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Vol. 2. Núm. 1.
Páginas 67-68 (enero - junio 2014)
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09C: Desarrollo de un programa informático para estudiar resting states dinámicos en IRM
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B. de Celis-Alonso
,a
, E. Moreno-Barbosaa, M.I. Martíneza, D.I. González-Gómeza, S. Hidalgo-Tobónb, P. Dies-Suarezb, E. Barragán-Pérezb
a Facultad de Ciencias Físico-Matemáticas, BUAP, Puebla, Pue., México
b Hospital Infantil de México, México D.F., México
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Introducción: Desde su descubrimiento por Biswall en 19951, los estudios de resting state (RE)/estados de reposo, son un instrumento habitual en la investigación de enfermedades neurodegenerativas. Los RE relacionan zonas cerebrales que realizan la misma función aunque estén alejadas entre sí. Esta relación se obtiene de las variaciones a bajas frecuencias (0.01 a 0.8 Hz) de la señal BOLD. En los últimos años se ha descubierto que los RE varían con el tiempo2 afectando a las distintas regiones del cerebro que relacionan. En este trabajo presentamos un nuevo software capaz de analizar estos cambios.

Materiales y métodos: Las plataformas principales usadas para analizar los RE de resonancia magnética son: FSL (estadística Bayesiana), DPARSFA3 (basados en rutinas de Matlab® y SPM) y RETRICOR (imágenes AFNII). Ninguna de las 3 realiza en estos momentos estudios de RE dinámicos.

Protocolo: Se estudiaron niños (edad promedio de 8.1±2 años, ambos sexos) con TDHA. Se usó un escáner Philips® Achieva de 1.5T.

Adquisición de datos: Para los RE se obtuvieron volúmenes cerebrales completos usando una secuencia EPI de TR=3 seg (Matriz de 64*64*35 con una resolución de 3.6*3.6*4mm). Esto se realizó durante 10 minutos con el paciente inactivo pero despierto dentro del escáner. Se obtuvieron 150 volúmenes cerebrales por experimento y voluntario.

Análisis de imagen: basándonos en el programa DPARSFA y en Matlab® se programaron unas subrutinas en las que: primero se realiza el slice time correction, se alinean los volúmenes cerebrales, se coregistran con sus respectivas imágenes anatómicas, se segmentan, se extraen las señales de la materia blanca y del líquido cefalorraquídeo y se filtra la señal BOLD conservando las frecuencias entre 0.01 y 0.8 Hz. Segundo se dividen los grupos de imágenes cerebrales de los RE en ventanas de tiempo (por ejemplo 30 seg). Cada una de estas ventanas será una imagen en los RE dinámicos. Tercero se segmentan los datos, obteniendo las evoluciones temporales en cada una de las regiones del atlas anatómico AAL. Cuarto, se realizan cálculos de correlación entre todos los voxeles de las imágenes y se calculan también las correlaciones entre cada una de las regiones. Quinto, se normalizan y difuminan los resultados a un cerebro modelo en coordenadas MNI.

Resultados: Se presenta en la figura 1 los RE estáticos (A) y su división en RE dinámicos para 3 ventanas de 30 seg, una al comienzo del estudio (b), otra a la mitad (c) y la tercera al final (d).

Figura 1.

Resultados de RE estáticos y dinámicos.

Se puede observar como por ejemplo las correlaciones del cerebelo cambian con el tiempo, de centralizada en la vermis (b) a más extendida en (d).

Conclusiones: Se comprobó que el software desarrollado era capaz de dividir los estudios de RE estáticos en otros dinámicos.

Bibliografía
[1.]
B. Biswal.
Functional connectivity in the motor cortex of resting human brain using echo-planar mri. Magn Reson Med, 34 (1995), pp. 537-541
[2.]
C. Chang, G.H. Glover.
Time-frequency dynamics of resting-state brain connectivity measured with fMRI.
[3.]
Y. Zang.
Regional homogeneity approach to fMRI data analysis.
Neuroimage, 22 (2004), pp. 394-400
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