Asociación entre las asimetrías cerebrales por estimulación visual con las lateralizaciones en humanos

Introducción: las lateralizaciones funcionales motoras, el procesamiento de un estímulo sensitivo y las asimetrías cerebrales funcionales no se comprenden del todo y se desconoce si existen asociaciones entre las asimetrías cerebrales funcionales por estimulación visual con las lateralizaciones en humanos. Objetivo: determinar la relación entre las lateralizaciones motoras y las asimetrías cerebrales por estimulación sensitiva mediante la combinación de instrumentos de medición subjetivos y objetivos. Métodos: se trabajó con 35 adultos jóvenes sanos, se les realizó una serie de pruebas de lateralidad motora y sensitiva, un estudio electrofisiológico (potencial evocado visual), simultáneamente con un electroencefalograma. Se determinaron las áreas cerebrales visuales homólogas por cada hemisferio y la asimetría entre ellas. Se calculó el índice global de asimetría entre las regiones cerebrales dorsal, ventral, temporal y frontal y se buscaron asociaciones entre estas regiones, las lateralidades funcionales y sensoriales. Resultados: hubo un predominio a la derecha de las lateralizaciones motoras con respecto a las pruebas sensitivas. A partir del potencial evocado visual en el grupo se observaron áreas de las regiones dorsales y ventrales en ambos hemisferios cerebrales. La región visual temporal se destacó a la derecha y la frontal a la izquierda. Se encontraron asociaciones entre las regiones frontal, ventral y dorsal con algunas de las lateralidades funcionales estudiadas. Conclusiones: se concluye que en ciertas áreas cerebrales existió lateralidad predominante de acuerdo con el estudio volumétrico de ambos hemisferios, no siendo así en regiones cerebrales específicas

Collaborative patch-based super-resolution for diffusion-weighted images

In this paper, a new single image acquisition super-resolution method is proposed to increase image resolution of diffusion weighted (DW) images. Based on a nonlocal patch-based strategy, the proposed method uses a non-diffusion image (b0) to constrain the reconstruction of DW images. An extensive validation is presented with a gold standard built on averaging 10 high-resolution DW acquis itions. A comparison with classical interpo- lation methods such as trilinear and B-spline demonstrates the competitive results of our proposed approach in termsofimprovementsonimagereconstruction,fractiona lanisotropy(FA)estimation,generalizedFAandangular reconstruction for tensor and high angular resolut ion diffusion imaging (HARDI) models. Besides, fi rst results of reconstructed ultra high resolution DW images are presented at 0.6 × 0.6 × 0.6 mm 3 and0.4×0.4×0.4mm 3 using our gold standard based on the average of 10 acquisitions, and on a single acquisition. Finally, fi ber tracking results show the potential of the proposed super-resolution approach to accurately analyze white matter brain architecture.We thank the reviewers for their useful comments that helped improve the paper. We also want to thank the Pr Louis Collins for proofreading this paper and his fruitful comments. Finally, we want to thank Martine Bordessoules for her help during image acquisition of DWI used to build the phantom. This work has been supported by the French grant "HR-DTI" ANR-10-LABX-57 funded by the TRAIL from the French Agence Nationale de la Recherche within the context of the Investments for the Future program. This work has been also partially supported by the French National Agency for Research (Project MultImAD; ANR-09-MNPS-015-01) and by the Spanish grant TIN2011-26727 from the Ministerio de Ciencia e Innovacion. This work benefited from the use of FSL (http://fsl.fmrib.ox.ac.uk/fsl/fslwiki/), FiberNavigator (code.google.com/p/fibernavigator/), MRtrix software (http://www. brain.org.au/software/mrtrix/) and ITKsnap (www.itk.org).Coupé, P.; Manjón Herrera, JV.; Chamberland, M.; Descoteaux, M.; Hiba, B. (2013). Collaborative patch-based super-resolution for diffusion-weighted images. NeuroImage. 83:245-261. https://doi.org/10.1016/j.neuroimage.2013.06.030S2452618