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Voxel Metrics
Las técnicas de morfometría voxel (Voxel Based Morphometry), permiten medir el grosor, volumen y otros parámetros de la sustancia gris a nivel de corteza (Cortical Thickness) o núcleos internos.
Algunos de estos “marcadores estructurales” están siendo identificados como de gran importancia en ciertas enfermedades. Es necesario, por tanto, disponer de técnicas lo más precisas posibles, destacando los algoritmos de segmentación y las técnicas de registro.
La segmentación consiste en la clasificación de todos los vóxeles de la imagen atendiendo a una premisa concreta. Por otro lado, el registro del volumen cerebral de un sujeto con el de otro sujeto, un atlas estándar, o con otros estudios cerebrales con distinta resolución espacial y/o temporal, dentro de un espacio de coordenadas común es esencial para la realización de estudios de uso clínico o en investigación.
Nuestra metodología es fundamental para la obtención de resultados fiables. Por ejemplo, los algoritmos para la segmentación de volúmenes cerebrales de uso más común contienen un índice de error en torno al 12%. En Brain Dynamics, hemos conseguido desarrollar nuevos algoritmos de segmentación que reducen el error de la misma hasta el 8%, y en algunos casos incluso menores.
En relación al registro de volúmenes cerebrales hemos desarrollado una nueva implementación del algoritmo de Thirion, que registra el volumen completo (produciendo mucha más información, y más precisa) con una serie de ventajas: (1) no es necesario un preprocesado de la corteza cerebral para disminuir las diferencias entre unos sujetos y otros; (2) Es posible registrar volúmenes cerebrales de dos sujetos distintos; y, (3) El tiempo de ejecución es menor de 5 minutos, 10 veces más rápido que FreeSurfer y 30 veces más que SPM. Además, representamos los datos gráficamente en 2D y 3D, y utilizamos cualquier representación cartográfica, desde la clásica cartografía planar hasta la esférica.
 
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