Evaluation of a PET Prototype Using LYSO:Ce Monolithic Detector Block

We have analyzed the performance of a PET demonstrator formed by two sectors of four monolithic detector blocks placed face-to-face. Both front-end and read-out electronics have been evaluated by means of coincidence measurements using a rotating 22Na source placed at the center of the sectors in order to emulate the behavior of a complete full ring. A continuous training method based on neural network (NN) algorithms has been carried out to determine the entrance points over the surface of the detectors. Reconstructed images from 1 MBq 22Na point source and 22Na Derenzo phantom have been obtained using both filtered back projection (FBP) analytic methods and the OSEM 3D iterative algorithm available in the STIR software package [1]. Preliminary data on image reconstruction from a 22Na point source with Ø = 0.25 mm show spatial resolutions from 1.7 to 2.1 mm FWHM in the transverse plane. The results confirm the viability of this design for the development of a full-ring brain PET scanner compatible with magnetic resonance imaging for human studies.

A new analog trigger system for the Cherenkov Telescope array

La astronomía de rayos γ estudia las partículas más energéticas que llegan a la Tierra desde el espacio. Estos rayos γ no se generan mediante procesos térmicos en simples estrellas, sino mediante mecanismos de aceleración de partículas en objetos celestes como núcleos de galaxias activos, púlsares, supernovas, o posibles procesos de aniquilación de materia oscura. Los rayos γ procedentes de estos objetos y sus características proporcionan una valiosa información con la que los científicos tratan de comprender los procesos físicos que ocurren en ellos y desarrollar modelos teóricos que describan su funcionamiento con fidelidad. El problema de observar rayos γ es que son absorbidos por las capas altas de la atmósfera y no llegan a la superficie (de lo contrario, la Tierra será inhabitable). De este modo, sólo hay dos formas de observar rayos γ embarcar detectores en satélites, u observar los efectos secundarios que los rayos γ producen en la atmósfera. Cuando un rayo γ llega a la atmósfera, interacciona con las partículas del aire y genera un par electrón - positrón, con mucha energía. Estas partículas secundarias generan a su vez más partículas secundarias cada vez menos energéticas. Estas partículas, mientras aún tienen energía suficiente para viajar más rápido que la velocidad de la luz en el aire, producen una radiación luminosa azulada conocida como radiación Cherenkov durante unos pocos nanosegundos. Desde la superficie de la Tierra, algunos telescopios especiales, conocidos como telescopios Cherenkov o IACTs (Imaging Atmospheric Cherenkov Telescopes), son capaces de detectar la radiación Cherenkov e incluso de tomar imágenes de la forma de la cascada Cherenkov. A partir de estas imágenes es posible conocer las principales características del rayo γ original, y con suficientes rayos se pueden deducir características importantes del objeto que los emitió, a cientos de años luz de distancia. Sin embargo, detectar cascadas Cherenkov procedentes de rayos γ no es nada fácil. Las cascadas generadas por fotones γ de bajas energías emiten pocos fotones, y durante pocos nanosegundos, y las correspondientes a rayos γ de alta energía, si bien producen más electrones y duran más, son más improbables conforme mayor es su energía. Esto produce dos líneas de desarrollo de telescopios Cherenkov: Para observar cascadas de bajas energías son necesarios grandes reflectores que recuperen muchos fotones de los pocos que tienen estas cascadas. Por el contrario, las cascadas de altas energías se pueden detectar con telescopios pequeños, pero conviene cubrir con ellos una superficie grande en el suelo para aumentar el número de eventos detectados. Con el objetivo de mejorar la sensibilidad de los telescopios Cherenkov actuales, en el rango de energía alto (> 10 TeV), medio (100 GeV - 10 TeV) y bajo (10 GeV - 100 GeV), nació el proyecto CTA (Cherenkov Telescope Array). Este proyecto en el que participan más de 27 países, pretende construir un observatorio en cada hemisferio, cada uno de los cuales contará con 4 telescopios grandes (LSTs), unos 30 medianos (MSTs) y hasta 70 pequeños (SSTs). Con un array así, se conseguirán dos objetivos. En primer lugar, al aumentar drásticamente el área de colección respecto a los IACTs actuales, se detectarán más rayos γ en todos los rangos de energía. En segundo lugar, cuando una misma cascada Cherenkov es observada por varios telescopios a la vez, es posible analizarla con mucha más precisión gracias a las técnicas estereoscópicas. La presente tesis recoge varios desarrollos técnicos realizados como aportación a los telescopios medianos y grandes de CTA, concretamente al sistema de trigger. Al ser las cascadas Cherenkov tan breves, los sistemas que digitalizan y leen los datos de cada píxel tienen que funcionar a frecuencias muy altas (≈1 GHz), lo que hace inviable que funcionen de forma continua, ya que la cantidad de datos guardada será inmanejable. En su lugar, las señales analógicas se muestrean, guardando las muestras analógicas en un buffer circular de unos pocos µs. Mientras las señales se mantienen en el buffer, el sistema de trigger hace un análisis rápido de las señales recibidas, y decide si la imagen que hay en el buér corresponde a una cascada Cherenkov y merece ser guardada, o por el contrario puede ignorarse permitiendo que el buffer se sobreescriba. La decisión de si la imagen merece ser guardada o no, se basa en que las cascadas Cherenkov producen detecciones de fotones en píxeles cercanos y en tiempos muy próximos, a diferencia de los fotones de NSB (night sky background), que llegan aleatoriamente. Para detectar cascadas grandes es suficiente con comprobar que más de un cierto número de píxeles en una región hayan detectado más de un cierto número de fotones en una ventana de tiempo de algunos nanosegundos. Sin embargo, para detectar cascadas pequeñas es más conveniente tener en cuenta cuántos fotones han sido detectados en cada píxel (técnica conocida como sumtrigger). El sistema de trigger desarrollado en esta tesis pretende optimizar la sensibilidad a bajas energías, por lo que suma analógicamente las señales recibidas en cada píxel en una región de trigger y compara el resultado con un umbral directamente expresable en fotones detectados (fotoelectrones). El sistema diseñado permite utilizar regiones de trigger de tamaño seleccionable entre 14, 21 o 28 píxeles (2, 3, o 4 clusters de 7 píxeles cada uno), y con un alto grado de solapamiento entre ellas. De este modo, cualquier exceso de luz en una región compacta de 14, 21 o 28 píxeles es detectado y genera un pulso de trigger. En la versión más básica del sistema de trigger, este pulso se distribuye por toda la cámara de forma que todos los clusters sean leídos al mismo tiempo, independientemente de su posición en la cámara, a través de un delicado sistema de distribución. De este modo, el sistema de trigger guarda una imagen completa de la cámara cada vez que se supera el número de fotones establecido como umbral en una región de trigger. Sin embargo, esta forma de operar tiene dos inconvenientes principales. En primer lugar, la cascada casi siempre ocupa sólo una pequeña zona de la cámara, por lo que se guardan muchos píxeles sin información alguna. Cuando se tienen muchos telescopios como será el caso de CTA, la cantidad de información inútil almacenada por este motivo puede ser muy considerable. Por otro lado, cada trigger supone guardar unos pocos nanosegundos alrededor del instante de disparo. Sin embargo, en el caso de cascadas grandes la duración de las mismas puede ser bastante mayor, perdiéndose parte de la información debido al truncamiento temporal. Para resolver ambos problemas se ha propuesto un esquema de trigger y lectura basado en dos umbrales. El umbral alto decide si hay un evento en la cámara y, en caso positivo, sólo las regiones de trigger que superan el nivel bajo son leídas, durante un tiempo más largo. De este modo se evita guardar información de píxeles vacíos y las imágenes fijas de las cascadas se pueden convertir en pequeños \vídeos" que representen el desarrollo temporal de la cascada. Este nuevo esquema recibe el nombre de COLIBRI (Concept for an Optimized Local Image Building and Readout Infrastructure), y se ha descrito detalladamente en el capítulo 5. Un problema importante que afecta a los esquemas de sumtrigger como el que se presenta en esta tesis es que para sumar adecuadamente las señales provenientes de cada píxel, estas deben tardar lo mismo en llegar al sumador. Los fotomultiplicadores utilizados en cada píxel introducen diferentes retardos que deben compensarse para realizar las sumas adecuadamente. El efecto de estos retardos ha sido estudiado, y se ha desarrollado un sistema para compensarlos. Por último, el siguiente nivel de los sistemas de trigger para distinguir efectivamente las cascadas Cherenkov del NSB consiste en buscar triggers simultáneos (o en tiempos muy próximos) en telescopios vecinos. Con esta función, junto con otras de interfaz entre sistemas, se ha desarrollado un sistema denominado Trigger Interface Board (TIB). Este sistema consta de un módulo que irá montado en la cámara de cada LST o MST, y que estará conectado mediante fibras ópticas a los telescopios vecinos. Cuando un telescopio tiene un trigger local, este se envía a todos los vecinos conectados y viceversa, de modo que cada telescopio sabe si sus vecinos han dado trigger. Una vez compensadas las diferencias de retardo debidas a la propagación en las fibras ópticas y de los propios fotones Cherenkov en el aire dependiendo de la dirección de apuntamiento, se buscan coincidencias, y en el caso de que la condición de trigger se cumpla, se lee la cámara en cuestión, de forma sincronizada con el trigger local. Aunque todo el sistema de trigger es fruto de la colaboración entre varios grupos, fundamentalmente IFAE, CIEMAT, ICC-UB y UCM en España, con la ayuda de grupos franceses y japoneses, el núcleo de esta tesis son el Level 1 y la Trigger Interface Board, que son los dos sistemas en los que que el autor ha sido el ingeniero principal. Por este motivo, en la presente tesis se ha incluido abundante información técnica relativa a estos sistemas. Existen actualmente importantes líneas de desarrollo futuras relativas tanto al trigger de la cámara (implementación en ASICs), como al trigger entre telescopios (trigger topológico), que darán lugar a interesantes mejoras sobre los diseños actuales durante los próximos años, y que con suerte serán de provecho para toda la comunidad científica participante en CTA. ABSTRACT -ray astronomy studies the most energetic particles arriving to the Earth from outer space. This -rays are not generated by thermal processes in mere stars, but by means of particle acceleration mechanisms in astronomical objects such as active galactic nuclei, pulsars, supernovas or as a result of dark matter annihilation processes. The γ rays coming from these objects and their characteristics provide with valuable information to the scientist which try to understand the underlying physical fundamentals of these objects, as well as to develop theoretical models able to describe them accurately. The problem when observing rays is that they are absorbed in the highest layers of the atmosphere, so they don't reach the Earth surface (otherwise the planet would be uninhabitable). Therefore, there are only two possible ways to observe γ rays: by using detectors on-board of satellites, or by observing their secondary effects in the atmosphere. When a γ ray reaches the atmosphere, it interacts with the particles in the air generating a highly energetic electron-positron pair. These secondary particles generate in turn more particles, with less energy each time. While these particles are still energetic enough to travel faster than the speed of light in the air, they produce a bluish radiation known as Cherenkov light during a few nanoseconds. From the Earth surface, some special telescopes known as Cherenkov telescopes or IACTs (Imaging Atmospheric Cherenkov Telescopes), are able to detect the Cherenkov light and even to take images of the Cherenkov showers. From these images it is possible to know the main parameters of the original -ray, and with some -rays it is possible to deduce important characteristics of the emitting object, hundreds of light-years away. However, detecting Cherenkov showers generated by γ rays is not a simple task. The showers generated by low energy -rays contain few photons and last few nanoseconds, while the ones corresponding to high energy -rays, having more photons and lasting more time, are much more unlikely. This results in two clearly differentiated development lines for IACTs: In order to detect low energy showers, big reflectors are required to collect as much photons as possible from the few ones that these showers have. On the contrary, small telescopes are able to detect high energy showers, but a large area in the ground should be covered to increase the number of detected events. With the aim to improve the sensitivity of current Cherenkov showers in the high (> 10 TeV), medium (100 GeV - 10 TeV) and low (10 GeV - 100 GeV) energy ranges, the CTA (Cherenkov Telescope Array) project was created. This project, with more than 27 participating countries, intends to build an observatory in each hemisphere, each one equipped with 4 large size telescopes (LSTs), around 30 middle size telescopes (MSTs) and up to 70 small size telescopes (SSTs). With such an array, two targets would be achieved. First, the drastic increment in the collection area with respect to current IACTs will lead to detect more -rays in all the energy ranges. Secondly, when a Cherenkov shower is observed by several telescopes at the same time, it is possible to analyze it much more accurately thanks to the stereoscopic techniques. The present thesis gathers several technical developments for the trigger system of the medium and large size telescopes of CTA. As the Cherenkov showers are so short, the digitization and readout systems corresponding to each pixel must work at very high frequencies (_ 1 GHz). This makes unfeasible to read data continuously, because the amount of data would be unmanageable. Instead, the analog signals are sampled, storing the analog samples in a temporal ring buffer able to store up to a few _s. While the signals remain in the buffer, the trigger system performs a fast analysis of the signals and decides if the image in the buffer corresponds to a Cherenkov shower and deserves to be stored, or on the contrary it can be ignored allowing the buffer to be overwritten. The decision of saving the image or not, is based on the fact that Cherenkov showers produce photon detections in close pixels during near times, in contrast to the random arrival of the NSB phtotons. Checking if more than a certain number of pixels in a trigger region have detected more than a certain number of photons during a certain time window is enough to detect large showers. However, taking also into account how many photons have been detected in each pixel (sumtrigger technique) is more convenient to optimize the sensitivity to low energy showers. The developed trigger system presented in this thesis intends to optimize the sensitivity to low energy showers, so it performs the analog addition of the signals received in each pixel in the trigger region and compares the sum with a threshold which can be directly expressed as a number of detected photons (photoelectrons). The trigger system allows to select trigger regions of 14, 21, or 28 pixels (2, 3 or 4 clusters with 7 pixels each), and with extensive overlapping. In this way, every light increment inside a compact region of 14, 21 or 28 pixels is detected, and a trigger pulse is generated. In the most basic version of the trigger system, this pulse is just distributed throughout the camera in such a way that all the clusters are read at the same time, independently from their position in the camera, by means of a complex distribution system. Thus, the readout saves a complete camera image whenever the number of photoelectrons set as threshold is exceeded in a trigger region. However, this way of operating has two important drawbacks. First, the shower usually covers only a little part of the camera, so many pixels without relevant information are stored. When there are many telescopes as will be the case of CTA, the amount of useless stored information can be very high. On the other hand, with every trigger only some nanoseconds of information around the trigger time are stored. In the case of large showers, the duration of the shower can be quite larger, loosing information due to the temporal cut. With the aim to solve both limitations, a trigger and readout scheme based on two thresholds has been proposed. The high threshold decides if there is a relevant event in the camera, and in the positive case, only the trigger regions exceeding the low threshold are read, during a longer time. In this way, the information from empty pixels is not stored and the fixed images of the showers become to little \`videos" containing the temporal development of the shower. This new scheme is named COLIBRI (Concept for an Optimized Local Image Building and Readout Infrastructure), and it has been described in depth in chapter 5. An important problem affecting sumtrigger schemes like the one presented in this thesis is that in order to add the signals from each pixel properly, they must arrive at the same time. The photomultipliers used in each pixel introduce different delays which must be compensated to perform the additions properly. The effect of these delays has been analyzed, and a delay compensation system has been developed. The next trigger level consists of looking for simultaneous (or very near in time) triggers in neighbour telescopes. These function, together with others relating to interfacing different systems, have been developed in a system named Trigger Interface Board (TIB). This system is comprised of one module which will be placed inside the LSTs and MSTs cameras, and which will be connected to the neighbour telescopes through optical fibers. When a telescope receives a local trigger, it is resent to all the connected neighbours and vice-versa, so every telescope knows if its neighbours have been triggered. Once compensated the delay differences due to propagation in the optical fibers and in the air depending on the pointing direction, the TIB looks for coincidences, and in the case that the trigger condition is accomplished, the camera is read a fixed time after the local trigger arrived. Despite all the trigger system is the result of the cooperation of several groups, specially IFAE, Ciemat, ICC-UB and UCM in Spain, with some help from french and japanese groups, the Level 1 and the Trigger Interface Board constitute the core of this thesis, as they have been the two systems designed by the author of the thesis. For this reason, a large amount of technical information about these systems has been included. There are important future development lines regarding both the camera trigger (implementation in ASICS) and the stereo trigger (topological trigger), which will produce interesting improvements for the current designs during the following years, being useful for all the scientific community participating in CTA.

Evaluation of APD and SiPM Matrices as Sensors for Monolithic PET Detector Block

Gamma detectors based on monolithic scintillator blocks coupled to APDs matrices have proved to be a good alternative to pixelated ones for PET scanners. They provide comparable spatial resolution, improve the sensitivity and make easier the mechanical design of the system. In this study we evaluate by means of Geant4-based simulations the possibility of replacing the APDs by SiPMs. Several commercial matrices of light sensors coupled to LYSO:Ce monolithic blocks have been simulated and compared. Regarding the spatial resolution and linearity of the detector, SiPMs with high photo detection efficiency could become an advantageous replacement for the APDs

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.