Methods for tractography-based parcellation of the cortical surface

Tipo de Proyecto: FONDECYT Regular #1190701
Cargo: Investigador Principal
Año adjudicación: 2019. Año Término: 2021.

Descripción

Este proyecto en curso busca continuar con el desarrollo y optimización de herramientas para el estudio y análisis de la conectividad cerebral, utilizando principalmente datos de Resonancia Magnética de Difusión (dMRI), enfocado al estudio del Conectoma Humano.

El estudio del Conectoma Humano ha despertado un gran interés en la comunidad científica desde hace algunos años y ha promovido grandes iniciativas como el Human Connectome Project (http://www.humanconnectomeproject.org/) o el Human Brain Project (https://www.humanbrainproject.eu/).

Su objetivo principal es conocer en más detalle la estructura y funcionamiento del cerebro y lograr construir un diagrama de las regiones cerebrales y sus conexiones. En este análisis convergen una gran cantidad de modalidades, e involucran el estudio de datos anatómicos, funcionales y clínicos, entre otros.

En el caso de este proyecto, los estudios se basan en el estudio de la conectividad, basado principalmente en imágenes de Resonancia Magnética de Alta Resolución Angular (HARDI).

El objetivo principal es proveer a la comunidad de nuevas herramientas que permitan la construcción de conectomas, más representativos de la conectividad anatómica subyacente.

Los desarrollos pretenden:

  • Desarrollar una nueva parcelación cortical híbrida basada en atlas de fibras de materia blanca superficial (SWM) y profunda (DWM).

  • Desarrollar una parcelación cortical basada en clustering de fibras intra- e inter-sujeto.

  • Desarrollar una herramienta interactiva para la visualización, segmentación, y manipulación de fibras de materia blanca (WM).

Memorias de Pregrado relacionadas con el proyecto

Alumno Memoria Fecha de Defensa
Paulo Olivares Memoria de Título Ing. Civil Informática (co-guía): “Implementación GPGPU de método de clustering de fibras cerebrales basado en distribución de puntos” 11 de mayo, 2020.
Isaías Huerta Memoria de Título Ing. Civil Informática (co-guía): “Clustering inter-sujeto de las fibras cerebrales calculadas a partir de tractografía” 29 de enero, 2020.
Felipe Silva V. Memoria de Título Ing. Civil Biomédica: “Método de parcelación cortical basado en una representación mediante grafos de las conexiones cerebrales” 01 de abril, 2019.

Tesis de Postgrado relacionadas con el proyecto

Alumno Tesis Fecha Defensa
Andrea Vásquez V. Magister en Ciencias de la Computación.
“Método eficiente de clustering de fibras cerebrales basado en distribución de puntos”
16 de abril, 2019.

Publicaciones

1709, 2021

Machine learning to investigate superficial white matter integrity in early multiple sclerosis

K. Buyukturkoglu, C. Vergara, V. Fuentealba, C. Tozlu, J.B. Dahan, B.E. Carroll, A. Kuceyesk, C.S. Riley, J.F. Sumowski, C. Guevara Oliva, R. Sitaram, P. Guevara, V.M. Leavitt. Machine Learning to Investigate Superficial White Matter Integrity in Early Multiple Sclerosis. Journal of Neuroimaging, 2021; 1– 12. 17 de Septiembre de 2021. DOI: https://doi.org/10.1111/jon.12934  

2208, 2021

Tractography dissection variability: What happens when 42 groups dissect 14 white matter bundles on the same dataset?

Schilling KG, Rheault F, Petit L, Hansen CB, Nath V, Yeh FC, Girard G, Barakovic M, Rafael-Patino J, Yu T, Fischi-Gomez E, Pizzolato M, Ocampo-Pineda M, Schiavi S, Canales-Rodríguez EJ, Daducci A, Granziera C, Innocenti G, Thiran JP, Mancini L, Wastling S, Cocozza S, Petracca M, Pontillo G, Mancini M, Vos SB, Vakharia VN, Duncan JS, Melero H, Manzanedo L, Sanz-Morales E, Peña-Melián Á, Calamante F, Attyé A, Cabeen RP, Korobova L, Toga AW, Vijayakumari AA, Parker D, Verma R, Radwan A, Sunaert S, Emsell L, De Luca A, Leemans A, Bajada CJ, Haroon H, Azadbakht H, Chamberland M, Genc S, Tax CMW, Yeh PH, Srikanchana R, Mcknight CD, Yang JY, Chen J, Kelly CE, Yeh CH, Cochereau J, Maller JJ, Welton T, Almairac F, Seunarine KK, Clark CA, Zhang F, Makris N, Golby A, Rathi Y, O'Donnell LJ, Xia Y, Aydogan DB, Shi Y, Fernandes FG, Raemaekers M, Warrington S, Michielse S, Ramírez-Manzanares A, Concha L, Aranda R, Meraz MR, Lerma-Usabiaga G, Roitman L, Fekonja LS, Calarco N, Joseph M, Nakua H, Voineskos AN, Karan P, Grenier G, Legarreta JH, Adluru N, Nair VA, Prabhakaran V, Alexander AL, Kamagata K, Saito Y, Uchida W, Andica C, Abe M, Bayrak RG, Wheeler-Kingshott CAMG, D'Angelo E, Palesi F, Savini G, Rolandi N, Guevara P, Houenou J, López-López N, Mangin JF, Poupon C, Román C, Vázquez A, Maffei C, Arantes M, Andrade JP, Silva SM, Calhoun VD, Caverzasi E, Sacco S, Lauricella M, Pestilli F, Bullock D, Zhan Y, Brignoni-Perez E, Lebel C, Reynolds JE, Nestrasil I, Labounek R, Lenglet C, Paulson A, Aulicka S, Heilbronner SR, Heuer K, Chandio BQ, Guaje J, Tang W, Garyfallidis E, Raja R, Anderson AW, Landman BA, Descoteaux M. Tractography dissection variability: What happens when 42 groups dissect 14 white matter bundles on the same dataset? Neuroimage. 243, p118502, 2021. DOI: https://doi.org/10.1016/j.neuroimage.2021.118502  

2907, 2021

ABrainVis: an android brain image visualization tool

I. Osorio, M. Guevara, D. Bonometti, D. Carrasco, M. Descoteaux, C. Poupon, JF. Mangin, C. Hernández C, P. Guevara. ABrainVis: an android brain image visualization tool. Biomed Eng Online, 20:72, 2021. DOI: https://doi.org/10.1186/s12938-021-00909-0  

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2020-08-14T19:57:59-03:00