INVESTIGADOR(ES) PRINCIPAL(ES):

Alvaro Angel Orozco Gutiérrez

2 horas

CODIGO CIE

6-20-12

Juan Bernardo Gómez Mendoza

Coinvestigador

0 Horas

David Augusto Cardenas Peña

Coinvestigador

0 Horas

Genaro Daza Santacoloma

Coinvestigador

0 Horas

Yeison Nolberto Cardona Alvarez

Coinvestigador Ext.

0 Horas

Jarok Ramses Ovalle Quesada

Estudiante

0 Horas

Cesar German Castellanos Dominguez

Coinvestigador

0 Horas

Julián David Vargas López

Estudiante

0 Horas

Hans Carmona Villada

Coinvestigador

0 Horas

TIPO DE CONVOCATORIA

2018. 807 - 2018 Convocatoria Para Proyectos De Ciencia, Tecnología E Innovación En Salud 2018

TIPO DE PROYECTO

Investigación Aplicada

OBJETIVO(S)

Diseñar y desarrollar una herramienta para el soporte al diagnóstico y planeación quirúrgica de la enfermedad de Parkinson a partir de la caracterización morfológica de las estructuras cerebrales extraídas de una muestra poblacional del eje cafetero, que provea de información demográfica de tal forma que aumente la eficacia del tratamiento clínico mediante implantación de neuroestimuladores.

RESUMEN

La enfermedad de Parkinson (EP) es el segundo trastorno neurodegenerativo más común después de la enfermedad de Alzheimer y se espera que imponga una carga social y económica creciente a las sociedades a medida que las poblaciones envejecen. En el 2015, la prevalencia a nivel mundial se estimaba en 150 por cada 100.000 habitantes con tendencia al crecimiento entre 5 y 35 nuevos casos por cada 10000 individuos anualmente, siendo la población mayor de 80 años de edad la más afectada. En Colombia se ha mostrado que la prevalencia de PD es de 4.7 por cada 1.000 con mayor frecuencia en personas mayores de 60 años. El uso de imágenes médicas en los diferentes procedimientos médicos ha beneficiado a los pacientes con EP tanto en el tratamiento quirúrgico como en el diagnóstico. Para el tratamiento quirúrgico, la Tomografía Computarizada (CT) y la Resonancia Magnética Nuclear (RMN) han aumentado la precisión en la planeación del implante del estimulador cerebral profundo. Para el diagnóstico, modalidades como el MRS y DTI se han empleado para la extracción de biomarcadores de la EP. Estos biomarcadores permiten la detección temprana de la enfermedad, incluso antes de la aparición de síntomas motores. Sin embargo, la aplicación clínica de las neuroimágenes requiere el desarrollo de técnicas de procesamiento digital con altos desempeños. Primero, se debe construir un atlas que capture las variaciones demográficas de los pacientes colombianos con EP para mejorar la localización de estructuras objetivo. Segundo, el bajo contraste de algunas estructuras demanda la mejora de los algoritmos de segmentación. Tercero, hay un campo de investigación abierto en el desarrollo de las técnicas de diagnóstico asistido por computador a partir de imágenes no invasivas con alta especificidad. Para dar cumplimiento a estas restricciones, este proyecto propone realizar la caracterización morfológica de estructuras cerebrales de la población objetivo para soportar el diagnóstico y planeación quirúrgica de la EP en Colombia. Se espera que los resultados de la investigación aumenten la eficacia de los tratamientos clínicos, y mejoren la calidad de vida de los pacientes y sus cuidadores.

ESTADO

Concluido

FECHA DE INICIO

14/12/2018

FECHA DE FINALIZACION

14/12/2020

FECHA DE FIN(PRÓRROGA)

14/12/2021

PRODUCTOS

A machine learning approach to support deep brain stimulation programming

Artículo en revista indexada

URL

A machine learning approach to support deep brain stimulation programming

Patente

URL

A time-series prediction framework using sequential learning algorithms and dimensionality reduction within a sparsification approach

Artículo en revista indexada

URL

APLICATION OF IMAGE PREPROCESSING AND SEGMENTATION TECHNIQUES FOR DIAGNOSTIC SUPPORT IN THE DETECTION OF PROSTATE CANCER

Dirección de trabajo de grado

Caracterización morfológica de estructuras cerebrales por técnicas de imagen para el tratamiento mediante implantación quirúrgica de neuroestimuladores en la enfermedad de Parkinson

Circulación de conocimiento especializado

EEG based BCI monitoring framework: Real time acquisition and Visualization form Audiovisual Stimulation Paradigms

Dirección de trabajo de grado

Individual Detection of Citrus and Avocado Trees Using Extended Maxima Transform Summation on Digital Surface Models

Artículo en revista indexada

URL

Influence of Patient-Specific Head Modeling on EEG Source Imaging

Patente

URL

PARKINSON, SOFTWARE PARA LA CARACTERIZACIÓN MORFOLÓGICA DE ESTRUCTURAS CEREBRALES POR TÉCNICAS DE IMAGEN PARA EL TRATAMIENTO DE LA ENFERMEDAD DE PARKINSON

Productos tecnológicos certificados y validados

Video-based social behavior recognition based on kernel relevance analysis

Artículo en revista indexada

URL

Video-based social behavior recognition based on kernel relevance analysis

Boletín

URL