Nuevos Modelos de Cabeza Humana para Investigación Médica

Los Modelos de Referencia Anatómica de Cabeza Segmentada (SHARM) son un proyecto que proporciona modelos detallados de la cabeza humana, segmentados en varios tejidos. Esta iniciativa se enfoca en mejorar las prácticas médicas, especialmente en áreas como la cartografía cerebral, planificación de cirugías y simulaciones de actividades relacionadas con el cerebro.

#Importancia de la Segmentación

La segmentación se refiere al proceso de identificar diferentes partes del cuerpo a partir de imágenes médicas. Para la cabeza, esto implica etiquetar tejidos como piel, grasa, músculos y varias estructuras cerebrales. Aunque las partes del cerebro han sido bien estudiadas, otros tejidos en la cabeza han recibido menos atención porque son más difíciles de observar con los métodos de imagen estándar.

Tener modelos precisos de toda la cabeza es vital. Estos modelos ayudan a entender cómo el cerebro interactúa con otras partes de la cabeza, lo cual es importante para tratamientos como la estimulación eléctrica del cerebro y la seguridad frente a campos electromagnéticos.

#¿Qué es SHARM?

El dataset de SHARM consta de modelos de 196 individuos. Cada modelo incluye 15 tipos de tejidos de la cabeza, tales como:

• Piel
• Grasa
• Músculo
• Cráneo (tanto esponjoso como cortical)
• Materia blanca del cerebro
• Materia gris del cerebro
• Materia blanca y gris del cerebelo
• Líquido Cefalorraquídeo
• Duramadre
• Humor vítreo
• Lente
• Tejido mucoso
• Vasos sanguíneos

Estos modelos se crean utilizando un conjunto específico de datos de MRI llamado IXI, que utiliza técnicas avanzadas, incluyendo Aprendizaje Profundo, para mejorar el proceso de segmentación.

#Conjunto de Datos y Metodología

Los datos de MRI utilizados provienen de alrededor de 600 escaneos de individuos sanos. Se seleccionaron un total de 196 sujetos, con datos tomados de dos instalaciones médicas. La calidad de las imágenes fue un factor crucial para determinar qué escaneos se incluyeron. Los procedimientos aseguran que ambos tipos de imágenes de MRI usadas (ponderadas en T1 y T2) estén correctamente alineadas y corregidas para cualquier error.

Cada modelo se construye a través de una serie de pasos que refinan las imágenes e identifican los diferentes tejidos. Este proceso involucra dividir la cabeza en compartimentos, segmentar el cerebro con software de análisis de imágenes y ajustar parámetros para asegurar precisión.

#Cómo Funciona la Segmentación

El proceso de segmentación comienza organizando la cabeza en tres áreas principales:

1. Compartimento Interno: Este contiene el volumen dentro del cráneo. El cerebro se segmenta en varias partes, incluyendo la materia gris y la materia blanca.

2. Compartimento Medio: Este incluye el cráneo y la cavidad nasal. Se divide en tipos de huesos utilizando datos de imagen específicos.

3. Compartimento Externo: Este abarca todo desde el cráneo exterior hasta la piel. Aquí se identifican varios tejidos, como grasa y músculos.

Después del procesamiento, los modelos segmentados tienen tamaños uniformes para asegurar consistencia en análisis posteriores. Este enfoque meticuloso permite que los modelos sirvan para diversas aplicaciones en medicina e investigación.

#Uso de Aprendizaje Profundo

El proyecto SHARM utiliza un enfoque de aprendizaje profundo llamado ForkNet para mejorar la precisión de la segmentación. ForkNet toma entradas de ambos tipos de escaneos de MRI y las procesa a través de una serie de capas que identifican los diferentes tejidos. Esta arquitectura es beneficiosa porque puede adaptarse fácilmente para segmentar varios tejidos según necesidades específicas.

Una vez que la red se entrena, puede generar rápidamente modelos para otros sujetos evaluando sus imágenes de MRI. Este proceso reduce el tiempo y mejora la precisión de los modelos que se están creando.

#Generación de Modelos de Cabeza

Generar los modelos de la cabeza implica un proceso que combina salidas de diferentes perspectivas, como axial, sagital y coronal. Al analizar estas vistas juntas, se pueden crear los modelos finales de manera más precisa. Un enfoque de voto mayoritario ayuda a asegurar que si hay alguna confusión en la generación del modelo, se elige la respuesta más común.

Algunos ajustes manuales pueden ser necesarios en casos donde el proceso automático no produce resultados perfectos. Los modelos creados están disponibles para estudios, permitiendo a los investigadores explorar varios aspectos de la cabeza humana y sus tejidos.

#Aplicación de SHARM

El conjunto de datos SHARM sirve como un recurso valioso para diversas aplicaciones científicas. Ayuda a entender cómo los tejidos de la cabeza se relacionan entre sí, lo cual es crucial para estudios sobre la función cerebral y la efectividad de tratamientos. Por ejemplo, los investigadores pueden usar SHARM para examinar cómo las estructuras de la cabeza de diferentes personas afectan las técnicas de estimulación cerebral.

Además, tener un suministro listo de modelos permite estudios más rápidos sobre la seguridad cerebral, especialmente en lo que respecta a la exposición a campos electromagnéticos. Estos modelos pueden ayudar a informar estándares de seguridad y protocolos de tratamiento, contribuyendo a mejores resultados en salud.

#Análisis de Variabilidad

Uno de los aspectos clave del proyecto SHARM es analizar cómo varían los volúmenes segmentados según la edad y otros factores. Por ejemplo, estudios han encontrado que el volumen de materia gris tiende a disminuir a medida que las personas envejecen, mientras que el volumen de líquido cefalorraquídeo aumenta. Estos conocimientos pueden ayudar a entender cómo el envejecimiento afecta la salud cerebral.

El conjunto de datos también analiza las diferencias entre géneros y características corporales generales. Por ejemplo, se observó que los volúmenes cerebrales tienden a ser más grandes en hombres que en mujeres. Estos datos proporcionan un contexto esencial para los investigadores que estudian la función y estructura cerebral en diferentes segmentos de la población.

#Limitaciones y Planes Futuros

Si bien SHARM ofrece modelos valiosos, también tiene algunas limitaciones. Más notablemente, los datos se recolectaron principalmente de dos instituciones médicas que usaban el mismo equipo de MRI, lo cual puede no capturar toda la variedad en la anatomía humana. Las futuras expansiones de SHARM tienen como objetivo incluir datos de un rango más amplio de máquinas de MRI e instalaciones, mejorando la diversidad del conjunto de datos.

Los planes adicionales incluyen actualizar los modelos para representar mejor las estructuras cerebrales profundas e identificar orientaciones de fibras. Este trabajo continuo mejorará la precisión de los modelos y su aplicación en varios campos.

#Conclusión

SHARM es un recurso esencial para las comunidades médica e investigadora. Al proporcionar modelos detallados y segmentados de cabezas humanas, permite una mejor comprensión y planificación de tratamientos para problemas relacionados con el cerebro. La combinación de técnicas avanzadas de imagen y aprendizaje profundo hace de SHARM una herramienta valiosa para la investigación futura, con implicaciones significativas para los avances en salud.

Se anima a los investigadores a utilizar SHARM en sus estudios, ampliando el conocimiento sobre la cabeza humana y contribuyendo a prácticas médicas más seguras y efectivas. A medida que el conjunto de datos crece y mejora, promete facilitar aún más conocimientos sobre la anatomía humana y sus variaciones en las poblaciones.