INVESTIGADOR(ES) PRINCIPAL(ES):

Alvaro Angel Orozco Gutiérrez

10 horas

CODIGO CIE

6-13-5

Hernán Darío Vargas Cardona

Estudiante

0 Horas

Pablo Alejandro Alvarado Durán

Estudiante

0 Horas

Anderson Ivan Rincón Soler

Estudiante

0 Horas

Sebastián Agrado Castaño

Estudiante

0 Horas

Ramiro Arango

Coinvestigador

0 Horas

Cesar German Castellanos Dominguez

Coinvestigador

5 Horas

Hans Carmona Villada

Coinvestigador

5 Horas

Mauricio Alexander Alvarez Lopez

Coinvestigador

5 Horas

Diana Gómez Meza

Estudiante

0 Horas

Carlos Alberto Páez Herrera

Estudiante

0 Horas

José Bestier Padilla Bejarano

Coinvestigador

0 Horas

TIPO DE CONVOCATORIA

2012. Programa Nacional De Electrónica Telecomunicaciones E Informática

TIPO DE PROYECTO

Investigación Aplicada

OBJETIVO(S)

Objetivo General Desarrollar de un sistema efectivo apropiado de estimación del volumen de tejido activo cerebral para el mejoramiento de los resultados terapéuticos en pacientes con enfermedad de parkinson intervenidos quirúrgicamente. Objetivos específicos. -Caracterizar los niveles de isotropía y anisotropía de las estructuras a partir del procesamiento de imágenes de resonancia magnética (MRI) -Determinar la distribución de voltaje generada por los electrodos DBS en el núcleo subtalmico (STN) empleando elementos finitos para desarrollar un modelo matemático que relaciones los parámetros de la DBS y su difusión eléctrica en las estructuras cerebrales. -Construir un modelo gráfico 3D a partir de MRI y Atlas cerebral que permita la visualización de las estructuras cerebrales estimuladas y el volumen de Tejido Activo generado en el sistema nervioso. -Identificar la relación entre VTA con los resultados terapéuticos y los efectos secundarios que puede producir la DBS en pacientes con enfermedad de Parkinson tomando como referencia de la escala modificada de la (UPDRS) y la escuela de Hoehn y Yahr.

RESUMEN

La estimulación cerebral profunda (DBS, por sus siglas en inglés) es una técnica quirúrgica utilizada principalmente para tratar desordenes de mocimiento como la enfermedad de Parkinson, temblor esencial o distonía, en pacientes cuyos síntomas no se pueden controlar de manera adecuada con medicamentos. La técnica involucra la aplicación de pulsos eléctricos a una región objetivo en los ganglios basales, en el tálamo o en otras estructuras subcorticales mediante un electrodo implantado en el cerebro y conectado a un neuroestimulador. El ajuste adecuado de los parámetros del neuroestimulador es un paso fundamental para lograr resultados terapéuticos positivos después cirugía DBS. El volumen de tejido activo (VTA) es una métrica que representa la extensión de la activación neuronal directa en respuesta a la estimulación eléctrica. El VTA, como parte de un sistema de visualización tridimensional del cerebro, le permite observar al especialista las estructuras cerebrales que están respondiendo directamente al estímulo aplicado. Basado en esta información el especialista puede determinar de antemano los posibles efectos, beneficiosos o perjudiciales, que una configuración de parámetros dada puede tener en el paciente, de manera que se acorta el proceso de ajuste de los parámetros ahorrándole al paciente tiempo e incomodidades. En este proyecto se desarrolló un sistema de estimación del VTA, basado en los parámetros de estimulación y en imágenes de resonancia magnética (MRI), encaminado a mejorar los resultados terapéuticos de la DBS aplicada en pacientes con enfermedad de Parkinson. En primer lugar se calcularon los tensores de difusión de las regiones del cerebro de interés en DBS a partir de un conjunto de imágenes DW-WRI previamente filtradas para eliminar de ellas el ruido, y se caracterizaron dichas regiones a partir de la información de difusión obtenida. Posteriormente se transformaron los tensores de conductividad y se compararon estos resultados con los valores de conductividad reportados en la literatura para estas regiones del cerebro, obteniendo una elevada similaridad. En segundo lugar se realizó una formulación matemática detallada del proceso electroestático que gobierna la propagación eléctrica durante la DBS, argumentando el uso de un modelo basado en la ecuación de Laplace. Este análisis teórico fue corroborado mediante un conjunto de simulaciones por computador del potencial eléctrico generado por el electrodo de estimulación, llevadas a cabo utilizando el método de elementos finitos. Sin embargo, se encontró que aunque la aproximación cuasiestática es apropiada desde una perspectiva matemática. Describir el comportamiento temporal de estímulo de entrada es funadamental para estudiar la respuesta neuronal a la estimulación, que es en últimas responsable de la mejoría o empeoramiento de los síntomas del paciente. Para tener en cuenta las características temporales del potencial eléctrico de estimulación se propuso y se implementó un modelo de fuerza latente. En tercer lugar se implementó la metodología para calcular el VTA a partir del potencial eléctrico generado por el electrodo, confirmando la variabilidad del VTA en función tanto de los parámetros de estimulación como de las condiciones de conductividad asumidas por el modelo. También se desarrolló un nuevo acercamiento para reducir el tiempo de cómputo del VTA basado en un clasificador Gaussiano, asumiendo que el VTA calculado a partir de un campo de axones es equivalente a un problema de clasificación binario. En cuarto lugar segmentaron las estructuras cerebrales de interés a partir de imágenes MRI y los electrodos de DBS a partir de imágenes de tomografía computarizada posquirúrgicas, y se reconstruyó un atlas cerebral paciente específico en 3D.

ESTADO

Concluido

FECHA DE INICIO

30/01/2013

FECHA DE FINALIZACION

30/01/2016

PRODUCTOS

A Gaussian Process Emulator for Estimating the Volume of tissue activated during deep brain stimulation

Ponencia en evento especializado

A latent force model based on the Wave equation for describing the electrici propagation in deep brain stimulation

Maestría o Especialidad clínica

A latent force model for describing electric propagation in deep brain stimulation: A simulation Study

Ponencia en evento especializado

A novel method for DBS electrodes segmentation based on automatic thresholding in computed tomography images

Ponencia en evento especializado

Accelerating the computation of the volume of tissue activated during deep brain stimulation using Gaussian processes

Artículos en revista A1 ó A2

Base de Datos con imágenes de tensores de difusión.

Producción técnica y tecnológica

Bayesian shape models with shape priors for MRI Brain Segmentation

Artículos publicados en Revistas B, C ó D

Brain structures recognition using MER signals and medical images - Application to brain Deep Stimulation Surgery

Ponencia en evento especializado

Comparison of Preprocessing Methods for Diffusion Tensor Estimation in Brain Imaging

Ponencia en evento especializado

Deep brain stimulation modeling for several anatomical and electrical considerations

Artículos publicados en Revistas B, C ó D

Electric propagation during deep brain stimulation

Capítulo de libro resultado de investigación

Electric propagation modeling of deep brain Stimulation (DBS) using the finite element method (FEM)

Ponencia en evento especializado

EN PROCESO: Diffusion tensor Imaging (DTI)

Capítulo de libro resultado de investigación

EN REVISION: Model and behavior of the simulation of electric propagation during deep brain stimulation

Artículos en revista A1 ó A2

Improving Diffusion Tensor Estimation using Adaptive and Optimized Filtering based on Local Similarity

Ponencia en evento especializado

Sparse representation of MER signals for localizing the Subthalamic Nucleus in Parkinsons disease surgery

Ponencia en evento especializado

3D Brain Atlas Reconstruction using deformable medical image registration: Application to deep brain stimulation surgery

Ponencia en evento especializado