Estimación de la probabilidad de orientación de las fibras nerviosas en la sustancia blanca del cerebro para resolución de cruce de fibras en DT‐MRI
El proyecto aquí propuesto se centra en la investigación y el desarrollo un nuevo método de estimación de la orientación de las fibras nerviosas en la sustancia blanca del cerebro, partiendo para ello una modalidad de imagen médica emergente conocida como DT-MRI (Diffusion Tensor Magnetic Resonance Imaging). Esta tecnología estima la difusión local de los átomos de hidrógeno (y por tanto, las moléculas de agua), lo que permite visualizar de forma no invasiva la compleja estructura de fibras nerviosas que forma la sustancia blanca del cerebro, y que resulta invisible para otras técnicas de imagen médica. Además, permite realizar medidas de nuevas magnitudes, cuya estimación in vivo no había sido posible hasta ahora. Son ampliamente conocidos los grandes beneficios que estas técnicas pueden aportar a la práctica clínica, representando un gran avance en las capacidades diagnósticas, de pronóstico y de seguimiento de tratamientos en neurología, así como una potente herramienta para la planificación quirúrgica en neurocirugía.
Sin embargo, dado que la resolución espacial proporcionada por un escáner de resonancia magnética es de un orden muy superior al grosor de una fibra nerviosa, en cada punto de la imagen pueden coexistir tractos nerviosos de diferentes fibras, cruces, tractos nerviosos que se curven o doblen sobre sí mismos, o convergencia de fibras nerviosas de distintos tractos. En todos estos casos, el modelo de tensor tradicionalmente utilizado en DT-MRI es claramente insuficiente para reflejar la complejidad de las microarquitecturas existentes, dando lugar a ambigüedades en la orientación de la difusión y de las fibras.
Para la resolución de éste problema, se plantea en este proyecto el desarrollo de un nuevo método basado en técnicas de alta resolución angular, que sean capaces de proporcionar una probabilidad de orientación de las fibras dentro de cada voxel de la imagen. Dicho método ha de ser capaz de diferenciar estructuras complejas dentro de dicho voxel, como el ya citado cruce de fibras.
La estimación de esta probabilidad de orientación espacial de las fibras, va a requerir la adquisición de un número alto de gradientes. Para reducir el tiempo que el paciente pasa en el escáner va a ser necesario reducir la calidad de la adquisición. Además, los trabajos previos demuestran que para este tipo de datos es necesario trabajar con un valor alto del parámetro b, lo que implica un aumento del ruido en la imagen. De esto se deriva que el proceso de adquisición va a proporcionar imágenes ruidosas y de baja calidad, haciéndose necesario un preprocesado de dichas imágenes. En el presente proyecto se plantea también el estudio de técnicas avanzadas de filtrado adaptado a este tipo de datos.
Finalmente en este proyecto se propone la inclusión de las técnicas desarrolladas en la herramienta de procesado de imagen USIMAG-TOOL (http://www.lpi.tel.uva.es/usimagtool/), de tal modo que pueda ser utilizada por los expertos clínicos para la evaluación de imágenes de DT-MRI. Se pretende que todos los desarrollos aquí planteados sean transparentes al usuario final, y puedan ser utilizados en estudios que actualmente se están desarrollando en temas concretos de neurología (Alzheimer, ictus, leucoaraiosis, esclerosis múltiple y epilepsia) y neurocirugía (neurooncología, hidrocefalia, traumatismos, neurovascular).