Una imagen de resonancia magn\u00e9tica funcional con \u00e1reas amarillas que muestra una mayor actividad. Cr\u00e9dito: Wikipedia\/ CC BY 3.0 <\/p>\n
Investigadores de la Universidad de Maryland, condado de Baltimore (UMBC) han desarrollado herramientas para mejorar el an\u00e1lisis de datos de resonancia magn\u00e9tica funcional (fMRI). Tlay Adali, profesor de inform\u00e1tica e ingenier\u00eda el\u00e9ctrica y director del Laboratorio de aprendizaje autom\u00e1tico para procesamiento de se\u00f1ales de la UMBC, y Qunfang Long, Ph.D. candidato en UMBC en ingenier\u00eda el\u00e9ctrica, han encabezado un trabajo innovador que identifica patrones clave en im\u00e1genes cerebrales para personas con enfermedades mentales particulares, como la esquizofrenia. Esta nueva investigaci\u00f3n se publica en NeuroImage Volumen 216. Su trabajo puede ayudar en el diagn\u00f3stico y tratamiento de pacientes con enfermedades mentales que pueden ser dif\u00edciles de identificar. Tambi\u00e9n puede mostrar a los m\u00e9dicos si los tratamientos actuales han funcionado o no en funci\u00f3n de agrupaciones de im\u00e1genes. <\/p>\n
El m\u00e9todo de an\u00e1lisis de im\u00e1genes desarrollado por Adali y Long se denomina an\u00e1lisis vectorial independiente (IVA) para la extracci\u00f3n del subespacio com\u00fan (CS). A trav\u00e9s de este m\u00e9todo, pudieron categorizar subgrupos de datos de fMRI bas\u00e1ndose \u00fanicamente en la actividad cerebral, lo que demuestra que existe una conexi\u00f3n entre la actividad cerebral y ciertas enfermedades mentales. En particular, pudieron identificar subgrupos de pacientes con esquizofrenia utilizando los datos de IRMf que analizaron.<\/p>\n
Anteriormente, no hab\u00eda una forma clara de agrupar la esquizofrenia en pacientes bas\u00e1ndose \u00fanicamente en im\u00e1genes cerebrales, pero los m\u00e9todos desarrollados por Adali y Long muestran que existe una conexi\u00f3n significativa entre la actividad cerebral de un paciente y sus diagn\u00f3sticos. \u00abLa parte m\u00e1s emocionante es que descubrimos que los subgrupos identificados poseen importancia cl\u00ednica al observar sus s\u00edntomas de diagn\u00f3stico\u00bb, explica Long. \u00abEste hallazgo nos anim\u00f3 a esforzarnos m\u00e1s en el estudio de los subtipos de pacientes con esquizofrenia utilizando datos de neuroimagen\u00bb.<\/p>\n
Es importante destacar que el m\u00e9todo IVA-CS utilizado para identificar estos subgrupos tambi\u00e9n conserva matices en los datos, pero todav\u00eda representa agrupaciones estad\u00edsticamente significativas. \u00abAhora que los m\u00e9todos basados en datos han ganado popularidad, un gran desaf\u00edo ha sido capturar la variabilidad de cada sujeto y, al mismo tiempo, realizar an\u00e1lisis en conjuntos de datos de fMRI de una gran cantidad de sujetos. Ahora podemos realizar este an\u00e1lisis de manera efectiva e identificar agrupaciones significativas de sujetos\u00bb, dice Adali.<\/p>\n
Diagnosticar y tratar una enfermedad mental es incre\u00edblemente complejo. La misma enfermedad se presentar\u00e1 de manera diferente en diferentes pacientes y, a menudo, no existe un tratamiento \u00fanico que sea efectivo para todos los pacientes. Una vez que se implementa un tratamiento, determinar si es exitoso tambi\u00e9n puede variar seg\u00fan el paciente. La investigaci\u00f3n de Adali y Long junto con su antiguo colaborador Vince Calhoun en el Tri-institucional Center for Translational Research in Neuroimaging and Data Science en Georgia, EE. subgrupos de diagn\u00f3stico relativamente homog\u00e9neos, y luego comparar los resultados de fMRI a lo largo del tiempo para el mismo paciente. Considere un paciente esquizofr\u00e9nico que recibe tratamiento y regresa a los seis meses para ser evaluado nuevamente. Si sus datos de fMRI se parecen m\u00e1s a los del grupo de control de pacientes mentalmente sanos que a los de otros pacientes con esquizofrenia, eso es evidencia objetiva de que el tratamiento est\u00e1 funcionando. A mayor escala, estos datos brindan una mejor perspectiva de los resultados m\u00e9dicos de los pacientes como resultado del tratamiento.<\/p>\n
Para mejorar a\u00fan m\u00e1s este innovador an\u00e1lisis de datos de fMRI, el equipo de Adali trabajar\u00e1 con datos longitudinales para determinar qu\u00e9 los tratamientos funcionan mejor para subgrupos de pacientes con enfermedades mentales espec\u00edficas. Este m\u00e9todo tambi\u00e9n se usar\u00e1 en un estudio longitudinal de adolescentes para ver si existen v\u00ednculos entre las im\u00e1genes de fMRI y los patrones de adicci\u00f3n y uso de sustancias de esos adolescentes a lo largo del tiempo. <\/p>\n
Explore m\u00e1s<\/p>\n
Desbloqueo de pistas sobre el riesgo de disfunci\u00f3n cognitiva y trastornos mentales M\u00e1s informaci\u00f3n:<\/strong> Qunfang Long et al, Independent vector analysis for common subspace analysis: Application to multi-sujeto fMRI data yields significant subgrupos de esquizofrenia, NeuroImage (2020). DOI: 10.1016\/j.neuroimage.2020.116872 Informaci\u00f3n del diario:<\/strong> NeuroImage <\/p>\n Proporcionado por la Universidad de Maryland Condado de Baltimore Cita<\/strong>: Nueva forma de analizar los datos de fMRI ofrece un camino para mejorar tratamiento para la esquizofrenia (26 de junio de 2020) recuperado el 31 de agosto de 2022 de https:\/\/medicalxpress.com\/news\/2020-06-fmri-path-treatment-schizophrenia.html Este documento est\u00e1 sujeto a derechos de autor. Aparte de cualquier trato justo con fines de estudio o investigaci\u00f3n privados, ninguna parte puede reproducirse sin el permiso por escrito. El contenido se proporciona \u00fanicamente con fines informativos.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":" Una imagen de resonancia magn\u00e9tica funcional con \u00e1reas amarillas que muestra una mayor actividad. Cr\u00e9dito: Wikipedia\/ CC BY 3.0 Investigadores de la Universidad de Maryland, condado de Baltimore (UMBC) han desarrollado herramientas para mejorar el an\u00e1lisis de datos de resonancia magn\u00e9tica funcional (fMRI). Tlay Adali, profesor de inform\u00e1tica e ingenier\u00eda el\u00e9ctrica y director del Laboratorio … Continuar leyendo \u00abUna nueva forma de analizar los datos de resonancia magn\u00e9tica funcional ofrece un camino para mejorar el tratamiento de la esquizofrenia\u00bb<\/span><\/a><\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":0,"comment_status":"","ping_status":"","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[1],"tags":[],"class_list":["post-28497","post","type-post","status-publish","format-standard","hentry","category-general"],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/28497","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/wp-json\/wp\/v2\/users\/1"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=28497"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/28497\/revisions"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=28497"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=28497"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=28497"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}