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Algoritmo de segmentación automática de las fibras cerebrales cortas de la región fronto-parietal y la ínsula

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dc.contributor.advisor Guevara Álvez, Pamela Beatriz; profesora patrocinante es
dc.contributor.author Guevara Olivares, Miguel Enrique es
dc.date.accessioned 2016-09-05T18:57:40Z
dc.date.accessioned 2019-12-13T16:38:55Z
dc.date.available 2016-09-05T18:57:40Z
dc.date.available 2019-12-13T16:38:55Z
dc.date.issued 2015
dc.identifier.other 219345
dc.identifier.uri http://repositorio.udec.cl/jspui/handle/11594/1950
dc.description Ingeniero Civil Biomédico Universidad de Concepción 2015 es
dc.description.abstract La clasificaci´on de fibras de materia blanca cerebral es fundamental para entender como est´a conectado el cerebro. Este es uno de los ´organos m´as complejos y, por lo tanto, m´as dif´ıcil de estudiar. En especial, el estudio de las fibras de asociaci´on cortas es un ´area reciente dentro de la investigaci´on de la conectividad cerebral, por lo que ´estas han sido escasamente descritas. Este trabajo busca desarrollar un algoritmo para estudiar la conectividad del cerebro entre distintos pares de regiones del hemisferio izquierdo del cerebro. Este tiene que ser capaz de segmentar de manera autom´atica las fibras de asociaci´on cortas del cerebro, a partir de datos de tractograf´ıa preclusterizados y utilizando parcelaciones de la superficie cortical. De manera general el trabajo const´o de procesamientos manuales y autom´aticos. Los manuales involucraron el an´alisis de los resultados generados autom´aticamente, buscando un refinamiento de estos. Un poco m´as espec´ıficamente, el trabajo incluy´o primero la generaci´on de un modelo de las fibras cortas de asociaci´on. Para esto se utilizaron los datos de tractograf´ıa de 20 sujetos de una base de datos de im´agenes de difusi´on de alta resoluci´on angular. Estos datos fueron segmentados y clusterizados para la generaci´on del modelo. Segundo, este modelo fue utilizado para generar un atlas y a partir de ´este, segmentar de manera autom´atica 20 nuevos sujetos de la base de datos. Adem´as, se realizaron c´alculos de estad´ısticas con respecto a la cantidad de sujetos en los cuales estaban presentes los fasc´ıculos de fibras, la cantidad de fibras promedio y el largo que ´estas presentan, etc. En el modelo se obtuvieron 45 fasc´ıculos de fibras. Y en base a la reproductibilidad (cantidad de sujetos en los cuales se encuentra presente un fasc´ıculo), la desviaci´on est´andar relativa de la cantidad de fibras y una inspecci´on manual, se calificaron 15 de estos como los m´as estables. En cuanto a los resultados de la aplicaci´on del atlas, se obtuvieron 28 fasc´ıculos para los cuales la reproductibilidad es de 20 y de estos, 14 corresponden a los que hab´ıan sido calificados como los m´as estables. Entre estos resultados destacaron las conexiones de la ´ınsula con circunvoluciones adyacentes, por ser poco descritas en la literatura. Estas demostraron tener una alta reproductibilidad de 19/20 y 20/20 junto con una baja desviaci´on est´andar relativa del n´umero de fibras que las componen. Tambi´en destacan, por ejemplo, las conexiones de la regi´on superior frontal con el ´area de broca ya que estas si han sido descritas con mayor detalle en la literatura, y en el trabajo desarrollado se obtuvieron resultados con II reproductibilidad 20/20. El trabajo realizado permite facilitar el estudio de conexiones espec´ıficas, lo que podr´ıa ayudar en el diagn´ostico de patolog´ıas. La ventaja que tiene el desarrollo de un m´etodo de segmentaci´on autom´atico, es que puede ser aplicado f´acilmente a nuevos sujetos. es
dc.language.iso spa es
dc.publisher Universidad de Concepción. es
dc.rights Creative Commoms CC BY NC ND 4.0 internacional (Atribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0 Internacional)
dc.rights.uri https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/deed.es
dc.subject Cerebro - Localización de Funciones es
dc.subject Neuronas es
dc.subject Neuroanatomia es
dc.subject Nervios Craneales - Procesamiento de Datos. es
dc.subject Resonancia Magnetica es
dc.subject Tejido Nervioso - Investigaciones es
dc.title Algoritmo de segmentación automática de las fibras cerebrales cortas de la región fronto-parietal y la ínsula es
dc.type Tesis es
dc.description.facultad Departamento de Ingeniería Eléctrica es
dc.description.departamento Departamento de Ingeniería Eléctrica. es


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Creative Commoms CC BY NC ND 4.0 internacional (Atribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0 Internacional) Excepto si se señala otra cosa, la licencia del ítem se describe como Creative Commoms CC BY NC ND 4.0 internacional (Atribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0 Internacional)

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