Brain Atlas

En este proyecto se presenta un nuevo método de registro entre atlas cerebrales e imágenes de Resonancia Magnética.
En este proyecto se presenta un nuevo método de registro entre atlas cerebrales e imágenes de Resonancia Magnética.
Descripción: 

La neurocirugía es una de las especialidades más exigentes en cuanto a precisión en el procedimiento quirúrgico, Los neurocirujanos para realizar dichos procedimientos quirúrgicos pueden utilizar atlas cerebrales. Un atlas cerebral consta de imágenes del cerebro en las que expertos han identificado estructuras anatómicas y/o funcionales. Ya que no existen dos cerebros de dos sujetos que sean iguales, es necesario adaptar el atlas cerebral a la anatomía específica del paciente. Hecho que es posible mediante el registro. Las aplicaciones de registro de imágenes en medicina son numerosas. Algunas de estas aplicaciones son: planificación preoperatoria y simulación, radiología intervencionista, diagnóstico radiológico, procedimientos quirúrgicos de invasividad mínima, radioterapia, navegación intraoperatoria, cirugía asistida por ordenador, etc. Mediante el registro con atlas cerebrales los neurocirujanos y/o neurorradiólogos pueden identificar estructuras anatómicas y funcionales que difícilmente son visibles en la mayoría de modalidades de imagen médica.

En este proyecto se presenta un nuevo método de registro entre atlas cerebrales e imágenes de Resonancia Magnética. Las hipótesis de trabajo son las siguientes: 1. Un atlas cerebral deformable que utilice funciones de base radial con soporte compacto y Modelos Activos de Apariencia permitirá localizar estructuras anatómicas y/o funcionales cerebrales en imágenes de Resonancia Magnética con un error de 1 a 2 mm. Error del mismo orden que los actuales procedimientos quirúrgicos. 2. Las funciones de base radial con soporte compacto presentan ventajas frente a las funciones de base radial como la Thin Plate Spline en el problema de registro de imágenes. Dichas ventajas son: localidad de la transformación, control sobre la naturaleza de la transformación, menor coste computacional, y mayor estabilidad numérica. Para comprobar las hipótesis, se han desarrollado: 1. Un nuevo método de registro no rígido de atlas cerebrales en imágenes de Resonancia Magnética basado en el uso de diferentes funciones de base radial con soporte compacto, dentro de las cuales, la función de base radial con soporte compacto de Wu se ha utilizado por primera vez en el campo de registro de imágenes médicas. 2. Un método de segmentación del córtex y ventrículos en imágenes de Resonancia Magnética basado en el atlas de Talairach-Tournoux junto con Modelos Activos de Apariencia. 3. Un algoritmo que permite la reconstrucción tridimensional del atlas de Talairach-Tournoux. El metodo de registro se validó de forma cuantitativa con dos estructuras fundamentales en la cirugía conocida como estimulación cerebral profunda. En particular, se validó con el núcleo subtalámico y el núcleo rojo. La estimulación cerebral profunda es un procedimiento quirúrgico usado para tratar una variedad de síntomas neurológicos invalidantes, más comúnmente los síntomas debilitantes de la enfermedad de Parkinson, tales como el temblor, la rigidez, el agarrotamiento, el movimiento lento y los problemas para caminar. El éxito de la estimulación profunda cerebral depende de forma crítica de la exactitud en la que se situé el electrodo sobre la estructura seleccionada (núcleo subtalámico, núcleo ventral intermedio o parte interna del globus pallidus). Estas estructuras no son fácilmente identificables en la mayoría de modalidades de imagen médica. Particularmente, se estudió de forma cuantitativa el error cometido por el sistema desarrollado en esta tesis en pacientes a los que se había realizado la estimulación cerebral profunda (núcleo subtalámico); y en imágenes de Resonancia Magnética potenciadas en T2 en las que un experto identificó el contorno del núcleo rojo.
En dicha validación, además, se buscaba determinar con qué función de base radial se obtenían los mejores resultados. Tras analizar dichos resultados la función de Wendland de clase 0 y dimensión 3 es la que mejores resultados obtiene, con un error medio de 1.885±0.995 mm. en el caso del núcleo subtalámico y de 0.902±0.569 mm. en el núcleo rojo.

Tras comparar los resultados obtenidos con los de otros autores se puede afirmar que el error cometido al localizar el núcleo subtalámico es del mismo orden que la mayoría de trabajos (1.5 a 2 mm.) o incluso menor [244, 193, 109]. Por otra parte, el error cometido al localizar el núcleo rojo fue menor que el método desarrollado por Stancello et al. [243] (única referencia encontrada) cuyo error medio es de 1.39 mm. Todos estos resultados corroboran la primera de las hipótesis planteada en esta tesis.

Tras analizar con detalle distintas funciones de base radial en el campo de registro de imágenes se concluye que: 1. Las funciones de base radial con soporte compacto permiten que la transformación determinada en el registro sea afín, elástica y local. Aspectos que presentan ventajas frente a las tradicionales funciones de base radial como la Thin Plate Spline. 2. En lo referente al aspecto computacional, usar funciones de base radial con soporte compacto presenta ventajas a la hora de calcular la transformación: la matriz es dispersa, definida positiva (en el caso de que no se utilice precisión polinómica) y bien condicionada, mientras que si se utilizan funciones de base radial condicionalmente definidas positivas, la matriz es densa, no es definida positiva, y está muy mal condicionada. Estas conclusiones corroboran la segunda de las hipótesis de esta tesis.

Año: 
2006