Guevara Álvez, Pamela BeatrizHernández Rivas, CeciliaStockle Cornejo, Martín Ignacio2025-08-212025-08-212025https://repositorio.udec.cl/handle/11594/12975Tesis presentada para optar al grado de Magíster en Ciencias de la Computación.Esta tesis se sitúa en el campo de la neurociencia, con un enfoque especifico en la parcelación de la superficie cortical del cerebro humano basada en imágenes de resonancia magnética (MRI). Esta busca dividir la corteza cerebral, la cual es una capa externa y altamente plegada del cerebro, en múltiples regiones basándose en diversos criterios y datos, con el fin de estudiar su función, conectividad y posibles implicaciones en funciones cognitivas y comportamentales, lo cual lo convierte en algo esencial para acercarnos a la comprensión del cerebro humano, la personalización de tratamientos neurológicos y detección de anomalías especificas en individuos. Entre las diversas metodologías existentes para la parcelación cortical, este estudio se centra en el enfoque desarrollado por Narciso Lopez, cuyo método combina el uso de atlas de fibras cerebrales con datos de imágenes medicas de múltiples sujetos, permitiendo obtener una representación promedio de la parcelación cortical. Para ello, se genera a partir de la MRI anatómica de cada sujeto una representación del mallado de la superficie cortical y a partir de la MRI de difusión se genera un conjunto de datos de tractografía, que es una representación de las vías de conexión de la materia blanca del cerebro humano, denominadas fibras neuronales. El método detecta en cada sujeto los fascículos de fibras del atlas y obtiene la intersección de cada fascículo con su mallado de la superficie cortical. A continuación, para cada fascículo, une las intersecciones de todos los sujetos, las que definen las subparcelas preliminares de la superficie. Estas subparcelas se encuentran contenidas en parcelas anatómicas pertenecientes al atlas Desikan-Killiany. Finalmente, estas subparcelas son procesadas y fusionadas, obteniendo una versión promedio de la parcelación de la superficie cortical. La principal contribución de esta investigación radica en la implementación de mejoras al método original para su adaptación a la base de datos del Human Connectome Project (HCP), que cuenta con mayor calidad y representatividad, incorporando mejoras como la incorporación de un nuevo atlas de fibras cortas y la segmentación del atlas de fibras largas, lo que permite aumentar la cobertura de la superficie cortical. Además, se optimizan aspectos clave del algoritmo, como la obtención de centroides para la alineación de fascículos, la eliminación precisa de subparcelas y ti ángulos, y la modificación del calculo de probabilidades. Además, se desarrollan diversos métodos de visualización de fascículos y parcelaciones para apoyar el proceso de elaboración de los algoritmos y la formulación de resultados, tales como una herramienta para visualización de la parcelación de la superficie cortical como una matriz de mallados en la cual se destacan cada parcela por separado, y una herramienta de visualización en una misma figura el mallado, fascículos y parcelas. Por ´ultimo, se evalúa una propuesta para la generación de parcelaciones individualizadas basadas en la parcelación promedio de la superficie cortical, aprovechando el registro del procesamiento de subparcelas promedio para replicarlo en su propio procesamiento de subparcelas individuales, obteniendo en un individuo su propia parcelación de la superficie cortical. Los resultados obtenidos muestran avances significativos en la parcelación promedio, como una cobertura de la superficie cortical mayor, alcanzando un 95.99% de cobertura, que equipara la representatividad de la superficie cortical presentada en atlas anteriores. Sin embargo, persisten desafíos en la generación de parcelaciones individualizadas. Los índices DICE y los porcentajes de cobertura indican que la similitud entre la parcelación promedio y las parcelaciones individualizadas obtenidas con el método propuesto son insuficientes, llegando a tan solo 50.45% de cobertura, donde un 29.49% son de solapamiento, reflejando limitaciones en la capacidad del algoritmo para capturar las características individuales de la conectividad cortical. En conclusión, esta investigación ha logrado avances relevantes en la representación de la conectividad estructural del cerebro humano, mejorando tanto la calidad de las parcelaciones promedio como las herramientas para su estudio. No obstante, la obtención de parcelaciones individualizadas precisa de futuras investigaciones que incorporen nuevas propuestas de procesamiento de las parcelas y nuevas métricas de evaluación para aumentar la certeza de la representatividad de las parcelaciones obtenidas.esCC BY-NC-ND 4.0 DEED Attribution-NonCommercial-NoDerivs 4.0 InternationalNeurociencia cognitivaInformática médicaBases de datosThesis