Modelos personalizados para neurocirugías más precisas

Aportación del Grupo de Investigación en Control y Procesamiento Digital de Señales. / UN


UN/DICYT Al tener información precisa de las diferentes estructuras que componen el cerebro, se podrá determinar con mayor exactitud el área afectada que deberá ser extraída en una cirugía.

El ingeniero electrónico David Augusto Cárdenas Peña diseñó un modelo de segmentación de tejidos cerebrales a partir de resonancias magnéticas, para su tesis del Doctorado en Ingeniería-Línea Automática, de la Universidad Nacional Sede Manizales.

Un equipo de resonancia recorre la cabeza de forma vertical u horizontal, generando un campo magnético que hace que se alineen los átomos de una determinada estructura del cerebro. Luego, el campo se apaga y se mide el tiempo que se demoran los átomos en regresar a su posición original.

“Según el tipo de tejido que se esté tratando, la intensidad va a ser diferente. Hay tejidos más brillantes que resuenan con mayor fuerza al campo, y hay otros que son más opacos, como el hueso. En el proceso, se obtienen varias fotos en dos dimensiones, que al juntarlas se convierten en un volumen 3D”, explica el investigador.

Normalmente, una imagen se segmenta en estructuras por color y así se identifica un solo objeto; sin embargo en la cabeza hay partes que quedan con una misma tonalidad, lo que complica la labor.

“Tomamos un atlas, imagen segmentada que tiene la información de las estructuras, y así sabemos su ubicación espacial. Luego nos aprendemos la distribución de la intensidad de cada estructura en una resonancia magnética”, comenta.

Esta investigación es una de las ramas de un macroproyecto general que el Grupo de Investigación en Control y Procesamiento Digital de Señales de la Sede Manizales realiza con la Universidad Tecnológica de Pereira, la Universidad de Quindío y el Neurocentro del Café.

“Tenemos imágenes de resonancias no segmentadas de pacientes con epilepsia, las cuales fueron aportadas por el Neurocentro del Café; asimismo disponemos de imágenes segmentadas de otros pacientes. Entonces, aprendimos cómo se distribuyen todos los tejidos y aplicamos esa información a los pacientes con epilepsia”, afirma Cárdenas Peña.

Como todas las cabezas son diferentes, diseñaron una medida de similitud mediante diferentes modelos matemáticos.

Las cabezas similares se alinearon digitalmente utilizando un software. Luego se tomó un punto cualquiera de la cabeza y se analizó la distribución de los tejidos de ese mismo lugar en las demás.

“Por ejemplo, encontramos materia blanca, y esa es la etiqueta o segmentación que le asignamos al pixel de la imagen o al vóxel, si es en 3D”, indica el experto.

Actividad del cerebro y electricidad

Actualmente, el trabajo del grupo está por finalizar y se están integrando los estudios, cuyo objetivo general es obtener un modelo personalizado de la cabeza de un paciente, que permita conocer cómo se genera la actividad en el cerebro y cómo se propaga la electricidad.

Su aplicación en la cirugía a pacientes con epilepsia (trastorno provocado por un desequilibrio en la actividad eléctrica cerebral), reduciría el tiempo del procedimiento, ya que no sería necesario implantar durante tres días electrodos en el cerebro para detectar la anomalía y remover el daño, sino que se colocarían electrodos superficiales.

“La actividad eléctrica se genera sobre la corteza cerebral, se propaga hasta el cráneo y el cuero cabelludo, y depende de la anatomía de cada cabeza. Entonces, si la actividad que medí por fuera del cerebro es así, es muy probable que la actividad interna se localice en un determinado sitio, evitando la primera etapa de la cirugía”, agrega.

De esta manera, el joven investigador que ha convivido por años con operaciones matemáticas y algoritmos, ha visto cómo su trabajo no se ha quedado escrito en papeles o libros, sino que tiene un impacto real en una enfermedad que según la Organización Mundial de la Salud (OMS) afecta a cerca de 50 millones de personas en el mundo.

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