Objective Assessment of Olfactory Function Using Functional Magnetic Resonance Imaging=Estudio objetivo del olfato mediante resonancia magnética funcional

Objective: To show the results of a device that generates automated olfactory stimuli suitable for functional magnetic resonance imaging (fMRI) experiments. Material and methods: Te n normal volunteers, 5 women and 5 men, were studied. The system allows the programming of several sequences, providing the capability to synchronise the onset of odour presentation with acquisition by a trigger signal of the MRI scanner. The olfactometer is a device that allows selection of the odour, the event paradigm, the time of stimuli and the odour concentration. The paradigm used during fMRI scanning consisted of 15-s blocks. The odorant event took 2 s with butanol, mint and coffee. Results: We observed olfactory activity in the olfactory bulb, entorhinal cortex (4%), amygdala (2.5%) and temporo-parietal cortex, especially in the areas related to emotional integration. Conclusions: The device has demonstrated its effectiveness in stimulating olfactory areas and its capacity to adapt to fMRI equipment.RESUMEN Objetivo: Mostrar los resultados del olfatómetro capaz de generar tareas olfativas en un equipo de resonancia magnética funcional (fMRI). Material y métodos: Estudiamos 10 sujetos normales: 5 varones y 5 mujeres. El olfatómetro está dise ̃ nado para que el estímulo que produce se sincronice con el equipo de fMRI mediante la se ̃ nal desencadenante que suministra el propio equipo. El olfatómetro es capaz de: selec- cionar el olor, secuenciar los distintos olores, programar la frecuencia y duración de los olores y controlar la intensidad del olor. El paradigma utilizado responde a un dise ̃ no de activación asociada a eventos, en el que la duración del bloque de activación y de reposo es de 15 s. La duración del estímulo olfativo (butanol, menta o café) es de 2 segundos, durante toda la serie que consta de 9 ciclos. Resultados: Se ha observado reactividad (contraste BOLD) en las diferentes áreas cerebrales involucradas en las tareas olfativas: bulbo olfatorio, córtex entorrinal (4%), amigdala (2,5%) y córtex temporoparietal. Las áreas relacionadas con integración de las emociones tienen una reactividad mayor. Conclusiones: El dispositivo propuesto nos permite controlar de forma automática y sincronizada los olores necesarios para estudiar la actividad de las áreas olfatorias cerebrales mediante fMRI.

Supervisado del deshidratado de zanahorias con imagen de resonancia magnética nuclear.

La imagen de resonancia magnética nuclear (RMN) aplicada en el análisis de alimentos permite evaluar y cuantificar la humedad o grasa en un material entre otros. En el caso del análisis de productos deshidratados y el estudio evolutivo de la pérdida de agua a lo largo de la operación de secado, puede proporcionar información espacio temporal, importante para definir y mejorar las características del proceso orientado hacia la mejora de la calidad en el producto final. En el presente trabajo se evaluaron 9 muestras de zanahorias sin piel, quedando una fresca como referencia y las otras 8 se secaron en estufa con circulación de aire forzado a 50ºC. Las muestras se ensayaron por duplicado según 4 tiempos de secado diferentes 6, 12, 24 y 30 horas, con porcentajes finales de humedad desde el 90% (zanahoria fresca), hasta el 18%. Se obtuvo para cada muestra mapas de densidad protónica (DP) utilizando el equipo de RMN Bruker BIOSPEC 47/40 (de 4.7T, 200MHz y gradientes de 6cm de diámetro), al escanearlas se obtuvo un total de 10 cortes transversales cada 5 mm. Se construyó una matriz de 10 cortes x 9 muestras incluyendo todas las imágenes de DP, la imagen resultante se segmentó para establecer parámetros cuantitativos sobre cada corte, mediante técnicas de análisis de imagen. Los valores de DP representan la cantidad de protones H+ que han sido excitados proporcionales a la cantidad de agua en el alimento, a menores niveles de DP menor cantidad de agua en el alimento: se generaron histogramas representando el número de pixeles de la imagen que pertenecen a una clase de valores de DP por corte. Algunos de los histogramas presentaron un patrón bimodal, que puede asociarse a los distintos tejidos presentes en la zanahoria principalmente córtex y cilindro vascular, lo que indica, es que contiene diferentes coeficientes de difusividad efectiva, velocidades de secado y contenido final de humedad diferenciadas para cada tejido (Sriakatden y Roberts, 2008). La utilización de la RMN proporciona información acerca de la desigualdad en la distribución del agua en las diferentes estructuras de una misma matriz sólida. A la par del estudio en DP, se realizó un análisis para cuantificar la evolución de la contracción del tejido, parámetro de calidad importante, que aumenta con la pérdida de agua durante el proceso. Se obtuvieron los gráficos que muestran la relación perímetro/área sobre las imágenes de DP por corte, indicando una agrupación de las muestras según cuatro niveles de humedad correspondientes a diferentes tiempos de secado: 90% (fresca), 60% (6 h), 50%(12 h) y 18% (24 h y 30 h).

Caracterización y simulación de arborizaciones dentríticas con redes bayesianas incluyendo variables angulares

El funcionamiento interno del cerebro es todavía hoy en día un misterio, siendo su comprensión uno de los principales desafíos a los que se enfrenta la ciencia moderna. El córtex cerebral es el área del cerebro donde tienen lugar los procesos cerebrales de más alto nivel, cómo la imaginación, el juicio o el pensamiento abstracto. Las neuronas piramidales, un tipo específico de neurona, suponen cerca del 80% de los cerca de los 10.000 millones de que componen el córtex cerebral, haciendo de ellas un objetivo principal en el estudio del funcionamiento del cerebro. La morfología neuronal, y más específicamente la morfología dendrítica, determina cómo estas procesan la información y los patrones de conexión entre neuronas, siendo los modelos computacionales herramientas imprescindibles para el estudio de su rol en el funcionamiento del cerebro. En este trabajo hemos creado un modelo computacional, con más de 50 variables relativas a la morfología dendrítica, capaz de simular el crecimiento de arborizaciones dendríticas basales completas a partir de reconstrucciones de neuronas piramidales reales, abarcando desde el número de dendritas hasta el crecimiento los los árboles dendríticos. A diferencia de los trabajos anteriores, nuestro modelo basado en redes Bayesianas contempla la arborización dendrítica en su conjunto, teniendo en cuenta las interacciones entre dendritas y detectando de forma automática las relaciones entre las variables morfológicas que caracterizan la arborización. Además, el análisis de las redes Bayesianas puede ayudar a identificar relaciones hasta ahora desconocidas entre variables morfológicas. Motivado por el estudio de la orientación de las dendritas basales, en este trabajo se introduce una regularización L1 generalizada, aplicada al aprendizaje de la distribución von Mises multivariante, una de las principales distribuciones de probabilidad direccional multivariante. También se propone una distancia circular multivariante que puede utilizarse para estimar la divergencia de Kullback-Leibler entre dos muestras de datos circulares. Comparamos los modelos con y sin regularizaci ón en el estudio de la orientación de la dendritas basales en neuronas humanas, comprobando que, en general, el modelo regularizado obtiene mejores resultados. El muestreo, ajuste y representación de la distribución von Mises multivariante se implementa en un nuevo paquete de R denominado mvCircular.---ABSTRACT---The inner workings of the brain are, as of today, a mystery. To understand the brain is one of the main challenges faced by current science. The cerebral cortex is the region of the brain where all superior brain processes, like imagination, judge and abstract reasoning take place. Pyramidal neurons, a specific type of neurons, constitute approximately the 80% of the more than 10.000 million neurons that compound the cerebral cortex. It makes the study of the pyramidal neurons crucial in order to understand how the brain works. Neuron morphology, and specifically the dendritic morphology, determines how the information is processed in the neurons, as well as the connection patterns among neurons. Computational models are one of the main tools for studying dendritic morphology and its role in the brain function. We have built a computational model that contains more than 50 morphological variables of the dendritic arborizations. This model is able to simulate the growth of complete dendritic arborizations from real neuron reconstructions, starting with the number of basal dendrites, and ending modeling the growth of dendritic trees. One of the main diferences between our approach, mainly based on the use of Bayesian networks, and other models in the state of the art is that we model the whole dendritic arborization instead of focusing on individual trees, which makes us able to take into account the interactions between dendrites and to automatically detect relationships between the morphologic variables that characterize the arborization. Moreover, the posterior analysis of the relationships in the model can help to identify new relations between morphological variables. Motivated by the study of the basal dendrites orientation, a generalized L1 regularization applied to the multivariate von Mises distribution, one of the most used distributions in multivariate directional statistics, is also introduced in this work. We also propose a circular multivariate distance that can be used to estimate the Kullback-Leibler divergence between two circular data samples. We compare the regularized and unregularized models on basal dendrites orientation of human neurons and prove that regularized model achieves better results than non regularized von Mises model. Sampling, fitting and plotting functions for the multivariate von Mises are implemented in a new R packaged called mvCircular.