Desarrollo de una aplicación para el cálculo del índice de lateralidad por medio del reconocimiento de Regiones de interés en imágenes de resonancia magnética
El cálculo de la lateralidad hemisférica es un método auxiliar que ha aumentado su utilización por profesionales de la salud y grupos de investigación relacionados al campo de la actividad cerebral funcional. La implementación de este se realiza a través de tecnología guiada al diseño y obtención de...
- Autores:
-
Carvajal Arias, Narlen Daniela
Toscano Villamizar, Ricardo Andrés
- Tipo de recurso:
- Trabajo de grado de pregrado
- Fecha de publicación:
- 2021
- Institución:
- Universidad Autónoma de Bucaramanga - UNAB
- Repositorio:
- Repositorio UNAB
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- Acceso en línea:
- http://hdl.handle.net/20.500.12749/13794
- Palabra clave:
- Biomedical engineering
Engineering
Medical electronics
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Bioengineering
Medical instruments and apparatus
Medicine
Hemispheric dominance
Clinical engineering
Imaging diagnosis
Software
Ingeniería biomédica
Ingeniería
Biofísica
Bioingeniería
Medicina
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Dominancia hemisférica
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El cálculo de la lateralidad hemisférica es un método auxiliar que ha aumentado su utilización por profesionales de la salud y grupos de investigación relacionados al campo de la actividad cerebral funcional. La implementación de este se realiza a través de tecnología guiada al diseño y obtención de las Regiones de interés (ROIs) para el posterior cálculo del Índice de Lateralidad, el cual generalmente se hace de forma manual lo que puede llevar tanto a la distorsión de los datos o a la conclusión errónea de dominancia hemisférica dada por un error humano. Por lo tanto, se diseñó un software de acceso libre para el cálculo del índice de lateralidad por medio de la definición de los ROI en la misma aplicación, utilizo el lenguaje de programación Python y las librerías de OpenCV y PysimpleGUI. Las pruebas del software se realizaron con imágenes binarias para la prueba de funcionamiento realizando el cálculo de extremo a extremo. Posteriormente, para probar su desempeño en el campo, se usaron 14 imágenes de resonancia magnética funcional de la base de datos ADNI, resultados que, al ser comparado con una investigación realizada a la misma base de datos por Hai Lou, permitieron concluir el correcto desempeño al obtener dominancias hemisféricas acordes a los obtenidas en la investigación. Estos resultados permiten validar el funcionamiento de la aplicación. |
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Acta Med, 19-25 Hansen, M., Inati, S., & Kellman, P. (2014). Noise propagation in region of interest measurements. Magnetic Resonance in Medicine, 1300-1308. Hilderley, A., Taylor, M., Fehlings, D., Chen, J., & Wright, F. (2018). Optimization of fMRI methods to determine laterality of cortical activation during ankle movements of children with unilateral cerebral palsy. International Journal of Developmental Neuroscience, 54-62 Hutchison, J., Hubbard, N., Brigante, R., Turner, M., Sandoval, T., Hilis, A., . . . Rypma, B. (2014). The efficiency of fMRI region of interest analysis methods for detecting group differences. Journal of Neuroscience Methods, 57-65 Ishikawa, T., Muragaki, Y., Maruyama, T., Abe, K., & Kawamata, T. (2017). Roles of the Wada Test and Functional Magnetic Resonance Imaging in Identifying the Language-dominant Hemisphere among Patients with Gliomas Located near Speech Areas. Neurologia medicochirurgica, 28-34. Java, I. P. (s.f.). Documentos: Image J. Obtenido de Analyze: https://imagej.nih.gov/ij/index.html Kahn, C., Langlotz, C., Channin, D., & Rubin, D. (2011). Informatics in Radiology: An Information Model of the DICOM Standard. RadioGraphics Kashida, Y., Toshiaki, O., Ryosuke, H., Kodabashi, A., Tsumagari, N., Sugata, S., . . . Arita, K. (2016). Determination of hemispheric language dominance using functional magnetic resonance imaging and the shiritori (Japanese word chain) task in patients with epilepsy: Comparison with the Wada test. Epilepsy Research, 16-22. iu, H., Zhang, L., Xi, Q., Zhao, X., Wang, F., Wang, X., . . . Lin, Q. (2018). Changes in Brain Lateralization in Patients with Mild Cognitive Impairment and Alzheimer´s Disease: A 68 Resting-State Functional Magnetic Resonance Study from Alzheimer´s Disease Neuroimaging Initiative. Frontiers in Neurology Liu, X., Wu, Q., Ying, K., Li, A., Sun, Y., & Mei, L. (2020). Functional laterality of the anterior and posterior occipitotemporal cortex is affected by language experience and processing strategy, respectively. Neuropsychologia Lopez calderon, J., & Luck, S. (2014). ERPLAB: an open-source toolbox for the analysis of eventrelated potentials. Frontier in Human Neuroscience. Lou, W., Peck, K., Brennan, N., Mallela, A., & Holodny, A. (2017). Left-lateralization of resting state functional connectivity between the presupplementary motor area and primary language areas. Neuroreport, 545-550 NITRC. (31 de 03 de 2009). About us. Obtenido de NeuroImaging Tools & Resources Collaboratory: https://www.nitrc.org/include/about_us.php Peñaranda, M., Suarez, A., & Soto, F. (2015). Software de aplicación como estrategia de marketing global. Revista Colombiana de Tecnologias de Avanzada. PySimpleGUI. (05 de 2018). PySimpleGUI. Obtenido de https://pysimplegui.readthedocs.io/en/latest/cookbook/ Rosales, M. R. (2003). 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Woermann, F., Jokeit, H., Luerding, R., Freitag, H., Schulz, R., Guertler, S., & Ebner, A. (2003). Lateralización del lenguaje por prueba de Wada y fMRI en 100 pacientes con epilepsia. Neurology 2003, 699-701 Xie, W., Peng, C.-K., Huang, C.-C., Lin, C.-P., Tsai, S.-J., & Yang, A. (2018). Functional brain lateralization in schizophrenia based on the variability of resting-state fMRI signal. Progress in Neuro-Psychopharmacology and Biological Psychiatry, 114-121. |
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Por lo tanto, se diseñó un software de acceso libre para el cálculo del índice de lateralidad por medio de la definición de los ROI en la misma aplicación, utilizo el lenguaje de programación Python y las librerías de OpenCV y PysimpleGUI. Las pruebas del software se realizaron con imágenes binarias para la prueba de funcionamiento realizando el cálculo de extremo a extremo. Posteriormente, para probar su desempeño en el campo, se usaron 14 imágenes de resonancia magnética funcional de la base de datos ADNI, resultados que, al ser comparado con una investigación realizada a la misma base de datos por Hai Lou, permitieron concluir el correcto desempeño al obtener dominancias hemisféricas acordes a los obtenidas en la investigación. Estos resultados permiten validar el funcionamiento de la aplicación.Capítulo I ............................................................................................................................................. 10 Aspectos generales ............................................................................................................................. 10 1.1 Problema u Oportunidad .................................................................................................... 10 1.2 Descripción del problema ................................................................................................... 11 1.3 Justificación ......................................................................................................................... 12 1.4 Pregunta problema ............................................................................................................. 13 1.5 Objetivo general .................................................................................................................. 13 1.6 Objetivos específicos ........................................................................................................... 13 1.7 Limitaciones y Delimitaciones ............................................................................................. 13 Capítulo II ............................................................................................................................................ 15 Marco Teórico y Estado del Arte ......................................................................................................... 15 2.1. Marco teórico...................................................................................................................... 15 2.1.1 Aplicación ........................................................................................................................... 15 2.1.2 Dominancia hemisférica (HD)............................................................................................. 15 2.1.3 Test de Wada ..................................................................................................................... 16 2.14 Imágenes de resonancia magnética funcional (fRMI) ......................................................... 16 2.1.5 Índice de lateralidad (LI) ..................................................................................................... 17 2.1.6 Región de interés (ROI) ...................................................................................................... 18 2.1.7 Mapeo Paramétrico Estadístico (SPM - Statistical Parametric Mapping) ........................... 19 2.1.8 DICOM ................................................................................................................................ 19 2.1.9 Trayecto Histórico .............................................................................................................. 21 2.2 Estado del Arte .......................................................................................................................... 22 Capítulo III ........................................................................................................................................... 29 Metodología ....................................................................................................................................... 29 3.1 Selección de imágenes .............................................................................................................. 30 3.2 Diseño de ROIs .......................................................................................................................... 30 3.3 Índice de lateralidad y Aporte hemisférico ............................................................................... 31 3.4 Diseño de la interfaz ................................................................................................................. 32 3.5 Pruebas del software ................................................................................................................ 33 3.6 Análisis estadístico .................................................................................................................... 34 Capítulo IV .......................................................................................................................................... 36 Resultados y Análisis de Resultados.................................................................................................... 36 4.1 Regiones de Interés ................................................................................................................... 36 4.1.1 Selección de Imágenes ....................................................................................................... 36 4.1.2 Diseño de ROIs ................................................................................................................... 41 4.2 Software de Aplicación ............................................................................................................. 42 4.2.1 Índice de lateralidad........................................................................................................... 42 4.2.2 Diseño de la Interfaz .......................................................................................................... 43 4.3 Pruebas del software ................................................................................................................ 47 4.3.1 Pruebas del Software ......................................................................................................... 47 4.3.2 Análisis estadístico ............................................................................................................. 57 Análisis de Resultados......................................................................................................................... 59 Capítulo V ........................................................................................................................................... 65 Conclusiones y Recomendaciones .................................................................................................. 5.1 Conclusiones ............................................................................................................................. 65 5.2 Recomendaciones ..................................................................................................................... 66 Capítulo VI .......................................................................................................................................... 67 Referencias Bibliográficas ................................................................................................................... 67 Anexo 1 ............................................................................................................................................... 69 Datos del examen de resonancia magnética funcional ................................................................... 69 Anexo 2 ............................................................................................................................................... 69 Prueba del índice de lateralidad según frames ............................................................................... 69 Gráfico frames vs LI ......................................................................................................................... 76 Anexo 3 ............................................................................................................................................... 77 Pruebas del Índice de Lateralidad en Imágenes de Resonancia Magnética Funcional .................... 77PregradoThe calculation of hemispheric laterality is an auxiliary method that has increased its use by health professionals and research groups related to the field of functional brain activity. The implementation of this is done through technology guided to design and obtain the Regions of Interest (ROIs) for the subsequent calculation of the Index of Laterality, which is generally done manually, which can lead to both data distortion or the erroneous conclusion of hemispheric dominance given by human error. Therefore, a free access software was designed for the calculation of the laterality index by means of the definition of the ROI in the same application, I use the Python programming language and the OpenCV and PysimpleGUI libraries. The software tests were performed with binary images for the functional test performing the end-to-end calculation. Subsequently, to test its performance in the field, 14 functional magnetic resonance images from the ADNI database were used, results that, when compared with an investigation carried out on the same database by Hai Lou, allowed conclude the correct performance when obtaining hemispheric dominances according to those obtained in the investigation. These results allow to validate the operation of the application.application/pdfspahttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/2.5/co/Abierto (Texto Completo)info:eu-repo/semantics/openAccesshttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2Atribución-NoComercial-SinDerivadas 2.5 ColombiaDesarrollo de una aplicación para el cálculo del índice de lateralidad por medio del reconocimiento de Regiones de interés en imágenes de resonancia magnéticaDevelopment of an application to calculate the laterality index by means of the Recognition of Regions of Interest in Magnetic Resonance ImagingIngeniero BiomédicoUniversidad Autónoma de Bucaramanga UNABFacultad IngenieríaPregrado Ingeniería Biomédicainfo:eu-repo/semantics/bachelorThesisTrabajo de Gradohttp://purl.org/coar/resource_type/c_7a1fhttp://purl.org/redcol/resource_type/TPBiomedical engineeringEngineeringMedical electronicsBiological physicsBioengineeringMedical instruments and apparatusMedicineHemispheric dominanceClinical engineeringImaging diagnosisSoftwareIngeniería biomédicaIngenieríaBiofísicaBioingenieríaMedicinaDiagnóstico por imágenesSoftwareIngeniería clínicaElectrónica médicaInstrumentos y aparatos médicosDominancia hemisféricaAbbott, D. F., Waites, A. B., Lilywhite, L. M., & Jackson, G. D. (2010). fMRI assessment of language lateralization: an objective approach. Neuroimage, 1446-1455Abraham, T., & Feng, J. (2011). Evolution of brain imaging instrumentation. Seminars in nuclear medicine, 202-219ADNI. (1 de 05 de 2017). Alzheimer's Disease Neuroimaging Initiative. Obtenido de http://adni.loni.usc.edu/Bernal, B., Guillen, M., & Korman, B. (2018). Nontask-Related Brain Lateralization Biomarkers in Children: The Asymmetry of Language Areas on Functional Connectivity Functional Magnetic Resonance Imaging. Brain Connectivity, Vol. 8, No.6, 321-332.Dym, R., Burns, J., Freeman, K., & Lipton, M. (2011). Is Functional MR Imaging Assessment of Hemispheric Language Dominance as Good as the Wada Test: A Meta-Analysis. Radiology, Vol. 261, No. 2.González, M., Martínez, M., & Ramírez, M. (2004). Dominancia hemisférica para el lenguaje mediante resonancia magnética funcional en la práctica clínica. Acta Med, 19-25Hansen, M., Inati, S., & Kellman, P. (2014). Noise propagation in region of interest measurements. Magnetic Resonance in Medicine, 1300-1308.Hilderley, A., Taylor, M., Fehlings, D., Chen, J., & Wright, F. (2018). Optimization of fMRI methods to determine laterality of cortical activation during ankle movements of children with unilateral cerebral palsy. International Journal of Developmental Neuroscience, 54-62Hutchison, J., Hubbard, N., Brigante, R., Turner, M., Sandoval, T., Hilis, A., . . . Rypma, B. (2014). The efficiency of fMRI region of interest analysis methods for detecting group differences. Journal of Neuroscience Methods, 57-65Ishikawa, T., Muragaki, Y., Maruyama, T., Abe, K., & Kawamata, T. (2017). Roles of the Wada Test and Functional Magnetic Resonance Imaging in Identifying the Language-dominant Hemisphere among Patients with Gliomas Located near Speech Areas. Neurologia medicochirurgica, 28-34.Java, I. P. (s.f.). Documentos: Image J. Obtenido de Analyze: https://imagej.nih.gov/ij/index.htmlKahn, C., Langlotz, C., Channin, D., & Rubin, D. (2011). Informatics in Radiology: An Information Model of the DICOM Standard. RadioGraphicsKashida, Y., Toshiaki, O., Ryosuke, H., Kodabashi, A., Tsumagari, N., Sugata, S., . . . Arita, K. (2016). Determination of hemispheric language dominance using functional magnetic resonance imaging and the shiritori (Japanese word chain) task in patients with epilepsy: Comparison with the Wada test. Epilepsy Research, 16-22.iu, H., Zhang, L., Xi, Q., Zhao, X., Wang, F., Wang, X., . . . Lin, Q. (2018). Changes in Brain Lateralization in Patients with Mild Cognitive Impairment and Alzheimer´s Disease: A 68 Resting-State Functional Magnetic Resonance Study from Alzheimer´s Disease Neuroimaging Initiative. Frontiers in NeurologyLiu, X., Wu, Q., Ying, K., Li, A., Sun, Y., & Mei, L. (2020). Functional laterality of the anterior and posterior occipitotemporal cortex is affected by language experience and processing strategy, respectively. NeuropsychologiaLopez calderon, J., & Luck, S. (2014). ERPLAB: an open-source toolbox for the analysis of eventrelated potentials. Frontier in Human Neuroscience.Lou, W., Peck, K., Brennan, N., Mallela, A., & Holodny, A. (2017). Left-lateralization of resting state functional connectivity between the presupplementary motor area and primary language areas. Neuroreport, 545-550NITRC. (31 de 03 de 2009). About us. Obtenido de NeuroImaging Tools & Resources Collaboratory: https://www.nitrc.org/include/about_us.phpPeñaranda, M., Suarez, A., & Soto, F. (2015). Software de aplicación como estrategia de marketing global. Revista Colombiana de Tecnologias de Avanzada.PySimpleGUI. (05 de 2018). PySimpleGUI. Obtenido de https://pysimplegui.readthedocs.io/en/latest/cookbook/Rosales, M. R. (2003). 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