haciendo una comparativa de los métodos binsurface y vol2surf. Y por último se estudiaron las herramientas Metch, de iso2mesh [10], y Mesh2EEG para poder colocar los electrodos sobre la cabeza del sujeto. Tras analizar los resultados obtenidos y su posterior elección de métodos, se ha realizado un flujo de trabajo que contiene todos estos pasos realizados de forma automática en su mayor parte. Por último, todos los conocimientos adquiridos han sido aplicados para resolver el sistema de posicionamiento del software Brainsight. Este software se creó para desarrollar nuevas herramientas que ayudaran a la investigación de la neurociencia. Actualmente, es el neuronavegador más popular para TMS [11]. Aprovechando el modelo computacional [12] generado a partir del flujo de trabajo realizado, se localizó un punto dentro del sistema de coordenadas de este modelo computacional y se buscó la correspondencia con el sistema de coordenadas de Brainsight. De esta forma se pueden hacer estudios previos en el modelo computacional del sujeto estimulando una zona objetivo y, tras los resultados, estimular exactamente esa misma zona en la cabeza real del paciente.Universidad de Sevilla. Máster en Ingeniería de Telecomunicació

Recognizing deviations from normalcy for brain tumor segmentation

Thesis (Ph. D.)--Massachusetts Institute of Technology, Dept. of Electrical Engineering and Computer Science, 2003.Includes bibliographical references (p. 180-189).A framework is proposed for the segmentation of brain tumors from MRI. Instead of training on pathology, the proposed method trains exclusively on healthy tissue. The algorithm attempts to recognize deviations from normalcy in order to compute a fitness map over the image associated with the presence of pathology. The resulting fitness map may then be used by conventional image segmentation techniques for honing in on boundary delineation. Such an approach is applicable to structures that are too irregular, in both shape and texture, to permit construction of comprehensive training sets. We develop the method of diagonalized nearest neighbor pattern recognition, and we use it to demonstrate that recognizing deviations from normalcy requires a rich understanding of context. Therefore, we propose a framework for a Contextual Dependency Network (CDN) that incorporates context at multiple levels: voxel intensities, neighborhood coherence, intra-structure properties, inter-structure relationships, and user input. Information flows bi-directionally between the layers via multi-level Markov random fields or iterated Bayesian classification. A simple instantiation of the framework has been implemented to perform preliminary experiments on synthetic and MRI data.by David Thomas Gering.Ph.D

A statistical framework for partial volume segmentation

The literature about partial volume (PV) segmentation of MR images is rather limited, and ageneral methodology for robustly classifying images with severe partial voluming that works well in allcases, remains an open issue. In this paper, we present a statistical framework for PV segmentationthat contains and extends existing techniques. We think of a partial volumed image as a downsampledversion of a fictive higher-resolution image that does not contain partial voluming, and we estimatethe model parameters of this underlying image using an Expectation-Maximization algorithm. Thisleads to an iterative approach that interleaves a statistical classification of the image voxels usingspatial information and an according update of the model parameters. We demonstrate on simulateddata that the use of appropriate spatial prior knowledge, in casu a Markov random field model, notonly improves the classifications, but is often indispensable for robust parameter estimation as well.We also present results on 2-D slices of real high-resolution MR images of the brain, and concludethat general robust segmentation of lower-resolution images requires development of spatial modelsthat accurately describe the shape of the brain.1Internal report KUL/ESAT/PSI/0102, K.U.Leuven, ESAT, April 2001, Leuven, Belgiumstatus: publishe

A Statistical Framework for Partial Volume Segmentation

The literature about partial volume (PV) segmentation of MR images is rather limited, and a general methodology for robustly classifying images with severe partial voluming that works well in all cases, remains an open issue. In this paper, we present a statistical framework for PV segmentation that contains and extends existing techniques. We think of a partial volumed image as a downsampled version of a fictive higher-resolution image that does not contain partial voluming, and we estimate the model parameters of this underlying image using an Expectation-Maximization algorithm. This leads to an iterative approach that interleaves a statistical classification of the image voxels using spatial information and an according update of the model parameters. We demonstrate on simulated data that the use of appropriate spatial prior knowledge, in casu a Markov random field model, not only improves the classifications, but is often indispensable for robust parameter estimation as well. We also present results on 2-D slices of real high-resolution MR images of the brain, and conclude that general robust segmentation of lower-resolution images requires development of spatial models that accurately describe the shape of the brain