Comparación de algoritmos detectores de puntos singulares para reconocimiento de objetos en vídeo quirúrgico.

El análisis de vídeo laparoscópico ofrece nuevas posibilidades a la navegación quirúrgica al garantizar una incorporación mínima de tecnología en quirófano, evitando así alterar la ergonomía y los flujos de trabajo de las intervenciones. Una de sus principales ventajas es que puede servir como fuente de datos para reconstruir tridimensionalmente la escena laparoscópica, lo que permite dotar al cirujano de la sensación de profundidad perdida en este tipo de cirugía. En el presente trabajo de investigación se comparan dos detectores de puntos singulares, SIFT y SURF, para estimar cuál de los dos podría integrarse en un algoritmo de cálculo de coordenadas 3D, MonoSLAM, basado en la detección y el seguimiento de estos puntos singulares en los fotogramas del vídeo. Los resultados obtenidos posicionan a SURF como la mejor opción gracias a su rapidez y a su mayor capacidad de discriminación entre estructuras anatómicas e instrumental quirúrgico

Estación de trabajo para registro 3D y fusión de imágenes para la planificación de radioterapia

Este trabajo presenta una estación de trabajo para registro tridimensional y fusión de imágenes orientada a la ayuda en la planificación y monitorización de terapias de radiación externa. El concepto de radioterapia adaptativa propone la realización de una planificación del tratamiento en cada una de las sesiones a las que acude el paciente, lo que supondría un decremento importante en la radiación que afecta a los tejidos sanos circundantes al tumor y por tanto, una mejora significativa en la evolución de estos pacientes. Para reducir el tiempo que conlleva la delineación manual de los volúmenes de interés en la realización de una nueva planificación en cada sesión, la herramienta en la que se debe basar la radioterapia adaptativa es el registro tridimensional deformable de estudios CT para radioterapia. El prototipo que se presenta en este artículo permite el registro de imágenes DICOM mediante algoritmos no rígidos, su visualización, la comparación cualitativa de los resultados mediante fusión de imágenes, selección de regiones de interés en las imágenes y el almacenamiento de resultados en formato DICOM, visualizables por cualquier otro lector. El empleo de esta estación de trabajo, en combinación con algoritmos de reconstrucción tridimensional y segmentación automática desarrollados dentro del grupo, supone una gran ayuda en los procesos previos de la planificación radioterápica

CoQ deficiency causes disruption of mitochondrial sulfide oxidation, a new pathomechanism associated with this syndrome

Coenzyme Q (CoQ) is a key component of the mitochondrial respiratory chain, but it also has several other functions in the cellular metabolism. One of them is to function as an electron carrier in the reaction catalyzed by sulfide:quinone oxidoreductase (SQR), which catalyzes the first reaction in the hydrogen sulfide oxidation pathway. Therefore, SQR may be affected by CoQ deficiency. Using human skin fibroblasts and two mouse models with primary CoQ deficiency, we demonstrate that severe CoQ deficiency causes a reduction in SQR levels and activity, which leads to an alteration of mitochondrial sulfide metabolism. In cerebrum of Coq9R239X mice, the deficit in SQR induces an increase in thiosulfate sulfurtransferase and sulfite oxidase, as well as modifications in the levels of thiols. As a result, biosynthetic pathways of glutamate, serotonin, and catecholamines were altered in the cerebrum, and the blood pressure was reduced. Therefore, this study reveals the reduction in SQR activity as one of the pathomechanisms associated with CoQ deficiency syndrome

Herramienta de modelado disfuncional tridimensional basado en estudios de neuroimagen

El modelado disfuncional basado en estudios de neuroimagen mejora la comprensión de los cambios estructurales provocados ante la presencia de lesiones cerebrales. Actualmente, existen numerosas herramientas para el análisis y procesado de estudios de neuroimagen. Algunas de ellas, como el 3D Slicer, BrainVoyager y el FreeSurfer permiten la creación y navegación sobre modelos tridimensionales cerebrales sin alteraciones estructurales. Sin embargo, no se han detectado herramientas que permitan modelar tridimensionalmente lesiones a partir de estudios de neuroimagen, concretamente de estudios de resonancia magnética. El objetivo de este trabajo es el diseño de una metodología que permite la creación de este tipo de modelos y su visualización y navegación

Brain injury MRI simulator based on theoretical models of neuroanatomic damage

In order to improve the body of knowledge about brain injury impairment is essential to develop image database with different types of injuries. This paper proposes a new methodology to model three types of brain injury: stroke, tumor and traumatic brain injury; and implements a system to navigate among simulated MRI studies. These studies can be used on research studies, to validate new processing methods and as an educational tool, to show different types of brain injury and how they affect to neuroanatomic structures

Brain structures identification based on feature descriptor

Traumatic Brain Injury -TBI- -1- is defined as an acute event that causes certain damage to areas of the brain. TBI may result in a significant impairment of an individuals physical, cognitive and psychosocial functioning. The main consequence of TBI is a dramatic change in the individuals daily life involving a profound disruption of the family, a loss of future income capacity and an increase of lifetime cost. One of the main challenges of TBI Neuroimaging is to develop robust automated image analysis methods to detect signatures of TBI, such as: hyper-intensity areas, changes in image contrast and in brain shape. The final goal of this research is to develop a method to identify the altered brain structures by automatically detecting landmarks on the image where signal changes and to provide comprehensive information to the clinician about them. These landmarks identify injured structures by co-registering the patient?s image with an atlas where landmarks have been previously detected. The research work has been initiated by identifying brain structures on healthy subjects to validate the proposed method. Later, this method will be used to identify modified structures on TBI imaging studies

Métodos de segmentación y seguimiento de estructuras para vídeo laparoscópico.

En este artículo se presenta el diseño, implementación y evaluación de tres métodos que permiten realizar la detección y el seguimiento de estructuras de interés seleccionadas por el usuario a lo largo de un conjunto de fotogramas de vídeo quirúrgico. El objetivo de estos métodos es la extracción de la información relativa a las estructuras presentes en una determinada escena quirúrgica en entornos de formación o durante los procedimientos de mínima invasión. Los resultados muestran su directa aplicabilidad a entornos didácticos, por ser técnicas semiautomáticas en las que se requiere interacción del usuario

Detección y seguimiento de objetos en vídeos de actividades de vida diaria para rehabilitación de pacientes con daño cerebral adquirido

Las técnicas de rehabilitación permiten la recuperación y mejora de las funciones dañadas o deterioradas y ayuda al paciente con DCA a adaptarse a su nueva situación. El avance tecnológico que se ha producido en las últimas décadas, ha impulsado la investigación en el diseño y desarrollo de nuevos modelos de rehabilitación. La tecnología de vídeo interactivo se convierte en un elemento de apoyo en estos nuevos modelos rehabilitadores. Se hace necesario desarrollar nuevos algoritmos de segmentación y seguimiento que permitan dotar de información adicional a los vídeos. En este trabajo se han implementado y evaluado dos métodos que permiten realizar la detección y el seguimiento de objetos de interés

Knowledge representation tool for cognitiveprocesses modeling

In the last decades, neuropsychological theories tend to consider cognitive functions as a result of the whole brainwork and not as individual local areas of its cortex. Studies based on neuroimaging techniques have increased in the last years, promoting an exponential growth of the body of knowledge about relations between cognitive functions and brain structures [1]. However, so fast evolution make complicated to integrate them in verifiable theories and, even more, translated in to cognitive rehabilitation. The aim of this research work is to develop a cognitive process-modeling tool. The purpose of this system is, in the first term, to represent multidimensional data, from structural and functional connectivity, neuroimaging, data from lesion studies and derived data from clinical intervention [2][3]. This will allow to identify consolidated knowledge, hypothesis, experimental designs, new data from ongoing studies and emerging results from clinical interventions. In the second term, we pursuit to use Artificial Intelligence to assist in decision making allowing to advance towards evidence based and personalized treatments in cognitive rehabilitation. This work presents the knowledge base design of the knowledge representation tool. It is compound of two different taxonomies (structure and function) and a set of tags linking both taxonomies at different levels of structural and functional organization. The remainder of the abstract is organized as follows: Section 2 presents the web application used for gathering necessary information for generating the knowledge base, Section 3 describes knowledge base structure and finally Section 4 expounds reached conclusions

Dysfunctional 3D model based on structural and neuropsychological information

Acquired brain injury (ABI) 1-2 refers to any brain damage occurring after birth. It usually causes certain damage to portions of the brain. ABI may result in a significant impairment of an individuals physical, cognitive and/or psychosocial functioning. The main causes are traumatic brain injury (TBI), cerebrovascular accident (CVA) and brain tumors. The main consequence of ABI is a dramatic change in the individuals daily life. This change involves a disruption of the family, a loss of future income capacity and an increase of lifetime cost. One of the main challenges in neurorehabilitation is to obtain a dysfunctional profile of each patient in order to personalize the treatment. This paper proposes a system to generate a patient s dysfunctional profile by integrating theoretical, structural and neuropsychological information on a 3D brain imaging-based model. The main goal of this dysfunctional profile is to help therapists design the most suitable treatment for each patient. At the same time, the results obtained are a source of clinical evidence to improve the accuracy and quality of our rehabilitation system. Figure 1 shows the diagram of the system. This system is composed of four main modules: image-based extraction of parameters, theoretical modeling, classification and co-registration and visualization module