Pfc-neuro-4

Análisis de imágenes cerebrales de Resonancia Magnética Nuclear: Morfometría tensorial (Tensor based morphometry).

1. Resumen.

La morfometría es la medida de estructuras en la imagen de resonancia magnética o de otras modalidades de imagen médica estructural. La morfometría tensorial trata de ajustar estructuras tridimensionales, un paso más allá del ajuste superficies en el orden de magnitud del problema. Está indicada para el análisis fino de estructuras como el cuerpo calloso.

2. Herramientas computacionales.

Datos: Colección de imágenes cerebrales de RMN simuladas y reales de sujetos sanos, sujetos con Alzheimer y Esclerosis Múltiple; Atlas de referencia.

Algoritmos: Técnicas de morphing volumétrico. Transformaciones no lineales.

3. Utilidad: aplicación, interés comercial o comunitario, proyección de futuro.

Estudiar diferencias cerebrales locales de forma anatómica transversalmente entre sujetos o en estudios longitudinales en el tiempo.

4. Conocimientos requeridos o recomendados.

Matlab, C.

5. Fases previstas.

Fase 1. Elaboración del estado del arte. Se desarrollarán durante la duración del proyecto sesiones regulares de revisión de bibliografía y discusión de artículos. Resultados esperados: Conocer y recoger en un informe los estudios realizados con el TBM.

Fase 2. Exploración de las implementaciones de TBM disponibles (software libre). Resultados esperados: Informe que recoja las implementaciones de TBM disponibles (software libre), para este tipo de problema.

Fase 3. Implementación de algoritmos de la literatura. Resultados esperados: Código del algoritmo.

Fase 4. Evaluación de los resultados. Resultados esperados: Aplicar los métodos de TBM a una colección de imágenes de RMN. Establecer medidas para comparar la eficiencia y realizar las comparaciones sobre la colección de imágenes proporcionada.

Fase 5. Elaboración de la memoria final. Resultados esperados: Recoger en un informe el trabajo realizado.

Más información

Maite García-Sebastián [1]