Descripción: |
Las imágenes de resonancia magnética pesadas por difusión (DW-MRI por sus
siglas en inglés) son señales que estiman, de forma no invasiva, la difusión de los
átomos de hidrógeno del tejido, lo que permite el estudio de estructuras tan complejas
como lo puede ser la materia blanca del cerebro humano. Avances recientes en
la generación de DW-MRI han permitido el uso de éstas para la detección de la
configuración estructural de la materia blanca, formada en su mayoría por axones.
En esta tesis se evalúa y valida la efectividad de la metodología usada en Empirical
Diffusion-and-Direction Distributions (ED3) para la recuperación de parámetros
complicados de la microestructura axonal, como el radio y la densidad axonal y los
coeficientes de difusión de diferentes compartimientos. El método ED3 fue el ganador
del White Matter Modelling Challenge 2015, con lo que demostró su efectividad para la
predicción de señales DW-MR. Este trabajo cubre la necesidad de saber los alcances y
limitaciones del método ED3, basado en diccionarios y modelos multi-compartimiento,
en cuanto a la recuperación de los parámetros que generaron las señales. Parte del
trabajo consistió en el diseño, construcción y evaluación de diccionarios. Para lo cual,
se usaron diferentes combinaciones de parámetros para generar señales Ground Truth
(GT), a partir de modelos analíticos, simuladores Monte Carlo y la combinación
de estos dos, para evaluar diferentes configuraciones de diccionarios. Se hicieron
experimentos con dos protocolos de adquisición diferentes para evaluar qué tipo de
protocolo genera señales más útiles para la identificación de parámetros. Un protocolo
utiliza una amplia cantidad de señales (36 shells) y el otro fue optimizado (3 shells)
para la detección de parámetros estructurales como el radio axonal. Se tomaron en
cuenta condiciones similares a las encontradas en tejido in vivo y ex vivo, considerando
un modelo de dispersión tanto en la señal como en los diccionarios. Se probaron y
evaluaron estrategias para reducir el efecto en las señales del sesgo generado por el
ruido Riciano. Para la mayoría de las configuraciones consideradas, se recuperaron
correctamente los parámetros con los que se generó la señal, este conocimiento puede
ser de utilidad para el estudio de la estructura de la materia blanca del cerebro y para
el diagnóstico y tratamiento de enfermedades que afectan a esta estructura. |