Implementación de morfometría basada en voxeles en imágenes de resonancia magnética cerebral en población SURA con aplicación en enfermedades neurodegenerativas. Semestre de industria (2025)
RESUMEN : La imagen de resonancia magnética estructural ha tomado gran relevancia en el estudio de enfermedades neurológicas y psiquiátricas puesto que los cambios cerebrales relacionados con la pérdida de tejido cerebral y atrofia pueden ser identificadores claves de estos trastornos. La necesidad de automatizar procesos de análisis de neuroimagen normalmente desarrollados de forma manual y visual ha llevado al desarrollo de flujos de procesamiento como la morfometría basada en voxeles. Esta técnica es utilizada en la evaluación cuantitativa de cambios estructurales en el volumen de sustancia gris, empleando métodos estadísticos para identificar diferencias anatómicas en el cerebro entre grupos de sujetos, por ejemplo, sanos y patológicos. El objetivo del presente trabajo consistió en implementar una técnica de análisis morfométrico en XNAT en imágenes de resonancia magnética en población SURA con aplicación en enfermedades neurodegenerativas y enfoque individual. Para llevarlo a cabo se construyó un conjunto de datos de MRI cerebrales a partir de los sistemas de información de SURA. Luego, se implementó un algoritmo de morfometría basada en voxeles mediante el algoritmo FSLVBM del software FSL. Por último, se realizaron análisis estadísticos enfocados a identificar características morfométricas de la población patológica en relación a la población sana. Como resultado se obtuvo un conjunto de datos MRI caracterizado y un flujo VBM implementado a nivel individual. A su vez, se encontraron fuertes patrones característicos en los sujetos con enfermedad de Alzheimer y en menor medida en Parkinson, validando a la VBM como una técnica apropiada en el estudio de enfermedades neurodegenerativas.