Resumen

La actividad cerebral durante la percepción o la cognición se examina sobre todo mediante imágenes de resonancia magnética funcional (IRMf). Sin embargo, la causa de la actividad detectada depende de la anatomía. La resonancia magnética con tensor de difusión (DTMRI), como modalidad no invasiva que proporciona información anatómica in vivo, permite determinar las conexiones de las fibras neuronales, lo que conduce a la cartografía cerebral. Sin embargo, en la literatura no existe un mapa completo de las rutas de las fibras que representan al cerebro humano. Uno de los principales inconvenientes de un mapeo de fibras fiable es la detección correcta de la orientación de múltiples fibras dentro de un único vóxel de imagen. En este estudio se propone un método basado en estructuras de datos lineales para definir las trayectorias de las fibras en cuanto a su difusividad. Otra ventaja del método propuesto es que el análisis se aplica a los datos completos del tensor de difusión del cerebro. Los resultados de la aplicación son prometedores, por lo que el método se desarrollará como un algoritmo de tractografía de fibras rápido para el uso clínico como estudio futuro.

• Materias:Inteligencia artificial Sistema nervioso Imágenes diagnósticas Neurociencia Cognitiva Trastornos mentales
• Subjects:Artificial intelligence Nervous systems Diagnostic imaging Cognitive Neuroscience Mental disorders
• Palabras claves:imágenes de resonancia magnética, trazado de fibras, mapa de fibras, algoritmo de tractografía de fibras, estructura de datos lineal, vóxel único de imágenes, datos de tensor de difusión, mapeo fiable de fibras, conexión de fibras neuronales, actividades detectadas
• Keywords:magnetic resonance imaging, fiber path, map of fiber, fiber tractography algorithm, linear data structure, single imaging voxel, diffusion tensor data, reliable fiber mapping, neural fiber connection, detected activities