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Software localiza con mayor precisión patologías cerebrales

En solo cuatro minutos, el sistema analiza cómo se propaga la actividad eléctrica neuronal por los tejidos del cerebro, mediante técnicas no invasivas como los registros de neuroimágenes o resonancias magnéticas.

Manizales, 08 de marzo de 2018Agencia de Noticias UN-

Registro de electrodos y segmentación de tejidos a partir de imágenes de resonancia magnética.

Diferencias en potenciales de superficie debidas a una fuente de activación en materia gris, en medios isotrópico y anisotrópico.

Ernesto Cuartas Morales, estudiante del Doctorado en Ingeniería - Automática.

Potenciales en superficie de modelo esférico comparado con solución esférica analítica en medios isotrópicos y anisotrópicos.

El estudiante realizó validaciones numéricas para poder determinar los resultados.

Error de localización de fuentes mediante solución inversa paramétrica ocasionada por no incluir la anisotropía del cráneo.

Este modelo tridimensional (volumétrico) de conductividad de los tejidos de la cabeza mejora la localización de fuentes de actividad neuronal que se pueden usar, por ejemplo, para planificar cirugías de epilepsia y Parkinson.

Un sistema similar, que sirvió de base para esta investigación y que fue realizado en la Universidad de Gante (Bélgica), tarda alrededor de 26 horas haciendo este mismo procedimiento.

Es decir que el software permite encontrar, mediante electroencefalogramas o magneto-encefalogramas (EEG/MEG), la zona en la que se genera la activación neuronal o energía eléctrica del cerebro.

El sistema fue creado por el profesor Ernesto Cuartas Morales, estudiante del Doctorado en Ingeniería - Automática de la Universidad Nacional de Colombia (U.N.) Sede Manizales, con el apoyo del grupo de investigación Procesamiento de Señales Digitales que dirige el docente Germán Castellanos Domínguez.

El modelo también se puede usar en otros campos, como por ejemplo para revisar la propagación tanto de la energía de resonadores magnéticos en los tejidos de la cabeza como del potencial con electrodos de inducción profunda, dice el investigador.

Agrega que su trabajo se basó en la estandarización de un modelo matemático volumétrico para todo el mundo, y sobre todo que resultara preciso y redujera los tiempos para encontrar la actividad neuronal.

“Las técnicas de imagen cerebral evolucionaron desde metodologías energéticamente invasivas como la tomografía computada (CT) hasta técnicas no invasivas como las imágenes por resonancia magnética (MRI)”, asevera el docente Cuartas.

Mejores tratamientos

El estudiante explica que estos análisis permiten tener mejores resultados en tratamientos médicos, además de hacer una planificación más exacta de las cirugías porque optimiza los tiempos de detección y precisa la estimación de actividades neuronales por medio de un modelo de propagación eléctrica.

Esta investigación es una de las precursoras en el área de neuroimagen en la U.N. Sede Manizales; a raíz de este trabajo, por ejemplo, se desarrolló un software que identifica y localiza focos epilépticos.

Juan David Martínez, estudiante del Doctorado en Ingeniería de la U.N., tomó como base este modelo tridimensional, mientras a partir de registros electroencefalográficos (EEG) el investigador encontró el área del cerebro en la que se genera el trastorno neurológico crónico.

Su alto nivel de precisión ayudaría en la planificación de la cirugía de pacientes con esta enfermedad, porque permite encontrar las áreas con actividad epiléptica.

(Por: Fin/JDMP/MLA/LOF
)
N.° 248

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