Desarrollo de técnicas para el análisis automático de neuroimágenes y la detección de patologías neurodegenerativas

Las imágenes por resonancia magnética (MRI por sus siglas en inglés) se han constituido como una tecnología que permite estudiar múltiples características de los tejidos in-vivo. En el estudio del cerebro, permiten describir la anatomía, la bioquímica y los cambios metabólicos a lo largo del tiempo. Sin embargo, actualmente no es posible integrar esta información multi-dominio de una forma sistemática, y lo que es más importante, con herramientas que permitan usar esa integración de una forma cuantitativa. Es por ello, que esta tesis presenta el desarrollo y estudio de numerosas técnicas de procesamiento de neuroimágenes para lograr tecnologías robustas que puedan asistir en el diagnóstico y seguimiento de enfermedades neurodegenerativas. Primeramente, se presentan la bases conceptuales para la comprensión de los estudios realizados. Posteriormente, se presentan los desarrollos metodológicos en el procesamiento avanzado de neuroimágenes, a través de los cuales es posible extraer información cuantitativa de las imágenes sin la intervención de un operador. Se presenta un trabajo realizado como introducción a la temática en el cual se logró la eliminación de los tejidos extra-cerebrales en las neuroimágenes y se comparó con otros algoritmos disponibles para resolver ese proceso. Luego, se exponen desarrollos en las tres principales modalidades con las que se ha trabajado, específicamente la imagen estructural (3D T1), imágenes ponderadas por difusión (DWI) e imágenes funcionales (fMRI). Estos desarrollos incluyen la segmentación automatizada de estructuras anátomo-funcionales a través de operaciones basadas en vóxeles y superficies deformables; la extracción de información de la disposición de tractos a partir de las DWI con un especial énfasis en el preprocesamiento para obtener resultados confiables; y dos pipelines para fMRI (uno para el paradigma por bloques y otro para fMRI en reposo) para estudiar la organización funcional del cerebro. Los métodos desarrollados permiten la integración multimodal en el espacio nativo, es decir, utilizando como base de referencia el cerebro del propio sujeto en estudio y no un atlas promedio como la mayoría de las técnicas existentes. En este contexto, se utiliza la segmentación estructural para referenciar los resultados obtenidos a estructuras anatómicas y funcionales comunes entre sujetos, permitiéndose así el estudio tanto individual como de grupos. Posteriormente se presentan diferentes investigaciones, en las cuales este marco metodológico ha sido utilizado para resolver problemas y/o responder preguntas actuales en las neurociencias. A partir de ello se presentan: i) un trabajo sobre el uso de Análisis de Componentes Independientes en fMRI en reposo y la detección automática de redes de conectividad funcional; ii) un estudio de reproducibilidad en conectividad funcional y de cómo, mediante la aplicación de un modelo biofísico, se pueden generar métricas altamente consistentes; iii) se presentan dos trabajos sobre el estudio de la neuroanatomía mediante métodos automatizados en sujetos sanos, estudiando los patrones XI XII de normalidad a lo largo de la vida y también utilizando estos descriptores neuroanatómicos para la detección de la Enfermedad de Alzheimer en el marco de una competencia internacional; y iv) se muestra, en un trabajo realizado en colaboración internacional con tres clínicas especializadas en la detección de demencias, cómo las métricas neuroanatómicas y funcionales pueden ser utilizadas de forma combinada en el diagnóstico de demencia frontotemporal. Finalmente, se presentan conclusiones y proyecciones, haciéndose un balance del recorrido realizado durante el desarrollo de la tesis. Luego se describen proyectos en marcha, que profundizan los estudios presentados, los cuales incluyen (1) mejorar el diagnóstico y detectar el estadío funcional en enfermedades neurodegenerativas, (2) ampliar su uso para la obtención de medidas en múltiples escalas espaciales y (3) aplicar las técnicas en el diagnóstico diferencial, es decir, para diferenciar entre distintas patologías con presentaciones clínicas similares.Magnetic resonance imaging (MRI) has become one of the most important technologies to study invivo tissue properties. In the study of the brain, MRI allows to describe the anatomy, the biochemistry and themetabolic changes over time. Nevertheless, there are no tools to integrate thesemulti-domain information in a systematic way and, more importantly, in a quantitative way. Therefore, this thesis presents the development and research of many neuroimage processing techniques to accomplish robust technologies in the diagnosis and follow-up of neurodegenerative diseases. In first place, conceptual bases are presented to facilitate understanding later studies. Then, the methodological developments in the advance neuroimage processing are shown, in which no operator intervention is needed for the extraction of MRI-based features. An introductory work is presented in which a brain extraction tool was developed and compared with other publicly available algorithms with the same functionality. Then, processing pipelines for the three main modalities used along this work are presented, viz structural MRI (sMRI), di usion weighted imaging (DWI) and functional MRI (acfMRI). These developments include the automated segmentation of anatomo-functional structures in the brain based on voxel-based operations and deformable meshes; data extraction about the white matter tracts in the brain using DWI with a special emphasis in the preprocessing stage to ensure reliable results; and two fMRI pipelines are proposed to study the functional organization in the brain, one for block-based paradigm and another for resting-state fMRI. These methods allow to unify all the information into a single high resolution native space, i.e. using the brain of the individual under study as referential base instead of an averaged brain atlas as most of the connectivity so ware packages do. In this context, the structural segmentation is used to reference anatomical and functional structures among di erent subjects, allowing the study of brain properties at single-subject level and group-level. Then, several research results are presented, in which this methodological framework was used to solve problems and/or to answer current questions in neuroscience. These studies are: i) a work in the automatic detection of resting state connectivity networks by using independent component analysis (ICA); ii) a research about reproducibility in resting state fMRI and how the usage of a biophysical model can help generating highly consistent metrics; iii) two works about the automatic extraction of neuroanatómical metrics using sMRI, the first one studying the evolution of these features in healthy subjects through lifespan and, the second one, performed within an international competition about the usage of these metrics in the detection of Alzheimer’s Disease; and iv) a work performed in collaboration with three international clinics specialized in dementia is presented in which features from sMRI and fMRI are combined to develop highly sensitive and specific multimodal classification systems for the diagnosis of frontotemporal dementia. Finally, conclusions and future works are presented, in which a general overview of all the advances made during this thesis is presented. Then, projections are shown, which include i) improvement in the diagnostic and the detection of the functional stage in neurodegenerative diseases, ii) extend the presented techniques for multiples spatial scales and iii) the usage of the framework in the di erential diagnosis to distinguish between di erent pathologies with similar clinical presentation.Fil: Donnelly Kehoe, Patricio Andres. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Rosario. Centro Internacional Franco Argentino de Ciencias de la Información y de Sistemas. Universidad Nacional de Rosario. Centro Internacional Franco Argentino de Ciencias de la Información y de Sistemas; Argentin

Crystalline Neural Network: a diffusion weighted neuroimage processing approach

Las imágenes por difusión son un tipo de imágenes por resonancia magnética especialmente sensibles a la dirección de difusión de las moléculas de agua. Utilizándolas es posible determinar el movimiento de dichas moléculas en base a modelos biofísicos. Esta es una técnica muy utilizada para estudiar la microestructura del tejido nervioso y la conectividad cerebral.En este artículo presentamos un nuevo modelo de difusión, inspirado en las redes neuronales artificiales, que propone una arquitectura de red cristalina. Se presenta el modelo junto a una propuesta de método para ajustarlo. Para evaluar el desempeño se desarrollaron pruebas sobre fantomas virtuales que imitan posibles disposiciones de fibras nerviosas. El modelo propuesto convergió en el ajuste sobre los fantomas y mostró potencial para resolver disposiciones que otros modelos estándares de difusión no pueden, como cruces y curvas en las fibras.Diffusion weighted imaging is a magnetic resonance technique especially sensitive to the water molecular diffusion. By fitting biophysical models to the acquired data is possible to describe the regional direction of the water movement. This technique is widely used to study the nervous tissue microstructure and brain connectivity. We present a new diffusion model, inspired by artificial neural networks, but using a crystalline architecture. The model is presented in addition with a fitting method. To evaluate its performance, we performed several tests on virtual phantoms which mimic probable nerve fiber layouts.The model performed well on phantoms data and showed potential to resolve fiber dispositions better that other standard diffusion models, such as crosses and curves in fibers path.Sociedad Argentina de Informática e Investigación Operativ

Red neuronal cristalina: aplicación al procesamiento de neuroimágenes ponderadas por difusión

Las imágenes por difusión son un tipo de imágenes por resonancia magnética especialmente sensibles a la dirección de difusión de las moléculas de agua. Utilizándolas es posible determinar el movimiento de dichas moléculas en base a modelos biofísicos. Esta es un técnica muy utilizada para estudiar la microestructura del tejido nervioso y la conectividad cerebral. En este artículo presentamos un nuevo modelo de difusión, inspirado en las redes neuronales arti ficiales, que propone una arquitectura de red cristalina. Se presenta el modelo junto a una propuesta de método para ajustarlo. Para evaluar el desempeño se desarrollaron pruebas sobre fantomas virtuales que imitan posibles disposiciones de fi bras nerviosas. El modelo propuesto convergió en el ajuste sobre los fantomas y mostró potencial para resolver disposiciones que otros modelos estándares de difusión no pueden, como cruces y curvas en las fi bras.Sociedad Argentina de Informática e Investigación Operativ

Red neuronal cristalina: aplicación al procesamiento de neuroimágenes ponderadas por difusión

Las imágenes por difusión son un tipo de imágenes por resonancia magnética especialmente sensibles a la dirección de difusión de las moléculas de agua. Utilizándolas es posible determinar el movimiento de dichas moléculas en base a modelos biofísicos. Esta es un técnica muy utilizada para estudiar la microestructura del tejido nervioso y la conectividad cerebral. En este artículo presentamos un nuevo modelo de difusión, inspirado en las redes neuronales arti ficiales, que propone una arquitectura de red cristalina. Se presenta el modelo junto a una propuesta de método para ajustarlo. Para evaluar el desempeño se desarrollaron pruebas sobre fantomas virtuales que imitan posibles disposiciones de fi bras nerviosas. El modelo propuesto convergió en el ajuste sobre los fantomas y mostró potencial para resolver disposiciones que otros modelos estándares de difusión no pueden, como cruces y curvas en las fi bras.Sociedad Argentina de Informática e Investigación Operativ

Red neuronal cristalina: aplicación al procesamiento de neuroimágenes ponderadas por difusión

Las imágenes por difusión son un tipo de imágenes por resonancia magnética especialmente sensibles a la dirección de difusión de las moléculas de agua. Utilizándolas es posible determinar el movimiento de dichas moléculas en base a modelos biofísicos. Esta es un técnica muy utilizada para estudiar la microestructura del tejido nervioso y la conectividad cerebral. En este artículo presentamos un nuevo modelo de difusión, inspirado en las redes neuronales arti ficiales, que propone una arquitectura de red cristalina. Se presenta el modelo junto a una propuesta de método para ajustarlo. Para evaluar el desempeño se desarrollaron pruebas sobre fantomas virtuales que imitan posibles disposiciones de fi bras nerviosas. El modelo propuesto convergió en el ajuste sobre los fantomas y mostró potencial para resolver disposiciones que otros modelos estándares de difusión no pueden, como cruces y curvas en las fi bras.Sociedad Argentina de Informática e Investigación Operativ

Diagnostic Performance of MRI Volumetry in Epilepsy Patients With Hippocampal Sclerosis Supported Through a Random Forest Automatic Classification Algorithm

Introduction: Several methods offer free volumetry services for MR data that adequately quantify volume differences in the hippocampus and its subregions. These methods are frequently used to assist in clinical diagnosis of suspected hippocampal sclerosis in temporal lobe epilepsy. A strong association between severity of histopathological anomalies and hippocampal volumes was reported using MR volumetry with a higher diagnostic yield than visual examination alone. Interpretation of volumetry results is challenging due to inherent methodological differences and to the reported variability of hippocampal volume. Furthermore, normal morphometric differences are recognized in diverse populations that may need consideration. To address this concern, we highlighted procedural discrepancies including atlas definition and computation of total intracranial volume that may impact volumetry results. We aimed to quantify diagnostic performance and to propose reference values for hippocampal volume from two well-established techniques: FreeSurfer v.06 and volBrain-HIPS. Methods: Volumetry measures were calculated using clinical T1 MRI from a local population of 61 healthy controls and 57 epilepsy patients with confirmed unilateral hippocampal sclerosis. We further validated the results by a state-of-the-art machine learning classification algorithm (Random Forest) computing accuracy and feature relevance to distinguish between patients and controls. This validation process was performed using the FreeSurfer dataset alone, considering morphometric values not only from the hippocampus but also from additional non-hippocampal brain regions that could be potentially relevant for group classification. Mean reference values and 95% confidence intervals were calculated for left and right hippocampi along with hippocampal asymmetry degree to test diagnostic accuracy. Results: Both methods showed excellent classification performance (AUC:> 0.914) with noticeable differences in absolute (cm3) and normalized volumes. Hippocampal asymmetry was the most accurate discriminator from all estimates (AUC:1~0.97). Similar results were achieved in the validation test with an automatic classifier (AUC:>0.960), disclosing hippocampal structures as the most relevant features for group differentiation among other brain regions. Conclusion: We calculated reference volumetry values from two commonly used methods to accurately identify patients with temporal epilepsy and hippocampal sclerosis. Validation with an automatic classifier confirmed the principal role of the hippocampus and its subregions for diagnosis.Fil: Princich, Juan Pablo. Universidad Nacional Arturo Jauretche. Unidad Ejecutora de Estudios en Neurociencias y Sistemas Complejos. Provincia de Buenos Aires. Ministerio de Salud. Hospital Alta Complejidad en Red El Cruce Dr. Néstor Carlos Kirchner Samic. Unidad Ejecutora de Estudios en Neurociencias y Sistemas Complejos. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - La Plata. Unidad Ejecutora de Estudios en Neurociencias y Sistemas Complejos; Argentina. Gobierno de la Ciudad Autonoma de Buenos Aires. Hospital de Pediatria Juan Pedro Garrahan. Direccion Asociada de Docencia E Investigacion; ArgentinaFil: Donnelly Kehoe, Patricio Andres. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Rosario. Centro Internacional Franco Argentino de Ciencias de la Información y de Sistemas. Universidad Nacional de Rosario. Centro Internacional Franco Argentino de Ciencias de la Información y de Sistemas; ArgentinaFil: Deleglise, Álvaro. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Oficina de Coordinación Administrativa Houssay. Instituto de Fisiología y Biofísica Bernardo Houssay. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Medicina. Instituto de Fisiología y Biofísica Bernardo Houssay; ArgentinaFil: Vallejo Azar, Mariana Nahir. Universidad Nacional Arturo Jauretche. Unidad Ejecutora de Estudios en Neurociencias y Sistemas Complejos. Provincia de Buenos Aires. Ministerio de Salud. Hospital Alta Complejidad en Red El Cruce Dr. Néstor Carlos Kirchner Samic. Unidad Ejecutora de Estudios en Neurociencias y Sistemas Complejos. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - La Plata. Unidad Ejecutora de Estudios en Neurociencias y Sistemas Complejos; ArgentinaFil: Pascariello, Guido Orlando. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Rosario. Centro Internacional Franco Argentino de Ciencias de la Información y de Sistemas. Universidad Nacional de Rosario. Centro Internacional Franco Argentino de Ciencias de la Información y de Sistemas; ArgentinaFil: Seoane, Pablo. Universidad Nacional Arturo Jauretche. Unidad Ejecutora de Estudios en Neurociencias y Sistemas Complejos. Provincia de Buenos Aires. Ministerio de Salud. Hospital Alta Complejidad en Red El Cruce Dr. Néstor Carlos Kirchner Samic. Unidad Ejecutora de Estudios en Neurociencias y Sistemas Complejos. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - La Plata. Unidad Ejecutora de Estudios en Neurociencias y Sistemas Complejos; Argentina. Gobierno de la Ciudad de Buenos Aires. Hospital General de Agudos "Ramos Mejía"; ArgentinaFil: Verón Do Santos, José Gabriel. Universidad Nacional Arturo Jauretche. Unidad Ejecutora de Estudios en Neurociencias y Sistemas Complejos. Provincia de Buenos Aires. Ministerio de Salud. Hospital Alta Complejidad en Red El Cruce Dr. Néstor Carlos Kirchner Samic. Unidad Ejecutora de Estudios en Neurociencias y Sistemas Complejos. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - La Plata. Unidad Ejecutora de Estudios en Neurociencias y Sistemas Complejos; ArgentinaFil: Collavini, Santiago. Universidad Nacional Arturo Jauretche. Unidad Ejecutora de Estudios en Neurociencias y Sistemas Complejos. Provincia de Buenos Aires. Ministerio de Salud. Hospital Alta Complejidad en Red El Cruce Dr. Néstor Carlos Kirchner Samic. Unidad Ejecutora de Estudios en Neurociencias y Sistemas Complejos. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - La Plata. Unidad Ejecutora de Estudios en Neurociencias y Sistemas Complejos; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - La Plata. Instituto de Investigaciones en Electrónica, Control y Procesamiento de Señales. Universidad Nacional de La Plata. Instituto de Investigaciones en Electrónica, Control y Procesamiento de Señales; Argentina. Universidad Nacional Arturo Jauretche. Instituto de Ingeniería y Agronomía; ArgentinaFil: Nasimbera, Alejandro Hugo. Gobierno de la Ciudad de Buenos Aires. Hospital General de Agudos "Ramos Mejía"; Argentina. Universidad Nacional Arturo Jauretche. Unidad Ejecutora de Estudios en Neurociencias y Sistemas Complejos. Provincia de Buenos Aires. Ministerio de Salud. Hospital Alta Complejidad en Red El Cruce Dr. Néstor Carlos Kirchner Samic. Unidad Ejecutora de Estudios en Neurociencias y Sistemas Complejos. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - La Plata. Unidad Ejecutora de Estudios en Neurociencias y Sistemas Complejos; ArgentinaFil: Kochen, Sara Silvia. Universidad Nacional Arturo Jauretche. Unidad Ejecutora de Estudios en Neurociencias y Sistemas Complejos. Provincia de Buenos Aires. Ministerio de Salud. Hospital Alta Complejidad en Red El Cruce Dr. Néstor Carlos Kirchner Samic. Unidad Ejecutora de Estudios en Neurociencias y Sistemas Complejos. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - La Plata. Unidad Ejecutora de Estudios en Neurociencias y Sistemas Complejos; Argentin

Predicting attitudinal and behavioral responses to COVID-19 pandemic using machine learning

At the beginning of 2020, COVID-19 became a global problem. Despite all the efforts to emphasize the relevance of preventive measures, not everyone adhered to them. Thus, learning more about the characteristics determining attitudinal and behavioral responses to the pandemic is crucial to improving future interventions. In this study, we applied machine learning on the multinational data collected by the International Collaboration on the Social and Moral Psychology of COVID-19 (N = 51,404) to test the predictive efficacy of constructs from social, moral, cognitive, and personality psychology, as well as socio-demographic factors, in the attitudinal and behavioral responses to the pandemic. The results point to several valuable insights. Internalized moral identity provided the most consistent predictive contribution—individuals perceiving moral traits as central to their self-concept reported higher adherence to preventive measures. Similar results were found for morality as cooperation, symbolized moral identity, self-control, open-mindedness, and collective narcissism, while the inverse relationship was evident for the endorsement of conspiracy theories. However, we also found a non-neglible variability in the explained variance and predictive contributions with respect to macro-level factors such as the pandemic stage or cultural region. Overall, the results underscore the importance of morality-related and contextual factors in understanding adherence to public health recommendations during the pandemic.Peer reviewe

Predicting attitudinal and behavioral responses to COVID-19 pandemic using machine learning

At the beginning of 2020, COVID-19 became a global problem. Despite all the efforts to emphasize the relevance of preventive measures, not everyone adhered to them. Thus, learning more about the characteristics determining attitudinal and behavioral responses to the pandemic is crucial to improving future interventions. In this study, we applied machine learning on the multinational data collected by the International Collaboration on the Social and Moral Psychology of COVID-19 (N = 51,404) to test the predictive efficacy of constructs from social, moral, cognitive, and personality psychology, as well as socio-demographic factors, in the attitudinal and behavioral responses to the pandemic. The results point to several valuable insights. Internalized moral identity provided the most consistent predictive contribution—individuals perceiving moral traits as central to their self-concept reported higher adherence to preventive measures. Similar results were found for morality as cooperation, symbolized moral identity, self-control, open-mindedness, and collective narcissism, while the inverse relationship was evident for the endorsement of conspiracy theories. However, we also found a non-neglible variability in the explained variance and predictive contributions with respect to macro-level factors such as the pandemic stage or cultural region. Overall, the results underscore the importance of morality-related and contextual factors in understanding adherence to public health recommendations during the pandemic

Algorithm for the identification of resting state independent networks in fMRI

Studies have shown that the brain is constituted by anatomically segregated and functionally specific regions working in synergy as a complex network. In this context, the brain at rest does not passively retrieve environmental information and respond but instead it maintains an active representation modulated by sensory information. Using independent component analysis (ICA) over resting state recordings a discrete set of resting state networks (RSNs) has been found, which proven to be systematically present across individuals and to be modified by the state of consciousness and also in disease. ICA's main drawback is that its output consists of a series of 3D z-score maps where noise and physiological components are randomly mixed. In this work we present a computational method composed by an ICA-based noise filtering preprocessing pipeline and a template-based identification algorithm that combines spatial comparison metrics through a voting system developed to find RSNs in a subject-by-subject basis. To validate it, we use a publicly available dataset consisting of 75 resting state fMRI sessions from 25 participants scanned three different times each one. For most common RSNs the correct candidate won the voting 93% of the times and it was voted at least once in 99%. Then we probe within-subject consistency in detected RSNs by showing augmented correlation in networks from the same subject. Finally, by comparing obtained mean RSNs with the ones from nearly 30,000 participants we show that our method constitutes a personalized-medicine oriented approach to shorten the gap between RSN research and clinical applications.Fil: Donnelly Kehoe, Patricio Andres. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Rosario. Centro Internacional Franco Argentino de Ciencias de la Información y de Sistemas. Universidad Nacional de Rosario. Centro Internacional Franco Argentino de Ciencias de la Información y de Sistemas; ArgentinaFil: Gomez, Juan Carlos. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Rosario. Centro Internacional Franco Argentino de Ciencias de la Información y de Sistemas. Universidad Nacional de Rosario. Centro Internacional Franco Argentino de Ciencias de la Información y de Sistemas; ArgentinaFil: Nagel, Jorge Ricardo. Universidad Nacional de Rosario; Argentin