UNIVERSIDAD AUTONOMA METROPOLITANA

UNIDAD IZTAPALAPA

PROYECTO TERMINAL

“PRE-ANÁLISIS DE IMÁGENES FUNCIONALES PORRESONANCIA MAGNÉTICA POR EL CONTRASTE DEL

BOLD.”

ASESOR: JOAQUÍN AZPIROZ LEEHAN.ALFREDO ODÓN RODRÍGUEZ.

NOMBRE DEL ALUMNO:ISRAEL AGUILAR HERNÁNDEZ.

MATRICULA:98216930

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Índice.

Resumen. 5

1. Imagen de Resonancia Magnética. 5

1.1 Origen. 5

1.2 Técnica. 5

1.3 Campos que interactúan en IMR. 6

1.4 Ventajas de la Resonancia Magnética. 7

1.5 Inconvenientes de la resonancia Magnética. 8

1.6 Contraindicaciones. 8

2. Resonancia Magnética Funcional y Contraste de BOLD. 9

2.1 Origen. 9

2.1 Características del Contraste de BOLD. 12

3. SPM (Statistical Parametric Mapping). 12

3.1 Principio Teórico. 13

3.1.1 Realineado. 13

3.1.2 Normalizado. 14

3.1.3 Filtrado espacial (Suavizado de la imagen). 14

Objetivo. 16

Procedimiento. 16

1. Preparación de los datos de fMRI. 16

2. Preprocesado de las imágenes en SPM. 17

2.1 Realineado. 17

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2.2 Normalizado. 19

2.3 Suavizado. 19

2.4 Normalización estructural. 20

Resultados y Conclusiones. 23

Referencias. 25

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Resumen.

1. Imagen por resonancia magnética

1.1 Origen

Los primeros experimentos de Resonancia Magnética se realizaron sobre líquidos en1945 en la Universidad de Stanford (Felix Bloch). En 1946 se hicieron las primeraspruebas con objetos sólidos en la Universidad de Harvard (Edward Purcell). Ambosinvestigadores, Bloch y Purcell, compartieron el Premio Nobel de Física en 1952 por estedescubrimiento (Bloch, 1952; Purcell, 1952). En 1967, Jasper Jackson comenzó a aplicarlos descubrimientos logrados hasta entonces en organismos vivos. En 1972, PaulLauterbur en la Universidad estatal de Nueva York, se dio cuenta de la posibilidad deutilizar esta técnica para producir imágenes. Este científico logró inicialmente crear unaimagen de los protones en una muestra de agua, después obtuvo reproducciones devegetales y animales, llegando por fin a probarlo con seres humanos (Lauterbur 1973).

1.2 Técnica

La generación de imágenes mediante Resonancia Magnética se basa en el análisis de lasondas electromagnéticas que proceden de la relajación de la materia que, estando bajola influencia de un campo magnético, ha sido estimulada previamente medianteimpulsos de radiofrecuencia (ondas electromagnéticas del espectro de lasradiofrecuencias que se extiende desde algunos Hertz hasta 109 MHz con longitudes deonda desde muchos kilómetros hasta menos de 30 cm.)(Ver figura 1). La señal que serecoge proviene de los protones de hidrógeno, por lo que su intensidad dependeprincipalmente de la densidad de estos protones, pero puede verse profundamentemodificada por el entorno de los mismos. El campo magnético creado por unelectroimán actúa sobre los protones de hidrógeno de los tejidos y hace que éstos seorienten formando ángulos específicos con la dirección del campo al que estánsometidos. En este estado, se administran impulsos de radiofrecuencia mediante unabobina. Estos pulsos cambian la orientación de los protones. Cuando se interrumpe elpulso, los protones vuelven a su posición original de equilibrio, liberando energía enforma de señales de radio que son captadas por un receptor y analizadas por unordenador que las transforma en imágenes. Es justamente la señal de la relajación, laque aporta la información sobre la composición de los tejidos estudiados. Bloch formulódos hipótesis para explicar las modalidades por las que los momentos magnéticos de losprotones vuelven a su posición de equilibrio tras una excitación; de las ecuaciones deBloch se deriva que los componentes del vector de magnetización de los protonesaumenta en el eje paralelo al campo principal de la máquina (eje z) y disminuye en elplano transversal (plano xy) según constantes (denominadas T1 y T2 respectivamente)diferentes; siendo la disminución en el plano transversal mucho más rápida que larestauración en el eje paralelo al campo magnético de la máquina. [1]

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B0

AbsorciónSelectiva deEnergía

RESONANCIA

Devolución deEnergía

RELAJACION

Figura 1: La idea básica es aportar al cuerpo sometido a un campo magnético (B0)energía de forma selectiva (pulsos de radiofrecuencia, RF) y medir como ésta esdevuelta al volver al estado de reposo.

1.3 Campos magnéticos que intervienen en IRM

El campo principal (B0), generalmente intenso; suele ser de 0.5, 1, 1.5, 2 o 3 Tesla(1 Tesla es una medida de fuerza magnética equivalente a 104 Gauss; el campoterrestre es de 0.5 Gauss, es decir de 5*10-5 Tesla), que está producido por bobinaseléctricas colocadas a temperatura del helio líquido para asegurar el estado desuperconductividad.

Gradientes de campo: Son Variaciones lineales en función del espacio que se añadentransitoriamente al campo principal para poder localizar las señales que correspondenindividualmente a cada vóxel (unidad mínima de volumen). Suelen ser del orden de unGauss por cm. Debido a su intensidad y la rapidez, los esfuerzos mecánicos que sufrelas bobinas que los generan dan lugar a los clásicos “martilleos” (ruido intermitente deincluso 96 dB en las secuencias más rápidas) percibidos.

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Campo oscilante de alta frecuencia: Constituye el agente exterior que provoca laresonancia. Sus oscilaciones no son más que la traducción local del paso de una ondaelectromagnética del espectro de las radiofrecuencias. Estas ondas están producidas porcorrientes eléctricas que recorren unas bobinas generalmente llamadas antenasemisoras. Dado que la duración de las emisiones es muy breve (del orden demilisegundos), se las suele llamar IMPULSOS.

Los componentes fundamentales de un equipo de Imagen por ResonanciaMagnética son, por lo tanto:

Imán, creador del campo electromagnético y bobinas de gradiente Antena emisora/receptora de radiofrecuencia Ordenador

Estos equipos cuentan con potentes sistemas de refrigeración que aseguran lasuperconductividad (una propiedad que tienen algunos materiales a temperaturas muybajas, como –260º C) de manera que se pueda tener una corriente eléctrica continuacirculando permanentemente sin gasto de energía por el electroimán que genera elcampo magnético constante y estable en el tiempo.

El equipo de Resonancia Magnética se encuentra dentro de un cuarto forrado de cobreen su interior para evitar la interferencia de ondas de radiofrecuencia que pudieranllegar del exterior (“Jaula de Faraday”).

1.4 Ventajas de la resonancia magnética

No utiliza radiaciones ionizantes, por lo que es un procedimiento seguro para lospacientes. Al finalizar el estudio, el paciente puede reanudar sus actividadeshabituales.

Produce imágenes en múltiples planos y con mejor resolución que con otrosmétodos. El tiempo de adquisición es muy rápido y ello permite protocolos muchomás complejos que los de Medicina Nuclear

Se pueden valorar ciertas alteraciones que con otros medios diagnósticos nopodríamos.

No causa dolor ni molestias.

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El paciente mantiene una comunicación constante con el personal médico através de un micrófono.

1.5 Inconvenientes de la resonancia magnética

Mayor costo económico.

A algunos pacientes, el hecho de tener que entrar en un túnel con poco espacio,les crea una sensación de claustrofobia.

La instauración de los gradientes de campo ocasiona una serie de ruidos quepueden ser molestos aunque son completamente normales

1.6 Contraindicaciones

Pacientes con implantes metálicos o grapas en cirugía.

Cuerpos metálicos en los ojos.

Implantes metálicos en los oídos.

Marcapasos cardíaco.

Válvulas artificiales metálicas en el corazón.

En los tres primeros meses de embarazo.

Los riesgos potenciales de la RM han sido estudiados en profundidad y no se handemostrado alteraciones biológicas perjudiciales. No se han observado tampoco cambiosen la temperatura corporal interna, aunque la superficial a nivel de la piel puedeaumentar hasta 3° C.

El campo magnético ejerce una fuerza de atracción sobre los objetos ferromagnéticos.El mayor riesgo viene dado por los objetos móviles en las proximidades del imán, loscuales pueden convertirse en proyectiles y en campos magnéticos muy intensos.

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2. Resonancia magnética funcional y contraste BOLD

2.1 Origen.

En 1980 la relajación de la señal de magnetización asociada a que no se encuentranhomogeneidades propias del campo magnético (llamada T2*) era considerada comouna señal defectuosa y representaba una limitación para la obtención de imágenesmediante Resonancia Magnética. Para mitigar esta limitación, se utilizaba o bien latécnica denominada "eco de espín" (spin-echo) donde un segundo impulso deradiofrecuencia eliminaba los desfases debidos a las inhomogeneidades del campo; obien se reducía al máximo el tiempo entre la excitación de los protones y la recogida deseñal (como por ejemplo en las secuencias denominadas FLASH, del inglés Fast Low-Angle SHot imaging) [2].

Fue entonces cuando se constató que la presencia de sustancias paramagnéticas(aquéllas que bajo la influencia de un campo magnético crean un campo magnéticolocal de igual sentido) en la sangre podrían actuar como un marcador o sustancia decontraste vascular. Inicialmente el contraste paramagnético utilizado fue externo, uncompuesto de gadolinio (El gadolinio es un elemento químico de la tabla periódica cuyosímbolo es Gd y su número atómico es 64). Una fracción de un milimol de contraste porkilogramo de peso era suficiente para dar una pérdida de señal alrededor del vasosanguíneo. Los primeros en aplicar esta técnica en el estudio de la activación cerebralen humanos fue el equipo de Belliveau; en un artículo publicado en 1991 compararon laimagen obtenida durante una situación de estimulación visual en la que se inyectócontraste paramagnético; con la imagen obtenida con los sujetos en reposo y enoscuridad. Hallaron un incremento del volumen sanguíneo en el área visual primaria [3].

Trabajando en experimentación animal, Ogawa [4] y Turner [5], por separado,observaron que se podían obtener resultados de contraste similares a los de Belliveaucambiando simplemente el estado de oxigenación de la sangre. Esta observaciónprovenía del hecho, descrito por Faraday y medido por Pauling y Coryell (1936), de quela deoxihemoglobina es más paramagnética que la oxihemoglobina, por lo que ladeoxihemoglobina podía considerarse como un agente de contraste interno cuando seutilizaran secuencias sensibles a las inhomogeneidades del campo magnético. Thulborn[6] demostraron que el porcentaje de señal de la deoxihemoglobina decaía másrápidamente que el de la oxihemoglobina.

Este descubrimiento culminó en los trabajos de Kwong [7] y Ogawa [8] quedemostraron que los cambios en deoxihemoglobina en el cortex visual de los humanos,cuando el sujeto es estimulado por la luz de una linterna, eran suficientes para medircambios en las imágenes de eco de gradiente mediante resonancia magnética de cortesde la cisura calcónea (ver figura 2). La técnica se denominó `Contraste dependiente delnivel de oxigenación en sangre' (BOLD, Blood Oxygenation Level-Dependent Contrast) y

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supuso la posibilidad de estudiar activación cerebral sin uso de agentes de contrasteexternos, ni dosis radiactivas y con la resolución espacial de la IRM. La señal observadaindicaba un descenso relativo de la concentración de deoxihemoglobina.

Figura 2: A la izquierda se presenta el incremento en intensidad producido ante lapresentación de un estímulo visual; a la derecha puede verse la representación de laseñal de un área próxima a la cisura calcarina; se adquirió una imagen cada 3segundos. [9]

Surgió la técnica de Resonancia Magnética funcional (RMf), basada en el estudio el nivelde oxigenación de la sangre para evidenciar la activación neuronal. Según elacoplamiento neurovascular, toda neurona cuya actividad aumenta requiere mayorescantidades de energía (glucosa) y oxígeno para funcionar adecuadamente; por lo tanto,la activación cerebral se acompaña de un incremento de la perfusión vascular regional(Jueptner y Weiller, 1995; Heeger y Ress, 2002). Este incremento sanguíneo hacia elárea activada excede largamente el consumo de oxígeno (Fox y Raichle, 1986), comoconsecuencia una gran parte de sangre oxigenada pasa a la fase de retorno venosa (seproduce una arterialización de la sangre venosa, (figura 2.1) (Fox y Raichle, 1986 [10];Maloneck y Grinvald, 1996; [11] Vanzetta y Grinvald, 1999). La presencia deoxihemoglobina (sustancia con propiedades diamagnéticas, es decir sin efecto acusadosobre el campo magnético) en las venas “amortigua” las inhomogeneidades de campo(debidas a la deoxihemoglobina, paramagnética), con lo que el desfase de los espines (yen consecuencia la disminución de señal T2) no se produce y se recoge una señalmayor en el área activada que la que se produciría en condiciones de reposo

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Figura 2.1: Durante los períodos de activación neuronal aumenta el flujo sanguíneoregional; sin embargo el aumento de consumo de oxígeno es inferior al aporte extra delmismo, como consecuencia, aumenta el contenido de sangre oxigenada en las venas,produciendo un incremento de señal de RM. A=arteria; V=vena.

Para evaluar la activación cerebral, se compara la señal recogida en una condición dereposo con la recogida en una condición de activación. En los estudios de RMf serecogen un gran número de imágenes cerebrales de manera consecutiva. Durante laadquisición se presentan estímulos en periodos apropiados, los estímulos pueden sersensoriales, motores, tareas cognitivas, actividad mental requerida por parte del sujetoe incluso actividad mental espontánea que el sujeto no puede controlar. Las imágenesadquiridas en ausencia de tales estímulos son utilizadas como control. Las imágenesadquiridas durante la respuesta a la estimulación se comparan con estas imágenescontrol. La demostración de actividad cerebral mediante RMf se basa en estacomparación de señal de IRM que se obtiene en al menos dos situaciones diferentes[12]. Dado que durante una tarea cualquiera puede darse procesos cerebralesadicionales al que se pretende evaluar, es importante seleccionar cuidadosamente lastareas que van a servir como activación y como control [13]. En este sentido, lametodología de diseño por sustracción cognitiva en estudios funcionales trata de poneren evidencia la activación cerebral relacionada con una función cognitiva o sensori-motora (proceso de interés) aislando sus componentes del resto de activaciones quepudieran relacionarse con la tarea propuesta para el estudio de la función. Para ello secomparan imágenes adquiridas durante la realización de una tarea compleja conimágenes adquiridas durante la realización de una segunda tarea que difiere de laprimera en un proceso cognitivo.Bajo este concepto, la situación de “reposo” pasaría a ser una situación de activación detodas las funciones susceptibles de ser activadas por el paradigma de evaluaciónelegido, a excepción de aquella función que se quiere estudiar. La “imagencomparación” o “sustracción” resultante de las dos tareas complejas, probablementemostrará las regiones cerebrales que distinguen a ambas tareas. La validez de la imagenresultante depende de la diferencia de demanda cognitiva entre las dos tareas; así comode la similitud entre los estímulos físicos [14] [15]. Sin embargo, hay autores que hancriticado algunos aspectos de la técnica de sustracción cognitiva, los autores consideran

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que la caracterización de la activación cerebral mediante diseños factoriales quepermitirían evaluar los cambios de activación que correlacionen con cambios en laestimulación [16].La RMf presenta, aparte de la inocuidad, como ventajas sobre las técnicas funcionalesPET (Positron Emision Tomography) y/o SPECT (Single Photon Emision ComputerizedTomography) la posibilidad de hacer estudios de sujeto único, dados su gran poderlocalizador y relación señal/ruido; además dada la no invasividad y la rapidez deadquisición de la técnica, se pueden realizar un gran número de adquisiciones,permitiendo el promedio de activación intrasujeto ([9]; [8]).

2.2 Características del contraste BOLD

Los métodos de contraste BOLD para el estudio de activación cerebral, sufren ciertosproblemas que pueden dar como resultado falsos positivos o negativos. Los cambios dela señal de interés frecuentemente son del mismo orden que los cambios térmicos ofisiológicos que acompañan inevitablemente la técnica de imagen por resonanciamagnética (variaciones globales de velocidad del flujo sanguíneo, pulsaciones cardíacasy/o respiratorias) ([17]; [18]; [19]); por ello la estabilidad del equipo, es de granimportancia. Estos cambios fisiológicos podrían ser minimizados gracias al uso de filtrosde frecuencias apropiados en el análisis de la señal BOLD ([20]; [17]).

3. SPM (Statistical Parametric Mapping)

La medicina Nuclear es una de las modalidades de imagen médica que permite laobtención de imágenes funcionales cerebrales. En su utilización clínica habitual norequiere de herramientas específicas para el análisis y la cuantificación estadística. Sinembargo, existe un creciente abanico de aplicaciones, sobre todo en investigación, queemplean complejos diseños experimentales, generalmente en multisujeto, para cuyoanálisis se requieren herramientas más complejas que permitan obtener resultadosestadísticos sobre cerebros diferentes en tamaño, morfología y función. La aproximaciónmás directa al problema de las diferencias entre individuos se basa en la segmentaciónde las estructuras de interés en cada caso; este proceso es habitualmente trabajoso,inexacto y supone hipótesis previas sobre las zonas en las que se esperan cambios. Unaalternativa a este enfoque es el uso de técnicas conocidas de estadística paramétrica,que permiten abordar dichos estudios estadísticos sobre el cerebro completo, sinnecesidad de efectuar una segmentación previa. Para ello, analizan las imágenesparamétricas, buscando la existencia de efectos de interés a través de a pruebasestadísticas. El uso de estas técnicas es cada vez más frecuente en la literatura, dada supotencia, amplia disponibilidad y aparente facilidad de uso.

El SPM (Statistical Parametric Mapping) es un programa informático de libre distribuciónen Internet (http://www.fil.ion.ucl.ac.uk/spm), cuya finalidad es la realización de mapasde estadísticos paramétricos para la búsqueda de efectos de interés presentes enimágenes funcionales PET (Tomografía por Emisión de Positrones), SPECT (Tomografía

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por Emisión de Fotón Único) y fMRI (Resonancia Magnética funcional). Desde suprimera aparición en 1991, la comunidad de investigadores de imágenes en neurologíafuncional ha aceptado y utilizado ampliamente las actualizaciones de 1996 y 1999,gracias a que proporcionan una gran flexibilidad en el diseño de los experimentos quepueden analizarse.

SPM se utiliza actualmente en departamentos de psiquiatría, psicología, neurología,radiología, medicina nuclear, farmacología, ciencias cognitivas y del comportamiento,bioestadística y física biomédica de todo el mundo para la investigación deenfermedades mentales, cuantificación de efectos farmacológicos, estudios cognitivos,realización de análisis longitudinales, estudios intersujeto, e incluso morfométricos. Enesta investigación se tratará preferentemente de estudios de fMRI, que presenta unproblemática peculiar.

Las bases matemáticas en las que se fundamenta SPM sobrepasan el nivel de la mayoríade los cursos de estadística médica y la mayor parte de la literatura existente estádirigida a un público con una sólida formación matemática. Sin embargo, para evitar laobtención de conclusiones erróneas, es imprescindible que los usuarios poseanconocimientos tanto de los conceptos matemáticos de SPM como de los mecanismosbiológicos bajo estudio. En un estudio estadístico mediante SPM los puntos clave son laelección del método de normalización en intensidad, la normalización espacial, elsistema de coordenadas empleado y la interpretación de la significación estadística delos resultados.

3.1PRINCIPIOS TEÓRICOS

Un estudio de imagen funcional mediante SPM está estructurado de la siguientemanera: en primer lugar se realiza un tratamiento previo de las imágenes para que seaposible efectuar sobre ellas el estudio estadístico propiamente dicho. Este preprocesoconsta de tres etapas: «realineado, normalización espacial y Filtrado espacial (Suavizadode la imagen) ». Una vez superadas, las imágenes están en disposición de incluirse enel estudio estadístico, que a su vez está dividido en dos etapas más, «análisis»estadístico e «inferencia » estadística. A continuación se detalla cada una de estasetapas.

3.1.1 Realineado

Este paso de procesado previo sólo se aplica en el caso de que se disponga de variasimágenes de un mismo sujeto como es en nuestro caso. Consiste en estimar ladiferencia de posición entre las distintas imágenes, debida a la diferente colocación dela cabeza del sujeto dentro del dispositivo de imagen (PET, SPECT, fMRI). Paracorregirla, se aplican las traslaciones y rotaciones adecuadas que compensen estadiferencia, de modo que las imágenes coincidan en el mismo espacio común.

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Estos movimientos de pacientes podrían estar relacionados con la tarea llevada a caboen el momento de la adquisición, especialmente en ensayos cognitivosneuropsicológicos, por lo que a veces puede ser interesante incluir las estimaciones delmovimiento como variables en el análisis estadístico.

El proceso de realineado corrige las diferencias de posición entre imágenes de un mismosujeto, pero no es capaz de colocar en un espacio común imágenes de distintos sujetos.Esta es la finalidad de la siguiente etapa, la normalización espacial.

3.1.2 Normalización espacial

Para realizar un análisis vóxel a vóxel, los datos de distintos sujetos debencorresponderse con un espacio anatómico estándar. Establecer esta correspondencia sedenomina «normalización espacial», y permite la comparación entre sujetos y lapresentación de los resultados de un modo convencional.

En esta etapa se realiza una deformación elástica de las imágenes de modo queconcuerden con un patrón anatómico estandarizado. Para que la transformaciónespacial sea correcta, las imágenes deben ser razonablemente similares al patrónutilizado, tanto morfológicamente como en contraste.

La metodología seguida para construir el patrón está descrita , si bien en este caso seutilizaron imágenes de resonancia magnética. De este modo, se ponen encorrespondencia cada una de las regiones cerebrales de cada sujeto con unalocalización homóloga en el espacio estándar. De otro modo, es posible que el algoritmosea incapaz de encontrar la transformación global óptima. Esta normalización, ademásde permitir la comparación vóxel a vóxel de las imágenes, también facilita la localizaciónde las áreas funcionales. Es importante destacar que el programa no realiza laverificación automática de la normalización obtenida. Por ello la normalización espacialdebe validarse mediante comparación visual de las imágenes normalizadas con elpatrón utilizado. Las diferencias entre ambas deben encontrarse en los distintos nivelesde intensidad, debidos a las características metabólicas individuales del sujeto bajoestudio. También habrá diferencias debidas al ruido presente en la imagen, el cual seráreducido en la siguiente etapa de filtrado espacial.

3.1.3 Filtrado espacial (Suavizado de la imagen).

El filtrado es un proceso por el cual los vóxeles se promedian con sus vecinos,produciendo un suavizado de las imágenes, más o menos pronunciado en función de unparámetro denominado FWHM («Full Width at Half Maximum», Amplitud Total a MediaAltura). La FWHM tiene unidades espaciales y mide el grado de suavizado: a mayorFWHM, mayor suavizado. Como guía se suele utilizar la regla de que la FWHM sea, almenos, tres veces mayor que el tamaño de vóxel. En la práctica, comúnmente se optapor valores del FWHM del filtro entre ocho y veinte milímetros, que proporcionan

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buenos resultados. Debe tenerse en cuenta que el grado de filtrado aplicado afecta a losresultados, siendo necesario establecer un compromiso en función del tamaño esperadode las áreas de activación, el número de pacientes y el ruido en las imágenes. Elsuavizado de las imágenes tiene diversos objetivos.En primer lugar, aumenta la relación señal/ruido, ya que elimina fundamentalmente lascomponentes ruidosas de la imagen. Otro motivo que hace conveniente suavizar lasimágenes es que así se garantiza que los cambios entre sujetos se presentarán enescalas suficientemente grandes como para ser anatómicamente significativas. Es muypoco probable que se produzcan analogías significativas entre dos sujetos distintos aescalas muy pequeñas. El tercer motivo para filtrar las imágenes es que así se ajustanmejor a un modelo de campos gaussianos. Esto es importante, ya que en la inferenciaestadística utilizará la teoría de campos gaussianos para detectar efectos regionalesespecíficos.Una vez filtradas, las imágenes ya están preparadas para ser analizadasestadísticamente. Las etapas de procesado previas al análisis estadístico tan sólo debenefectuarse una vez, después de la cual pueden aplicarse, en principio, en tantos diseñosde estudios estadísticos como se desee.

Motioncorrection

Smoothing

kernel

Spatialnormalisation

Standardtemplate

fMRI time-series Statistical Parametric Map

General Linear Model

Design matrix

Parameter Estimates

Visión General del sistema SPM

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OBJETIVO.

El Pre-análisis de imágenes funcionales por resonancia magnética por el contraste delBOLD.

PROCEDIMIENTO.

Las Imágenes se obtuvieron de 5 pacientes del Instituto Nacional de Neurología yNeurocirugía que habían padecido de un infarto cerebral o desorden neurológico, con unanálisis antes y después de su rehabilitación o terapia.

1. Preparación de los datos de fMRI

Las imágenes neurológicas funcionales fueron registradas en formato DICOM (archivosindividuales que corresponden cada uno a un corte de un volumen) y convertidas aformato Analyze (Intel) mediante el programa MRICRO (software desarrollado por ChrisRorden; http://www.psychology.nottingham.ac.uk/staff/cr1/mricro.html), con las que seformaron cuatro carpetas diferentes en las que recibieron el nombre:

Axial 3D SPGR ( 104 rebanadas )

Axial T1 (28 rebanadas)

Tapping Mano Derecha (2800 rebanadas)

Tapping Mano Izquierda (2800 rebanadas)

En el cual Axial 3D SPGR contiene 104 rebanadas donde, se agrupo en un archivo conla extensión img (compatible para pre-analizar). El mismo procedimiento fue para Axialcon 28 rebanadas, estas dos corresponden a imágenes estructurales, los Tapping queson imágenes funcionales, que fueron adquiridas realizando una acción o un estimulopredeterminado para el estudio de las regiones de activación, lo cual cuenta con 2800rebanadas en cada carpeta que se agruparon 100 pilas de 28 rebanadas y que cadapila, es un archivo como el ya mencionado, esto se realizó para cada uno de lospaciente.

El procesamiento de los volúmenes de imágenes funcionales, se realizaron con laherramienta estadística SPM2 (Statistical Parametric Mapping, software del Departmentof Cognitive Neurology, Institute of Neurology, London, Gran Bretaña;http://www.fil.ion.ucl.ac.uk/spm) bajo el programa Matlab 7.0 (MathWorks, Natick, MA).

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2. Preprocesado de las imágenes en SPM

Esta tarea nos llevara a preparar las imágenes para un pre-análisis de las imágenesque consta de:

Realineado

Normalización Espacial

Suavizado o Filtrado Espacial

El primer paso a seguir es cargar el programa SPM a la plataforma de Matlab 7.0 yelegir el tipo de modo que en este caso es la modalidad fMRI.

Figura 1: Presentación inicial del SPM.

Unas de las grandes ventajas de utilizar este software es que es de fácil manejo yentendimiento.

2.1 REALINEADO.

La realineación es calculada en base a la mínima diferencia de cuadrados por medio detraslaciones y rotaciones en los ejes cartesianos en los volúmenes conforme a unvolumen de referencia, se tomó como referido al último volumen de la serie funcional,por ser el más próximo a la adquisición anatómica.

Al elegir la modalidad en la que vamos a trabajar nos aparecerá de forma inmediataotra ventana (ver la figura 2) en la cual se selecciona la opción correspondiere.

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Figura 2 Elegir la opción de realineamiento de la imagen.

Posteriormente que elegimos la opción realineación, la configuramos con parámetroscomo número de sujeto (1) , secciones del sujeto (1) y seleccionamos la imagenfuncional a realinear ( las pilas de imágenes tapping MD o MI), recordar que lasimágenes a preprocesar son las que agrupamos en MRICRO y como resultado nosentrego un archivo con la extensión img y hdr, donde seleccionamos las opciones quetiene señalado con un asterisco (*) por default, como son Coregistre & reslice y Allimagen + Mean imagen como se muestra en la figura 3

Figura 3 Ajuste de valores para el realineamiento

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Terminando el preproceso de la realineación dos da como resultado una grafica con lastraslaciones y rotación de las imágenes y archivos que son meanNombreFuncional.img,y rNombreFuncional.img

2.2 NORMALIZACIÓN

Es necesario efectuar una normalización de cada sujeto a fin de transformar el espaciofuncional en un espacio estándar para todos los sujetos. Esta normalización se realizó apartir de la imagen anatómica de cada sujeto (de mayor precisión que las funcionales)según la planilla (Template, patrón anatómico) que se considero la imagen de EPI.mncdonde se encuentra en el mismo software SPM2.

Elegimos la opción de normalización donde determinaremos los parámetros y escribir lanormalizada que son las opciones que se encuentran por default.

Como ya mencionamos nuestra planilla (Template) es EPI.mcm y nuestra imagen fuentees meanNombreFuncional.img de donde se genero la imagen con su realineación, y lasimágenes a escribir la normalizada son las que ya están realineadas (en la opciónImages to write normalised elegir meanNombreFuncional.img y todas lasrNombreFuncional.img), el sistema pedirá un segundo sujeto y seleccionaras Done porque no tenemos otro.

Esto dará como resultado wrNombreFuncional.img que contiene información de lanormalización espacial de las imágenes y meanNombreFuncional_sn.mat dondedescribe la estimación de los parámetros de la transformación espacial.

2.3 SUAVIZADO

El suavizado de la imagen funcional (smoothing) ya realineadas y normalizadas con unFWMH( El espacio máximo medio que ocupa cada voxel, Full Width at Half Maximum )5 milímetros por ser la mitad de la resolución de nuestras imágenes , estas se analizaranestadísticamente voxel por voxel (Ver figura 5).

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Figura 5: Elegimos la opción smooth para suavizar nuestras imágenes funcionales yelegimos el FWHM de 5mm y seleccionamos la imagen a preprocesar.

Nos da como resultado un archivo swrNombreFuncional.img que lo utilizaremosposteriormente.

2.4 NORMALIZACION ESTRUCTURAL.

También realizaremos la normalización de las imágenes estructurales con el archivo demeanNombresFuncional_sn.mat que este será como una caja de limitación en laresolución isotrópica de 1mm y una interpolación trilineal, los resultados se puedensobreponerse en vías como “rebanada” y “sección”.

Al momento de aplicar esta opción tendremos primero en cambiar los parámetros yesto es porque vamos a trabajar con una imagen estructural (figura 6 y 7).

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Figura 6: Se elige el tipo de normalización que en este caso es espacial

Figura 7: Tipo de parámetro a analizar.

Al terminar la configuración, iniciamos una normalización.

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Figura 8: Se elige el archivo en el cual se encuentras los parámetros del sujeto.

Figura 8 a: Imagen donde se realizara la escritura de la normalización

Al seleccionar el primer sujeto nos preguntara si no hay un segundo sujeto ypresionamos Done por que no lo hay, y al momento de terminar la normalizaciónvolvemos a la opción de Default y elegimos Reset All para dejar la configuración con losparámetros por default (ver figura 9).

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Figura 9 reset a todos los valores modificados.

Nuestra salida del preprocesado es un archivo wNombreestructural.img donde seencuentra la imagen normalizada y la información de parámetros se encuentra enwNombreestructural.mat

Resultados y Conclusiones.

Estos procedimientos se realizaron para los 5 pacientes antes de la terapia y despuésde la terapia, que son 10 grupos de imágenes a pre-procesar. Cada grupo contiene unarchivo de nombre meanNombresFuncional_sn.mat, donde se encuentra toda lainformación como son la realineación, el suavizado de la imagen y el filtrado del grupode imágenes, con esta información podemos empezar el análisis de las imágenes.

Nuestro objetivo ha sido concluido en preparar las imágenes para el siguiente paso yamencionado, y así mismo poder agrupar para poder llegar a nuestra finalidad deestudiar el funcionamiento del cerebro después y antes de una lesión. Y en cuantotengamos un mapeo de las mismas de modo grafico podemos visualizar las zonasafectadas y la mejora que a tenido después de haber tenido un tratamientopreviamente.

Esto será en hacer el análisis de las imágenes para poder observar las regiones deactivación cerebral por medio de una estimulación o acción ya establecida y poderhacer dicha comparación ya mencionada.

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Figura 10: Nos muestra niveles de activación de sujeto mostrada en tres planos de corte(superior izquierda: sagital; superior derecha: coronal; inferior: sagital). La barra indicael grado de nivel de activación cerebral.

Para cada grupo de los grupos debemos de realizar todo el análisis y poder guardarpara realizar el estudio correspondiente de nuestro interés.

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