Automated detection and classification of brain injury lesions on structural magnetic resonance imaging

El daño cerebral adquirido (DCA) es un problema social y sanitario grave, de magnitud creciente y de una gran complejidad diagnóstica y terapéutica. Su elevada incidencia, junto con el aumento de la supervivencia de los pacientes, una vez superada la fase aguda, lo convierten también en un problema de alta prevalencia. En concreto, según la Organización Mundial de la Salud (OMS) el DCA estará entre las 10 causas más comunes de discapacidad en el año 2020. La neurorrehabilitación permite mejorar el déficit tanto cognitivo como funcional y aumentar la autonomía de las personas con DCA. Con la incorporación de nuevas soluciones tecnológicas al proceso de neurorrehabilitación se pretende alcanzar un nuevo paradigma donde se puedan diseñar tratamientos que sean intensivos, personalizados, monitorizados y basados en la evidencia. Ya que son estas cuatro características las que aseguran que los tratamientos son eficaces. A diferencia de la mayor parte de las disciplinas médicas, no existen asociaciones de síntomas y signos de la alteración cognitiva que faciliten la orientación terapéutica. Actualmente, los tratamientos de neurorrehabilitación se diseñan en base a los resultados obtenidos en una batería de evaluación neuropsicológica que evalúa el nivel de afectación de cada una de las funciones cognitivas (memoria, atención, funciones ejecutivas, etc.). La línea de investigación en la que se enmarca este trabajo de investigación pretende diseñar y desarrollar un perfil cognitivo basado no sólo en el resultado obtenido en esa batería de test, sino también en información teórica que engloba tanto estructuras anatómicas como relaciones funcionales e información anatómica obtenida de los estudios de imagen. De esta forma, el perfil cognitivo utilizado para diseñar los tratamientos integra información personalizada y basada en la evidencia. Las técnicas de neuroimagen representan una herramienta fundamental en la identificación de lesiones para la generación de estos perfiles cognitivos. La aproximación clásica utilizada en la identificación de lesiones consiste en delinear manualmente regiones anatómicas cerebrales. Esta aproximación presenta diversos problemas relacionados con inconsistencias de criterio entre distintos clínicos, reproducibilidad y tiempo. Por tanto, la automatización de este procedimiento es fundamental para asegurar una extracción objetiva de información. La delineación automática de regiones anatómicas se realiza mediante el registro tanto contra atlas como contra otros estudios de imagen de distintos sujetos. Sin embargo, los cambios patológicos asociados al DCA están siempre asociados a anormalidades de intensidad y/o cambios en la localización de las estructuras. Este hecho provoca que los algoritmos de registro tradicionales basados en intensidad no funcionen correctamente y requieran la intervención del clínico para seleccionar ciertos puntos (que en esta tesis hemos denominado puntos singulares). Además estos algoritmos tampoco permiten que se produzcan deformaciones grandes deslocalizadas. Hecho que también puede ocurrir ante la presencia de lesiones provocadas por un accidente cerebrovascular (ACV) o un traumatismo craneoencefálico (TCE). Esta tesis se centra en el diseño, desarrollo e implementación de una metodología para la detección automática de estructuras lesionadas que integra algoritmos cuyo objetivo principal es generar resultados que puedan ser reproducibles y objetivos. Esta metodología se divide en cuatro etapas: pre-procesado, identificación de puntos singulares, registro y detección de lesiones. Los trabajos y resultados alcanzados en esta tesis son los siguientes: Pre-procesado. En esta primera etapa el objetivo es homogeneizar todos los datos de entrada con el objetivo de poder extraer conclusiones válidas de los resultados obtenidos. Esta etapa, por tanto, tiene un gran impacto en los resultados finales. Se compone de tres operaciones: eliminación del cráneo, normalización en intensidad y normalización espacial. Identificación de puntos singulares. El objetivo de esta etapa es automatizar la identificación de puntos anatómicos (puntos singulares). Esta etapa equivale a la identificación manual de puntos anatómicos por parte del clínico, permitiendo: identificar un mayor número de puntos lo que se traduce en mayor información; eliminar el factor asociado a la variabilidad inter-sujeto, por tanto, los resultados son reproducibles y objetivos; y elimina el tiempo invertido en el marcado manual de puntos. Este trabajo de investigación propone un algoritmo de identificación de puntos singulares (descriptor) basado en una solución multi-detector y que contiene información multi-paramétrica: espacial y asociada a la intensidad. Este algoritmo ha sido contrastado con otros algoritmos similares encontrados en el estado del arte. Registro. En esta etapa se pretenden poner en concordancia espacial dos estudios de imagen de sujetos/pacientes distintos. El algoritmo propuesto en este trabajo de investigación está basado en descriptores y su principal objetivo es el cálculo de un campo vectorial que permita introducir deformaciones deslocalizadas en la imagen (en distintas regiones de la imagen) y tan grandes como indique el vector de deformación asociado. El algoritmo propuesto ha sido comparado con otros algoritmos de registro utilizados en aplicaciones de neuroimagen que se utilizan con estudios de sujetos control. Los resultados obtenidos son prometedores y representan un nuevo contexto para la identificación automática de estructuras. Identificación de lesiones. En esta última etapa se identifican aquellas estructuras cuyas características asociadas a la localización espacial y al área o volumen han sido modificadas con respecto a una situación de normalidad. Para ello se realiza un estudio estadístico del atlas que se vaya a utilizar y se establecen los parámetros estadísticos de normalidad asociados a la localización y al área. En función de las estructuras delineadas en el atlas, se podrán identificar más o menos estructuras anatómicas, siendo nuestra metodología independiente del atlas seleccionado. En general, esta tesis doctoral corrobora las hipótesis de investigación postuladas relativas a la identificación automática de lesiones utilizando estudios de imagen médica estructural, concretamente estudios de resonancia magnética. Basándose en estos cimientos, se han abrir nuevos campos de investigación que contribuyan a la mejora en la detección de lesiones. ABSTRACT Brain injury constitutes a serious social and health problem of increasing magnitude and of great diagnostic and therapeutic complexity. Its high incidence and survival rate, after the initial critical phases, makes it a prevalent problem that needs to be addressed. In particular, according to the World Health Organization (WHO), brain injury will be among the 10 most common causes of disability by 2020. Neurorehabilitation improves both cognitive and functional deficits and increases the autonomy of brain injury patients. The incorporation of new technologies to the neurorehabilitation tries to reach a new paradigm focused on designing intensive, personalized, monitored and evidence-based treatments. Since these four characteristics ensure the effectivity of treatments. Contrary to most medical disciplines, it is not possible to link symptoms and cognitive disorder syndromes, to assist the therapist. Currently, neurorehabilitation treatments are planned considering the results obtained from a neuropsychological assessment battery, which evaluates the functional impairment of each cognitive function (memory, attention, executive functions, etc.). The research line, on which this PhD falls under, aims to design and develop a cognitive profile based not only on the results obtained in the assessment battery, but also on theoretical information that includes both anatomical structures and functional relationships and anatomical information obtained from medical imaging studies, such as magnetic resonance. Therefore, the cognitive profile used to design these treatments integrates information personalized and evidence-based. Neuroimaging techniques represent an essential tool to identify lesions and generate this type of cognitive dysfunctional profiles. Manual delineation of brain anatomical regions is the classical approach to identify brain anatomical regions. Manual approaches present several problems related to inconsistencies across different clinicians, time and repeatability. Automated delineation is done by registering brains to one another or to a template. However, when imaging studies contain lesions, there are several intensity abnormalities and location alterations that reduce the performance of most of the registration algorithms based on intensity parameters. Thus, specialists may have to manually interact with imaging studies to select landmarks (called singular points in this PhD) or identify regions of interest. These two solutions have the same inconvenient than manual approaches, mentioned before. Moreover, these registration algorithms do not allow large and distributed deformations. This type of deformations may also appear when a stroke or a traumatic brain injury (TBI) occur. This PhD is focused on the design, development and implementation of a new methodology to automatically identify lesions in anatomical structures. This methodology integrates algorithms whose main objective is to generate objective and reproducible results. It is divided into four stages: pre-processing, singular points identification, registration and lesion detection. Pre-processing stage. In this first stage, the aim is to standardize all input data in order to be able to draw valid conclusions from the results. Therefore, this stage has a direct impact on the final results. It consists of three steps: skull-stripping, spatial and intensity normalization. Singular points identification. This stage aims to automatize the identification of anatomical points (singular points). It involves the manual identification of anatomical points by the clinician. This automatic identification allows to identify a greater number of points which results in more information; to remove the factor associated to inter-subject variability and thus, the results are reproducible and objective; and to eliminate the time spent on manual marking. This PhD proposed an algorithm to automatically identify singular points (descriptor) based on a multi-detector approach. This algorithm contains multi-parametric (spatial and intensity) information. This algorithm has been compared with other similar algorithms found on the state of the art. Registration. The goal of this stage is to put in spatial correspondence two imaging studies of different subjects/patients. The algorithm proposed in this PhD is based on descriptors. Its main objective is to compute a vector field to introduce distributed deformations (changes in different imaging regions), as large as the deformation vector indicates. The proposed algorithm has been compared with other registration algorithms used on different neuroimaging applications which are used with control subjects. The obtained results are promising and they represent a new context for the automatic identification of anatomical structures. Lesion identification. This final stage aims to identify those anatomical structures whose characteristics associated to spatial location and area or volume has been modified with respect to a normal state. A statistical study of the atlas to be used is performed to establish which are the statistical parameters associated to the normal state. The anatomical structures that may be identified depend on the selected anatomical structures identified on the atlas. The proposed methodology is independent from the selected atlas. Overall, this PhD corroborates the investigated research hypotheses regarding the automatic identification of lesions based on structural medical imaging studies (resonance magnetic studies). Based on these foundations, new research fields to improve the automatic identification of lesions in brain injury can be proposed.

Cartografía local y sistemas de información geográfica participativos como herramientas de consolidación de la identidad local en la planificación urbana y territorial

Una de las características de la cartografía y SIG Participativos (SIGP) es incluir en sus métodos a la sociedad civil para aportar contenidos cualitativos a la información de sus territorios. Sin embargo no sólo se trata de datos, sino de los efectos que pueden tener estas prácticas sobre el territorio y su sociedad. El acceso a esa información se ve reducida en contraste con el incremento de información difundida a través de servicios de visualización, geoinformación y cartografía on-line. Todo esto hace que sea necesario el análisis del alcance real de las metodologías participativas en el uso de Información Geográfica (IG) y la comparación desde distintos contextos geográficos. También es importante conocer los beneficios e inconvenientes del acceso a la información para el planeamiento; desde la visibilidad de muchos pueblos desapercibidos en zonas rurales y periféricas, hasta la influencia en programas de gobierno sobre la gestión del territorio pasando por el conocimiento local espacial. El análisis se centró en los niveles de participación de la sociedad civil y sus grados de accesibilidad a la información (acceso y uso), dentro del estudio de los SIGP, Participatory Mapping, además se estudió de los TIG (Tecnologías de Información Geográfica), cartografías on-line (geoweb) y plataformas de geovisualización espacial, como recursos de Neocartografía. En este sentido, se realizó un trabajo de campo de cartografía participativa en Bolivia, se evaluaron distintos proyectos SIGP en países del norte y sur (comparativa de contextos en países en desarrollo) y se analizaron los resultados del cruce de las distintas variables.(validación, accesibilidad, verificación de datos, valor en la planificación e identidad) La tesis considera que ambos factores (niveles de participación y grado de accesibilidad) afectan a la (i) validación, verificación y calidad de los datos, la (ii) valor analítico en la planificación, y al (iii) modelo de identidad de un lugar, y que al ser tratados de forma integral, constituyen el valor añadido que los SIGP pueden aportar para lograr una planificación efectiva. Asimismo se comprueba, que la dimensión participativa en los SIGP varía según el contexto, la centralización de sus actores e intereses sectoriales. La información resultante de las prácticas SIGP tiende a estar restringida por la falta de legislaciones y por la ausencia de formatos estándar, que limitan la difusión e intercambio de la información. Todo esto repercute en la efectividad de una planificación estratégica y en la viabilidad de la implementación de cualquier proyecto sobre el territorio, y en consecuencia sobre los niveles de desarrollo de un país. Se confirma la hipótesis de que todos los elementos citados en los SIGP y mapeo participativo actuarán como herramientas válidas para el fortalecimiento y la eficacia en la planificación sólo si están interconectadas y vinculadas entre sí. Se plantea una propuesta metodológica ante las formas convencionales de planificación (nueva ruta del planeamiento; que incluye el intercambio de recursos y determinación participativa local antes de establecer la implementación), con ello, se logra incorporar los beneficios de las metodologías participativas en el manejo de la IG y los SIG (Sistemas de Información Geográfica) como instrumentos estratégicos para el desarrollo de la identidad local y la optimización en los procesos de planeamiento y estudios del territorio. Por último, se fomenta que en futuras líneas de trabajo los mapas de los SIGP y la cartografía participativa puedan llegar a ser instrumentos visuales representativos que transfieran valores identitarios del territorio y de su sociedad, y de esta manera, ayudar a alcanzar un mayor conocimiento, reconocimiento y valoración de los territorios para sus habitantes y sus planificadores. ABSTRACT A feature of participatory mapping and PGIS is to include the participation of the civil society, to provide qualitative information of their territories. However, focus is not only data, but also the effects that such practices themselves may have on the territory and their society. Access to this information is reduced in contrast to the increase of information disseminated through visualization services, geoinformation, and online cartography. Thus, the analysis of the real scope of participatory methodologies in the use of Geographic Information (GI) is necessary, including the comparison of different geographical contexts. It is also important to know the benefits and disadvantages of access to information needed for planning in different contexts, ranging from unnoticed rural areas and suburbs to influence on government programs on land management through local spatial knowledge. The analysis focused on the participation levels of civil society and the degrees of accessibility of the information (access and use) within the study of Participatory GIS (PGIS). In addition, this work studies GIT (Geographic Information Technologies), online cartographies (Geoweb) and platforms of spatial geovisualization, as resources of Neocartography. A participatory cartographic fieldwork was carried out in Bolivia. Several PGIS projects were evaluated in Northern and Southern countries (comparatively with the context of developing countries), and the results were analyzed for each these different variables. (validation, accessibility, verification,value, identity). The thesis considers that both factors (participation levels and degree of accessibility) affect the (i) validation, verification and quality of the data, (ii) analytical value for planning, and (iii) the identity of a place. The integrated management of all the above cited criteria constitutes an added value that PGISs can contribute to reach an effective planning. Also, it confirms the participatory dimension of PGISs varies according to the context, the centralization of its actors, and to sectorial interests. The resulting information from PGIS practices tends to be restricted by the lack of legislation and by the absence of standard formats, which limits in turn the diffusion and exchange of the information. All of this has repercussions in the effectiveness of a strategic planning and in the viability of the implementation of projects about the territory, and consequentially in the land development levels. The hypothesis is confirmed since all the described elements in PGISs and participatory mapping will act as valid tools in strengthening and improving the effectivity in planning only if they are interconnected and linked amongst themselves. This work, therefore, suggests a methodological proposal when faced with the conventional ways of planning: a new planning route which includes the resources exchange and local participatory determination before any plan is established -. With this, the benefits of participatory methodologies in the management of GI and GIS (Geographic Information Systems) is incorporated as a strategic instrument for development of local identity and optimization in planning processes and territory studies. Finally, the study outlines future work on PGIS maps and Participatory Mapping, such that these could eventually evolve into visual representative instruments that transfer identity values of the territory and its society. In this way, they would contribute to attain a better knowledge, recognition, and appraisement of the territories for their inhabitants and planners.