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Métodos de cuantificación cerebral con ROI´s a partir de imágenes de Resonancia Magnética y 18F-FDG en sujetos con distribución normal

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dc.contributor.advisor Urrutia, Leandro
dc.contributor.advisor Ponce de León, Magdalena
dc.contributor.author Castellano, Fernando Ariel
dc.date.accessioned 2022-07-04T17:09:59Z
dc.date.available 2022-07-04T17:09:59Z
dc.date.issued 2020-08
dc.identifier.citation Castellano, Fernando Ariel. (2020) Métodos de cuantificación cerebral con ROI´s a partir de imágenes de Resonancia Magnética y 18F-FDG en sujetos con distribución normal. Universidad Nacional de San Martín. Escuela de Ciencia y Tecnología. es_ES
dc.identifier.uri https://repositorio.fleni.org.ar/xmlui/handle/123456789/620
dc.description.abstract La evaluación del metabolismo cerebral en los estudios de Tomografía por Emisión de Positrones (PET, por sus siglas en inglés) con 18F-FDG se realiza tradicionalmente de manera cualitativa a partir de una inspección visual de las imágenes, siendo de necesidad en ocasiones la obtención de parámetros cuantitativos. La cuantificación por regiones de interés (ROI) permite el análisis segmentado a partir de la subdivisión cerebral bajo criterios anatómicos y/o funcionales. Las estrategias más precisas basan las cuantificaciones de las imágenes PET a partir de ROIs generadas por la segmentación estandarizada de imágenes de Resonancia Magnética (RM). Estas estrategias tienen un alto costo computacional y requieren de la información proveniente de ambas modalidades (PET y RM). Alternativamente, es posible la cuantificación directa sobre las imágenes PET a partir de la segmentación de dichas imágenes previamente normalizadas a un espacio estándar, omitiendo la necesidad de la información neuroanatómica apotrada por RM. El objetivo de este trabajo fue analizar el nivel de concordancia de ambas estrategias. La cuantificación directa sobre imágenes de 18F-FDG se implementó por dos métodos (ANTs y SPM12) y fue contrastada con una estrategia basada en imágenes de Resonancia Magnética (FreeSurfer). Dichos procesos se compararon a partir de su aplicación sobre sujetos con distribución normal de 18F-FDG y se evaluó su eficiencia en la detección de regiones afectadas sobre sujetos patológicos. A partir de los resultados obtenidos, se ha podido determinar que si bien existe una concordancia global entre los métodos (FreeSurfer y ANTs), el mismo análisis realizado a nivel de las ROIs presenta valores con diferencias significativas en una gran parte de las regiones cerebrales (FreeSurfer vs ANTs y FreeSurfer vs SPM12). En consecuencia, si bien los métodos ANTs y SPM12 salvan las dificultades relacionadas a contar con información de ambas modalidades, es necesario considerar que los resultados cuantitativos no pueden utilizarse en conjunto entre los distintos métodos. Por otra parte, ANTs y SPM12, han mostrado un desempeño consistente con altos resultados de sensibilidad y especificidad en la clasificación de patologías sin requerir de la información de RM, por lo que su implementación resulta de interés para este tipo de análisis. Estos resultados indican que, si bien no se verifica una concordancia cuantitativa en todas las regiones cerebrales, según lo expresado por las comparaciones estadísticas, sí existe concordancia en la determinación de regiones patológicas para cada método, de manera que en un análisis de clasificación, se identificarán las mismas regiones patológicas con independencia del método utilizado. es_ES
dc.language.iso spa es_ES
dc.rights info:eu-repo/semantics/openAccess
dc.rights.uri https://creativecommons.org/licenses/by/2.5/ar/
dc.subject Tomografía de Emisión de Positrones es_ES
dc.subject Resonancia Magnética es_ES
dc.subject Cuantificación Cerebral es_ES
dc.title Métodos de cuantificación cerebral con ROI´s a partir de imágenes de Resonancia Magnética y 18F-FDG en sujetos con distribución normal es_ES
dc.type info:eu-repo/semantics/publishedVersion
dc.type info:eu-repo/semantics/bachelorThesis es_ES
dc.description.fil Fil: Castellano, Fernando Ariel. Fleni. Centro de Imágenes Moleculares; Argentina. Universidad Nacional de San Martín. Escuela de Ciencia y Tecnología; Argentina.
dc.description.fil Fil: Urrutia, Leandro. Fleni. Centro de Imágenes Moleculares; Argentina.
dc.description.fil Fil: Ponce de León, Magdalena. Fleni. Centro de Imágenes Moleculares; Argentina.
dc.type.snrd info:ar-repo/semantics/tesis


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