Estudio del efecto del filtrado en resonancia magnética de difusión

Abstract

En el mundo de la medicina, las imágenes de resonancia magnética de difusión (dMRI) son una herramienta de diagnóstico fundamental ya que nos proporcionan la posibilidad de visualizar los sistemas de fibras nerviosas que componen la sustancia blanca del cerebro. El inconveniente de esta herramienta es que los datos de las imágenes de resonancia magnética de difusión se ven damnificados por diversas fuentes de ruido que, irremediablemente, merman la calidad de las adquisiciones. Este ruido lo podemos modelar como un ruido de distribución Rician. En este Trabajo Fin de Grado se ha realizado un simulador de datos de resonancia magnética de difusión que permite el diseño de campos tensoriales y se estudian diferentes técnicas que tratan de eliminar el ruido en dMRI mediante la estimación de la difusión de resonancia magnética. En concreto, se presenta la implementación de varios filtros de ruido tales como el estimador de mínimo error cuadrático medio (LMMSE), el filtro Wiener, el filtro de promedios no locales sin sesgo (UNLM), el filtro de información anisotrópica conjunta y el filtro de eliminación del ruido Rician a través de la estabilización de la varianza. Estas estimaciones nos conceden la posibilidad de realizar una reconstrucción de las fibras que constituyen la materia blanca. Para obtener los tensores de difusión, se aplica a los volúmenes filtrados la técnica de imagen por resonancia magnética con tensores de difusión, conocida como DTI, la cual se trata de un modelo de resonancia magnética basado en la medida de la difusión de las partículas de agua en los tejidos. Esta difusión está establecida en la materia blanca por la orientación de los axones que componen las fibras nerviosas. Con posterioridad, a partir de la información obtenida por DTI, se pueden adquirir varias medidas escalares de la difusión tales como la anisotropía fraccional (FA), la anisotropía relativa (RA), la relación de volumen (VR), la difusividad radial (RD), la difusividad axial (AD), la difusividad media (MD) y el coeficiente de difusión aparente (ADC), las cuales nos permitirán alcanzar una mayor comprensión de los efectos del filtrado del ruido. Además, se pone a prueba el comportamiento de los filtros expuestos mediante simulaciones, es decir, se intenta observar la influencia que el ruido tiene sobre los datos de las imágenes de resonancias magnéticas. El entendimiento de los modelos de ruido que afectan a las imágenes de resonancia magnética de difusión puede ayudar a desarrollar sistemas para acrecentar la calidad final de dichas imágenes.

Finalmente, este estudio es realizado con datos sintéticos para tener un mayor control sobre los datos, tanto de sujetos sanos como de sujetos con patologías neurológicas. Para analizar las zonas de fibras de neuronas dañadas, es decir, las zonas que presenten variaciones escalares, aplicamos la técnica de estadística espacial basada en tracto (TBSS) para comparar la sustancia blanca entre los sujetos sanos y con patologías.