Herramientas novedosas para el análisis automatizado de imágenes del cerebro
La IMR 7T proporciona imágenes con una resolución sin precedentes de la organización estructural y de la composición tisular del cerebro, aunque este hecho lleva aparejado otras dificultades inherentes. Por ejemplo, el mayor número de datos y los artefactos producidos por la fuerte heterogeneidad del campo magnético pueden dificultar seriamente el análisis eficaz de imágenes. Teniendo todo esto en cuenta, el equipo del proyecto HIRESBRAIN7T (High resolution segmentation of brain MR images at 7 Teslas) ha trabajado para desarrollar métodos automatizados adecuados para el procesamiento de imágenes en aras de hacer frente a estas limitaciones. Durante la primera parte del proyecto, los investigadores desarrollaron un algoritmo de segmentación para procesar imágenes de RM a una resolución de 0,4 milímetros. Esto es impresionante, teniendo en cuenta que este programa informático procesa un volumen de datos quince veces mayor que los métodos actuales. Además, se desarrolló un modelo cortical de profundidad que debería favorecer el representar de manera precisa la biomecánica del plegamiento cortical. Empleando estas herramientas de nueva generación, los investigadores de HIRESBRAINT7T estudiaron la estructura cortical en diferentes áreas. También diseñaron un nuevo método para el alineamiento de la anatomía cortical empleando un contraste intracortical. Mediante secuencias ponderadas en T1 e imágenes de susceptibilidad magnética, se desarrolló un atlas detallado de los ganglios basales, estructuras neuronales pequeñas pero muy complejas. Seguidamente, se estudió la anatomía interna de los núcleos más pequeños que configuran los ganglios basales y otras estructuras segmentadas más pequeñas como el hipotálamo o el núcleo dentado. La visualización de la vascularización es clave tanto para comprender la función del cerebro como para detectar ciertas patologías como el cáncer. Para tal fin, los miembros del proyecto desarrollaron nuevas técnicas. Estos lograron separar con éxito la vasculatura venosa de imágenes de RM de susceptibilidad cuantitativa y modelizaron la oxigenación local dentro de cada vena antes de que se introduzcan en el córtex. La mayoría de los datos y las herramientas de HIRESBRAIN7T están disponibles de forma gratuita en Openscience y en NITRC. Las aplicaciones potenciales incluyen estudios a gran escala del envejecimiento normal, la esclerosis múltiple, la enfermedad de Alzheimer y la enfermedad cardiovascular de vasos sanguíneos pequeños.
Palabras clave
Imagen del cerebro, IRM 7T, algoritmo de segmentación, modelo, contraste intracortical, imagen de susceptibilidad magnética, ganglios basales
