Probabilistic modeling of tensorial data for enhancing spatial resolution in magnetic resonance imaging.

Las imágenes médicas usan los principios de la Resonancia Magnética (IRM) para medir de forma no invasiva las propiedades de este movimiento. Cuando se aplica al cerebro humano, proporciona información única sobre la conectividad del tejido, lo que hace que la resonancia magnética sea una de las tecnologías clave en un esfuerzo científico continuo a gran escala para mapear el conector del cerebro humano. En consecuencia, es un tema de investigación oportuno e importante para crear modelos matemáticos que infieren parámetros biológicamente significativos a partir de dichos datos. La MRI y la difusión-MRI (dMRI) se han utilizado en aplicaciones que abarcan desde el procesamiento de señales, la visión por computadora y las neurociencias. Aunque los protocolos clínicos actuales permiten adquisiciones rápidas en un número diferente de cortes en varios planos, la resolución espacial no es lo suficientemente alta en muchos casos para el diagnóstico clínico. El principal problema ocurre debido a las limitaciones de hardware en los escáneres de adquisición. Por lo tanto, MRI y dMRI tienen un compromiso difícil entre una buena resolución espacial y una relación de ruido de señal (SNR). Esto conduce a adquisiciones de datos con baja resolución espacial. Se convierte en un problema serio para el análisis clínico por dos razones principales. Primero, una baja resolución espacial en datos visuales reduce la calidad en procesos médicos importantes tales como: diagnóstico de enfermedades, segmentación (tejido, nervios y hueso), construcción anatómica de atlas, reconstrucción detallada de fibras (tractografía), modelos de conductividad cerebral, etc. Segundo, para obtener imágenes de alta resolución se requiere una adquisición a largo plazo. Sin embargo, los protocolos clínicos actuales no permiten una exposición prolongada de la radiación (MRI y dMRI) en sujetos humanos

Representación óptima de señales MER aplicada a la identificación de estructuras cerebrales durante la estimulación cerebral profunda

Identification of brain signals from microelectrode recordings (MER) is a key procedure during deep brain stimulation (DBS) applied in Parkinson’s disease patients. The main purpose of this research work is to identify with high accuracy a brain structure called subthalamic nucleus (STN), since it is the target structure where the DBS achieves the best therapeutic results. To do this, we present an approach for optimal representation of MER signals through method of frames. We obtain coefficients that minimize the Euclidean norm of order two. From optimal coefficients, we extract some features from signals combining the wavelet packet and cosine dictionaries. For a comparison frame with the state of the art, we also process the signals using the discrete wavelet transform (DWT) with several mother functions. We validate the proposed methodology in a real data base. We employ simple supervised machine learning algorithms, such as the K-Nearest Neighbors classifier (K-NN), a linear Bayesian classifier (LDC) and a quadratic Bayesian classifier (QDC). Classification results obtained with the proposed method improve significantly the performance of the DWT. We achieve a positive identification of the STN superior to 97,6%. Identification outcomes achieved by the MOF are highly accurate, as we can potentially get a false positive rate of less than 2% during the DBS.La identificación de señales cerebrales provenientes de microelectrodos de registro (MER) es un procedimiento clave en la estimulación cerebral profunda (DBS en inglés) aplicada en pacientes con enfermedad de Parkinson (EP). El propósito de esta investigación es identificar con alta precisión una estructura cerebral llamada núcleo subtalámico (STN), ya que es la estructura objetivo donde se logran los mejores resultados terapéuticos de la DBS. Para ello, se presenta un enfoque de representación óptima de señales MER mediante el método de Frames (MOF por sus siglas en inglés), con el cual se obtienen coeficientes que minimizan la norma Euclidiana de orden 2. A partir de los coeficientes óptimos se realiza una extracción de características de las señales combinando diccionarios wavelet packet y coseno. Para tener un marco de comparación con el estado del arte, también se caracterizan las señales utilizando la transformada wavelet discreta (DWT) con diferentes funciones madre. La metodología propuesta se valida en una base de datos real, y se emplean máquinas de aprendizaje supervisadas simples, como el clasificador K-Nearest Neighbors (K-NN), el clasificador lineal bayesiano (LDC) y el cuadrático (QDC). Los resultados de clasificación que se obtienen con el método propuesto mejoran significativamente el rendimiento alcanzado con la DWT, de manera que se logra una identificación positiva del STN superior al 97,6%. Los índices de identificación logrados por el  MOF son muy precisos, ya que potencialmente se puede obtener una tasa de falsos positivos menores al 2% durante la DBS

Genotyping low-grade gliomas among hispanics

Q2164-172Background. Low-grade gliomas (LGGs) are classified by the World Health Organization as astrocytoma (DA), oligodendroglioma (OD), and mixed oligoastrocytoma (OA). TP53 mutation and 1p19q codeletion are the most-commonly documented molecular abnormalities. Isocitrate dehydrogenase (IDH) 1/2 mutations are frequent in LGGs; however, IDH-negative gliomas can also occur. Recent research suggests that ATRX plays a significant role in gliomagenesis. Methods. We investigated p53 and Olig2 protein expression, and MGMT promoter methylation, 1p19q codeletion, IDH, and ATRX status in 63 Colombian patients with LGG. The overall survival (OS) rate was estimated and compared according to genotype. Results. The most common histology was DA, followed by OD and OA. IDH1/2 mutations were found in 57.1% and MGMT+ (positive status of MGMT promoter methylation methyl-guanyl-methyl-transferase gene) in 65.1% of patients, while overexpression of p53 and Olig2 was present in 30.2% and 44.4%, respectively, and 1p19q codeletion in 34.9% of the patients. Overexpression of ATRX was analyzed in 25 patients, 16% tested positive and were also mutations in isocitrate dehydrogenase and negative 1p19q-codelition. The median follow-up was 15.8 months (95% CI, 7.6–42.0) and OS was 39.2 months (95% CI, 1.3–114). OS was positively and significantly affected by MGMT+, 1p19q codeletion, surgical intervention extent, and number of lobes involved. Multivariate analysis confirmed that MGMT methylation status and 1p19q codeletion affected OS. Conclusions. This is the first study evaluating the molecular profile of Hispanic LGG patients. Findings confirmed the prognostic relevance of MGMT methylation and 1p19q codeletion, but do not support IDH1/2 mutation as a relevant marker. The latter may be explained by sample size and selection bias. ATRX alterations were limited to patients with DA and were mutations in isocitrate dehydrogenase and negative 1p19q-codelition

desarrollo de una metodología de simulación basada en tensores de difusión en resonancia magnética (MRI) y modelos de elementos finitos para la detección del volumen de tejido activo (VTA) en pacientes intervenidos con estimulación cerebral profunda (DBS)

La enfermedad de Parkinson (EP) es un grupo de desórdenes neurológicos caracterizados por hipoquinesia, temblor y rigidez muscular. En los pacientes que sufren esta enfermedad la neurocirugía puede ser un tratamiento efectivo. Produciendo una lesión, una estimulación, o bien depositando células en las estructuras cerebrales conocidas como núcleo subtalámico (STN) y/o globus palidus internus (GPi) es posible aliviar los síntomas de la EP. Con el fin de localizar estas estructuras, la neurocirugía se vale de la inserción de un microelectrodo que estimula y registra la actividad bioeléctrica de las neuronas que lo rodean y convierte dicha actividad en un trazado impreso continuo, que permite al neurofisiólogo interpretar estos registros para identificar la zona objetivo con exactitud. Este procedimiento quirúrgico se conoce como estimulación cerebral profunda (DBS). La estimulación eléctrica del sistema nervioso ha sido utilizada por muchos años para el tratamiento de una variedad de desórdenes neuronales, en especial en la enfermedad de Parkinson. Del mismo modo la creciente aceptación y el éxito de la tecnología de neuro-estimulación ha puesto en relieve la necesidad de estimar con exactitud la activación neuronal generada durante el procedimiento quirúrgico, ya que esa activación está altamente relacionada con los resultados terapéuticos y los efectos secundarios de la DBS aplicada en pacientes con enfermedad de Parkinson. La cuantificación de esta activación neuronal se conoce como el volumen de tejido activo (VTA), y se puede interpretar como la cantidad de tejido cerebral que presenta excitación o respuesta eléctrica a la estimulación de los electrodos. El propósito fundamental de la DBS es modular la actividad neuronal con campos eléctricos, no obstante se conoce muy poco de la distribución de voltaje generada en el cerebro por los electrodos, por lo cual es muy difícil predecir cuáles áreas cerebrales son directamente afectadas por la estimulación. El conocimiento del VTA es necesario para encontrar los parámetros óptimos de estimulación donde se obtenga el mejor resultado clínico y los mínimos efectos secundarios. Los efectos secundarios más comunes que puede producir la DBS son la parálisis parcial de algunas extremidades y la disminución de la capacidad de reproducir palabras, lo que se conoce como fluidez verbal.Parkinson’s disease (PD) is a group of neurological disorders characterized by hypokinesia, tremor and muscle stiffness. In patients suffering from this disease, neurosurgery may be an effective treatment. Producing an injury, stimulation or spotting cells in brain structures known as the subthalamic nucleus (STN) and / or globus pallidus internus (GPi) may alleviate the symptoms of PD. In order to locate these structures, neurosurgery uses a microelectrode insertion stimulating and recording bioelectric activity of neurons that surround it and becomes a path that activity in continuous form. This allows the neurophysiologist to interpret these records to identify accurately the target area. This surgical procedure is known as deep brain stimulation (DBS). Electrical stimulation of the nervous system has been used for many years for the treatment of a variety of neuronal disorders, especially Parkinson’s disease. Similarly, the growing acceptance and success of neuro-stimulation technology has highlighted the need to accurately estimate neuronal activation generated during the surgical procedure, as this activation is highly correlated with the clinical outcome and side effects DBS applied in patients with Parkinson’s disease. The quantification of this neuronal activation is known as the active tissue volume (VTA) and can be interpreted as the amount of brain tissue which presents electrical response to excitation or stimulation electrodes. The fundamental purpose of DBS is to modulate neural activity with electric fields, however little is known of the voltage distribution generated in the brain by the electrodes, which is very difficult to predict which brain areas are directly affected by stimulation . Knowledge of the VTA is necessary to find the optimal parameters of stimulation where you get the best clinical outcome and minimal side effects. The most common side effects that can produce the DBS is the partial paralysis of some tips and reduced ability to reproduce words, what is known as verbal fluency

Graph-Based Data Fusion Applied to: Change Detection and Biomass Estimation in Rice Crops

International audienceThe complementary nature of different modalities and multiple bands used in remote sensing data is helpful for tasks such as change detection and the prediction of agricultural variables. Nonetheless, correctly processing a multi-modal dataset is not a simple task, owing to the presence of different data resolutions and formats. In the past few years, graph-based methods have proven to be a useful tool in capturing inherent data similarity, in spite of different data formats, and preserving relevant topological and geometric information. In this paper, we propose a graph-based data fusion algorithm for remotely sensed images applied to (i) data-driven semi-unsupervised change detection and (ii) biomass estimation in rice crops. In order to detect the change, we evaluated the performance of four competing algorithms on fourteen datasets. To estimate biomass in rice crops, we compared our proposal in terms of root mean squared error (RMSE) concerning a recent approach based on vegetation indices as features. The results confirm that the proposed graph-based data fusion algorithm outperforms state-of-the-art methods for change detection and biomass estimation in rice crops

Representación óptima de señales MER aplicada a la identificación de estructuras cerebrales durante la estimulación cerebral profunda

Identification of brain signals from microelectrode recordings (MER) is a key procedure during deep brain stimulation (DBS) applied in Parkinson’s disease patients. The main purpose of this research work is to identify with high accuracy a brain structure called subthalamic nucleus (STN), since it is the target structure where the DBS achieves the best therapeutic results. To do this, we present an approach for optimal representation of MER signals through method of frames. We obtain coefficients that minimize the Euclidean norm of order two. From optimal coefficients, we extract some features from signals combining the wavelet packet and cosine dictionaries. For a comparison frame with the state of the art, we also process the signals using the discrete wavelet transform (DWT) with several mother functions. We validate the proposed methodology in a real data base. We employ simple supervised machine learning algorithms, such as the K-Nearest Neighbors classifier (K-NN), a linear Bayesian classifier (LDC) and a quadratic Bayesian classifier (QDC). Classification results obtained with the proposed method improve significantly the performance of the DWT. We achieve a positive identification of the STN superior to 97,6%. Identification outcomes achieved by the MOF are highly accurate, as we can potentially get a false positive rate of less than 2% during the DBS.La identificación de señales cerebrales provenientes de microelectrodos de registro (MER) es un procedimiento clave en la estimulación cerebral profunda (DBS en inglés) aplicada en pacientes con enfermedad de Parkinson (EP). El propósito de esta investigación es identificar con alta precisión una estructura cerebral llamada núcleo subtalámico (STN), ya que es la estructura objetivo donde se logran los mejores resultados terapéuticos de la DBS. Para ello, se presenta un enfoque de representación óptima de señales MER mediante el método de Frames (MOF por sus siglas en inglés), con el cual se obtienen coeficientes que minimizan la norma Euclidiana de orden 2. A partir de los coeficientes óptimos se realiza una extracción de características de las señales combinando diccionarios wavelet packet y coseno. Para tener un marco de comparación con el estado del arte, también se caracterizan las señales utilizando la transformada wavelet discreta (DWT) con diferentes funciones madre. La metodología propuesta se valida en una base de datos real, y se emplean máquinas de aprendizaje supervisadas simples, como el clasificador K-Nearest Neighbors (K-NN), el clasificador lineal bayesiano (LDC) y el cuadrático (QDC). Los resultados de clasificación que se obtienen con el método propuesto mejoran significativamente el rendimiento alcanzado con la DWT, de manera que se logra una identificación positiva del STN superior al 97,6%. Los índices de identificación logrados por el  MOF son muy precisos, ya que potencialmente se puede obtener una tasa de falsos positivos menores al 2% durante la DBS

OPTIMAL REPRESENTATION OF MER SIGNALS APPLIED TO THE IDENTIFICATION OF BRAIN STRUCTURES DURING DEEP BRAIN STIMULATION

Identification of brain signals from microelectrode recordings (MER) is a key procedure during deep brain stimulation (DBS) applied in Parkinson’s disease patients. The main purpose of this research work is to identify with high accuracy a brain structure called subthalamic nucleus (STN), since it is the target structure where the DBS achieves the best therapeutic results. To do this, we present an approach for optimal representation of MER signals through method of frames. We obtain coefficients that minimize the Euclidean norm of order two. From optimal coefficients, we extract some features from signals combining the wavelet packet and cosine dictionaries. For a comparison frame with the state of the art, we also process the signals using the discrete wavelet transform (DWT) with several mother functions. We validate the proposed methodology in a real data base. We employ simple supervised machine learning algorithms, as the K-Nearest Neighbors classifier (K-NN), a linear Bayesian classifier (LDC) and a quadratic Bayesian classifier (QDC). Classification results obtained with the proposed method improves significantly the performance of the DWT. We achieve a positive identification of the STN superior to 97,6%. Identification outcomes achieved by the MOF are highly accurate, as we can potentially get a false positive rate of less than 2% during the DBS

Representación óptima de señales MER aplicada a la identificación de estructuras cerebrales durante la estimulación cerebral profunda

Identification of brain signals from microelectrode recordings (MER) is a key procedure during deep brain stimulation (DBS) applied in Parkinson’s disease patients. The main purpose of this research work is to identify with high accuracy a brain structure called subthalamic nucleus (STN), since it is the target structure where the DBS achieves the best therapeutic results. To do this, we present an approach for optimal representation of MER signals through method of frames. We obtain coefficients that minimize the Euclidean norm of order two. From optimal coefficients, we extract some features from signals combining the wavelet packet and cosine dictionaries. For a comparison frame with the state of the art, we also process the signals using the discrete wavelet transform (DWT) with several mother functions. We validate the proposed methodology in a real data base. We employ simple supervised machine learning algorithms, such as the K-Nearest Neighbors classifier (K-NN), a linear Bayesian classifier (LDC) and a quadratic Bayesian classifier (QDC). Classification results obtained with the proposed method improve significantly the performance of the DWT. We achieve a positive identification of the STN superior to 97,6%. Identification outcomes achieved by the MOF are highly accurate, as we can potentially get a false positive rate of less than 2% during the DBS.La identificación de señales cerebrales provenientes de microelectrodos de registro (MER) es un procedimiento clave en la estimulación cerebral profunda (DBS en inglés) aplicada en pacientes con enfermedad de Parkinson (EP). El propósito de esta investigación es identificar con alta precisión una estructura cerebral llamada núcleo subtalámico (STN), ya que es la estructura objetivo donde se logran los mejores resultados terapéuticos de la DBS. Para ello, se presenta un enfoque de representación óptima de señales MER mediante el método de Frames (MOF por sus siglas en inglés), con el cual se obtienen coeficientes que minimizan la norma Euclidiana de orden 2. A partir de los coeficientes óptimos se realiza una extracción de características de las señales combinando diccionarios wavelet packet y coseno. Para tener un marco de comparación con el estado del arte, también se caracterizan las señales utilizando la transformada wavelet discreta (DWT) con diferentes funciones madre. La metodología propuesta se valida en una base de datos real, y se emplean máquinas de aprendizaje supervisadas simples, como el clasificador K-Nearest Neighbors (K-NN), el clasificador lineal bayesiano (LDC) y el cuadrático (QDC). Los resultados de clasificación que se obtienen con el método propuesto mejoran significativamente el rendimiento alcanzado con la DWT, de manera que se logra una identificación positiva del STN superior al 97,6%. Los índices de identificación logrados por el  MOF son muy precisos, ya que potencialmente se puede obtener una tasa de falsos positivos menores al 2% durante la DBS