Nuevo método mapea la actividad cerebral a pesar de las incertidumbres en la estructura de la cabeza del paciente
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Los investigadores de Skoltech han propuesto un método para interpretar los datos de la actividad cerebral que demostró ser hasta cinco veces más preciso que la técnica utilizada convencionalmente en los casos en que los datos de MRI contenían artefactos o solo se disponía de un modelo de cabeza de baja resolución. Informados en IEEE Transactions on Medical Imaging, los hallazgos son útiles para tratar la epilepsia resistente a los medicamentos y comprender los procesos cognitivos en el cerebro sano, incluida la forma en que responde a los estímulos visuales y registra nuevas palabras.
El mapeo de la actividad cerebral es la forma estándar de determinar qué partes del cerebro están involucradas en una tarea cognitiva específica, por ejemplo, recibir información sensorial al pinchar a un gato con un dedo o estar implicadas en procesos patológicos, como ataques epilépticos o trastornos del sueño. La actividad cerebral generalmente se registra con electro o magnetoencefalografía, abreviados EEG y MEG, respectivamente. La primera técnica consiste en colocar una matriz de electrodos en la superficie del cuero cabelludo para medir los potenciales eléctricos locales. El segundo usa sensores para registrar el campo magnético en lugar de potenciales, pero ambas medidas son sustitutos para detectar y localizar las corrientes eléctricas en el cerebro.
«EEG existe desde hace unos 100 años, y algunos tipos de la actividad neuronal están muy bien estudiados», explicó el autor principal del estudio, el científico investigador sénior Nikolay Yavich de Skoltech. «Por ejemplo, es bastante fácil para un médico experimentado estudiar un trastorno del sueño leyendo datos de EEG sin procesar. Otros casos son más difíciles. Para identificar los puntos críticos precisos en el cerebro de un paciente que son responsables de las convulsiones epilépticas, los datos de EEG o MEG son combinado con resonancias magnéticas de alta resolución, que modelan la cabeza del paciente, y procesadas con algoritmos informáticos avanzados. Siempre que la región problemática se localice con precisión, se puede operar sin dañar el tejido circundante para ayudar a un paciente con epilepsia cuando se administran medicamentos. no funcionan».
Sin embargo, las imágenes por resonancia magnética utilizadas junto con los mapas de actividad cerebral no siempre son perfectas. A menudo se ven corrompidos por el ruido y otros artefactos de la imagen. Esto conduce a imprecisiones en la segmentación de imágenes. Según los investigadores de Skoltech involucrados en el estudio, su técnica es mucho menos sensible a tales imperfecciones de datos.
«Descubrimos que al modelar la actividad neuronal en modelos de cabeza de baja resolución, nuestro método era hasta cinco veces más preciso que el enfoque convencional. Si bien también exige una mayor carga computacional, los beneficios parecen justificar su aplicación», comentó Yavich.
Esto significa que el método puede ayudar a los científicos cognitivos, neurólogos y neurocirujanos trabajar con datos menos que perfectos para comprender la base neurológica subyacente a enfermedades como la epilepsia, el trastorno por déficit de atención y el autismo, así como los procesos cognitivos saludables involucrados en la memoria, la percepción sensual, la locomoción y más.
El La técnica utilizada por los investigadores se llama método de elementos finitos híbridos mixtos, o MHFEM. Su precisión se comparó con el método de elementos finitos nodales convencional, P1 FEM para abreviar. El propósito de ambos métodos al interpretar los datos de EEG y MEG es resolver las ecuaciones que constituyen lo que se conoce como el problema directo. Los métodos se diferencian en que las corrientes neuronales calculadas con MHFEM son siempre físicas ya que satisfacen la ley de conservación de carga, mientras que P1 FEM no posee esta propiedad.
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Orientación de la epilepsia con precisión quirúrgica Más información: N. Yavich et al, Conservative Finite Element Modeling of EEG and MEG on Unstructured Grids, IEEE Transactions on Medical Imaging (2021) . DOI: 10.1109/TMI.2021.3119851 Proporcionado por el Instituto Skolkovo de Ciencia y Tecnología Cita: Nuevo método mapea la actividad cerebral a pesar de las incertidumbres en la estructura de la cabeza del paciente (2021, 1 de noviembre) recuperado el 29 de agosto de 2022 de https:// medicalxpress.com/news/2021-11-method-brain-uncertainties-patient.html Este documento está sujeto a derechos de autor. Aparte de cualquier trato justo con fines de estudio o investigación privados, ninguna parte puede reproducirse sin el permiso por escrito. El contenido se proporciona únicamente con fines informativos.