An investigation of the performance of a new Mechanical thrombectomy device using Bond Graph modelling: application to the extraction of blood clots in the middle cerebral artery

A number of thrombectomy devices using a variety of methods have now been developed to facilitate clot removal. We present research involving one such experimental device recently developed in the UK, called a ‘GP’ Thrombus Aspiration Device (GPTAD). This device has the potential to bring about the extraction of a thrombus. Although the device is at a relatively early stage of development, the results look encouraging. In this work, we present an analysis and modeling of the GPTAD by means of the bond graph technique; it seems to be a highly effective method of simulating the device under a variety of conditions. Such modeling is useful in optimizing the GPTAD and predicting the result of clot extraction. The aim of this simulation model is to obtain the minimum pressure necessary to extract the clot and to verify that both the pressure and the time required to complete the clot extraction are realistic for use in clinical situations, and are consistent with any experimentally obtained data. We therefore consider aspects of rheology and mechanics in our modeling.

Detección y seguimiento de objetos en vídeos de actividades de vida diaria para rehabilitación de pacientes con daño cerebral adquirido

Las técnicas de rehabilitación permiten la recuperación y mejora de las funciones dañadas o deterioradas y ayuda al paciente con DCA a adaptarse a su nueva situación. El avance tecnológico que se ha producido en las últimas décadas, ha impulsado la investigación en el diseño y desarrollo de nuevos modelos de rehabilitación. La tecnología de vídeo interactivo se convierte en un elemento de apoyo en estos nuevos modelos rehabilitadores. Se hace necesario desarrollar nuevos algoritmos de segmentación y seguimiento que permitan dotar de información adicional a los vídeos. En este trabajo se han implementado y evaluado dos métodos que permiten realizar la detección y el seguimiento de objetos de interés.

Análisis comparativo de algoritmos de aprendizaje para predecir la evolución de pacientes con Daño Cerebral Adquirido

ste trabajo presenta un análisis comparativo entre tres algoritmos de aprendizaje diferentes basados en Árboles de Decisión (C4.5) y Redes Neuronales Artificiales (Perceptrón Multicapa MLP y Red Neuronal de Regresión General GRNN) que han sido implementados con el objetivo de predecir los resultados de la rehabilitación cognitiva de personas con daño cerebral adquirido. En el análisis se han incluido datos demográficos del paciente, el perfil de afectación y los resultados provenientes de las tareas de rehabilitación ejecutadas por los pacientes. Los modelos han sido evaluados utilizando la base de datos del Institut Guttmann. El rendimiento de los algoritmos se midió a través del análisis de la especificidad, sensibilidad y exactitud en la precisión y el análisis de la matriz de confusión. Los resultados muestran que la implementación del C4.5 alcanzó una especificidad, sensibilidad y exactitud en la precisión del 98.43%, 83.77% y 89.42% respectivamente. El rendimiento del C4.5 fue significativamente superior al obtenido por el Perceptrón Multicapa y la Red de Regresión General.

Minería de Datos usando Metaplasticidad Artificial en la Rehabilitación Cognitiva de Pacientes con Daño Cerebral

El propósito principal de esta investigación es la aplicación de la Metaplasticidad Artificial en un Perceptrón Multicapa (AMMLP) como una herramienta de minería de datos para la predicción y extracción explícita de conocimiento del proceso de rehabilitación cognitiva en pacientes con daño cerebral adquirido. Los resultados obtenidos por el AMMLP junto con el posterior análisis de la base de datos ayudarían a los terapeutas a conocer las características de los pacientes que mejoran y los programas de rehabilitación que han seguido. Esto incrementaría el conocimiento del proceso de rehabilitación y facilitaría la elaboración de hipótesis terapéuticas permitiendo la optimización y personalización de las terapias. La evaluación del AMMLP se ha realizado con datos proporcionados por el Institut Guttmann. Los resultados del AMMLP fueron comparados con los obtenidos con una red neuronal de retropropagación y con árboles de decisión. La exactitud en la predicción obtenida por el AMMLP en la subfunción cognitiva memoria verbal-visual fue de 90.71 %, resultado muy superior a los obtenidos por los demás algoritmos.

Análisis de interfaces basadas en movimientos de iris y de cabeza para personas con parálisis cerebral

Este documento es la memoria final del trabajo de fin de Máster para optar al título de Máster en Ingeniería de Sistemas Electrónicos. El trabajo lleva por nombre “Análisis de interfaces basadas en movimientos de iris y de cabeza para personas con parálisis cerebral”. Ha sido desarrollado por el Ing. Alejandro Clemotte bajo la supervisión del Dr. Rafael Raya, Dr. Ramón Ceres y el Dr. Ricardo de Cordoba en el periodo 2011-2013. El trabajo ha sido desarrollado en las instalaciones del grupo de bioingeniería del Consejo Superior de Investigaciones Científicas (GBIO-CSIC) [1] en el marco de desarrollo del Máster en Ingeniería de Sistemas Electrónicos de la Universidad Politécnica de Madrid. Los avances tecnológicos permiten mejorar la calidad de vida de las personas. Sin embargo en ocasiones, la tecnología no se encuentra al alcance de todos los seres humanos ya que quienes padecen de limitaciones motrices, auditivas, del habla, etc., no pueden acceder a estos beneficios por la falta de interfaces adaptadas a las capacidades de estos colectivos menores. En particular el ordenador es una herramienta tecnológica que permite realizar infinitud de tareas, tanto sociales, de rehabilitación, del tipo lúdicas, etc. [2], difícilmente accesible para personas con capacidades limitadas. Es por ello importante el desarrollo de esfuerzos que permitan la construcción de herramientas de acceso universal. El trabajo realizado consiste en estudiar de forma práctica el desempeño de personas con parálisis cerebral y sin discapacidad mientras que estas realizan tareas de alcance al objetivo. Las tareas serán realizadas con dos interfaces alternativas al ordenador. Se analizaran las limitaciones técnicas de cada una de ellas mediante la definición de métricas especiales y se realizará una propuesta conceptual para la reducción de tales limitaciones, con el fin de mejorar la accesibilidad del computador para el grupo de personas con discapacidad. Calificación del tribunal: 10 con matrícula de honor

Relación entre las pruebas de funcionalidad de la marcha en personas con daño cerebral adquirido en fase subaguda

Objetivo: Analizar el grado de relación entre cuatro pruebas que valoran la funcionalidad de la marcha en sujetos jóvenes con daño cerebral adquirido (DCA) en fase subaguda y conocer el grado de relación entre estas pruebas y la percepción subjetiva de seguridad en actividades de la vida diaria. Metodología: 67 participantes jóvenes con DCA en fase subaguda (43 hombres y 24 mujeres) con una edad media 35,09 años. Se realizó estadística descriptiva de todas las variables demográficas: género, edad, IMC, meses desde que se produjo la lesión y etiología lesional. Para analizar si existe correlación entre las variables se utilizó el coeficiente de Pearson. Resultados: El Timed 10-Meter Walk presenta una correlación muy alta con Timed Up and Go (TUG) (r=093), alta con el 6-Minute Walk Test (r=0,77) y moderada con el Step Test (r=0,56). El 6-Minute Walk Test presenta una correlación alta con el TUG (r=0,82) y una correlación moderada con el Step Test (r=0,69). El Step Test presenta una correlación moderada con el TUG (r= -0,68). The Activities-specific Balance Confidence Scale (ABC) presenta una correlación moderada con el Timed 10-Meter Walk (r=0,42), TUG (R=0,40), 6-Minute Walk Test (r=0,40) y Step Test (r=0,44). Conclusiones: Las pruebas de funcionalidad de la marcha presentan una correlación significativa entre moderada y muy alta en personas jóvenes con DCA. El ABC presenta una correlación significativa moderada con las cuatro variables de funcionalidad de la marcha analizadas en esta población

Análisis del efecto de las actividades físicas grupales en pacientes con daño cerebral adquirido en fase subaguda

Introducción. El daño cerebral adquirido (DCA) hace referencia a cualquier tipo de lesión no degenerativa que se produce en el cerebro. Las actividades físicas grupales (AFG) se presentan como un tratamiento efectivo para la mejora de la capacidad funcional. Objetivo. Analizar la eficacia de un programa de AFG en personas con DCA en fase subaguda para su integración física en la comunidad. Pacientes y métodos. Treinta y tres pacientes con DCA, con una edad de 33,18 ± 10,39 años, participaron en un programa de AFG (talleres de circuito, equilibrio simple, equilibrio dual, desplazamiento dual y actividades físico-deportivas) de 10 semanas. Al comenzar y concluir el programa se evaluaron las variables de velocidad (prueba de velocidad de la marcha en 10 metros), resistencia (prueba de marcha de seis minutos), equilibrio dinámico (Step Test), capacidad funcional(Timed Up & Go), escala de percepción de seguridad (Activities-specific Balance Confidence Scale) y Physical Activity and Disability Survey (PADS), el promedio por hora de la intensidad de la actividad y el número de pasos fuera del centro de rehabilitación (usando monitores de actividad física). La prueba t para muestras relacionadas se utilizó para evaluar las diferencias en las variables. Resultados. Se hallaron diferencias significativas (p ≤ 0,05) en las variables de velocidad, resistencia, equilibrio, capacidad funcional, percepción de seguridad, percepción de realización de actividad general (pregunta 3 del PADS) y número de pasos. Conclusión. Los programas de AFG mejoran las capacidades físicas, percepción de seguridad, realización de actividad en general y número de pasos, lo que puede conllevar una mayor participación en la comunidad.

Relación de la mejora de la calidad de vida de los sujetos que practican actividad física con daño cerebral adquirido

RELACIÓN DE LA MEJORA DE LA CALIDAD DE VIDA DE LOS SUJETOS QUE PRACTICAN ACTIVIDAD FÍSICA CON DEÑO CEREBRAL ADQUIRIDO

Random positions of dendritic spines in human cerebral cortex

Dendritic spines establish most excitatory synapses in the brain and are located in Purkinje cell’s dendrites along helical paths, perhaps maximizing the probability to contact different axons. To test whether spine helixes also occur in neocortex, we reconstructed >500 dendritic segments from adult human cortex obtained from autopsies. With Fourier analysis and spatial statistics, we analyzed spine position along apical and basal dendrites of layer 3 pyramidal neurons from frontal, temporal, and cingulate cortex. Although we occasionally detected helical positioning, for the great majority of dendrites we could not reject the null hypothesis of spatial randomness in spine locations, either in apical or basal dendrites, in neurons of different cortical areas or among spines of different volumes and lengths. We conclude that in adult human neocortex spine positions are mostly random. We discuss the relevance of these results for spine formation and plasticity and their functional impact for cortical circuits.

Random positioning of dendritic spines in the human cerebral cortex

Dendritic spines establish most excitatory synapses in the brain and are located in Purkinje cell?s dendrites along helical paths, perhaps maximizing the probability to contact different axons. To test whether spine helixes also occur in neocortex, we reconstructed ?500 dendritic segments from adult human cortex obtained from autopsies. With Fourier analysis and spatial statistics, we analyzed spine position along apical and basal dendrites of layer 3 pyramidal neurons from frontal, temporal, and cingulate cortex. Although we occasionally detected helical positioning, for the great majority of dendrites we could not reject the null hypothesis of spatial randomness in spine locations, either in apical or basal dendrites, in neurons of different cortical areas or among spines of different volumes and lengths. We conclude that in adult human neocortex spine positions are mostly random. We discuss the relevance of these results for spine formation and plasticity and their functional impact for cortical circuits.

Análisis de la actividad neuronal y cerebral mediante técnicas de redes complejas

El cerebro humano es probablemente uno de los sistemas más complejos a los que nos enfrentamos en la actualidad, si bien es también uno de los más fascinantes. Sin embargo, la compresión de cómo el cerebro organiza su actividad para llevar a cabo tareas complejas es un problema plagado de restos y obstáculos. En sus inicios la neuroimagen y la electrofisiología tenían como objetivo la identificación de regiones asociadas a activaciones relacionadas con tareas especificas, o con patrones locales que variaban en el tiempo dada cierta actividad. Sin embargo, actualmente existe un consenso acerca de que la actividad cerebral tiene un carácter temporal multiescala y espacialmente extendido, lo que lleva a considerar el cerebro como una gran red de áreas cerebrales coordinadas, cuyas conexiones funcionales son continuamente creadas y destruidas. Hasta hace poco, el énfasis de los estudios de la actividad cerebral funcional se han centrado en la identidad de los nodos particulares que forman estas redes, y en la caracterización de métricas de conectividad entre ellos: la hipótesis subyacente es que cada nodo, que es una representación mas bien aproximada de una región cerebral dada, ofrece a una única contribución al total de la red. Por tanto, la neuroimagen funcional integra los dos ingredientes básicos de la neuropsicología: la localización de la función cognitiva en módulos cerebrales especializados y el rol de las fibras de conexión en la integración de dichos módulos. Sin embargo, recientemente, la estructura y la función cerebral han empezado a ser investigadas mediante la Ciencia de la Redes, una interpretación mecánico-estadística de una antigua rama de las matemáticas: La teoría de grafos. La Ciencia de las Redes permite dotar a las redes funcionales de una gran cantidad de propiedades cuantitativas (robustez, centralidad, eficiencia, ...), y así enriquecer el conjunto de elementos que describen objetivamente la estructura y la función cerebral a disposición de los neurocientíficos. La conexión entre la Ciencia de las Redes y la Neurociencia ha aportado nuevos puntos de vista en la comprensión de la intrincada anatomía del cerebro, y de cómo las patrones de actividad cerebral se pueden sincronizar para generar las denominadas redes funcionales cerebrales, el principal objeto de estudio de esta Tesis Doctoral. Dentro de este contexto, la complejidad emerge como el puente entre las propiedades topológicas y dinámicas de los sistemas biológicos y, específicamente, en la relación entre la organización y la dinámica de las redes funcionales cerebrales. Esta Tesis Doctoral es, en términos generales, un estudio de cómo la actividad cerebral puede ser entendida como el resultado de una red de un sistema dinámico íntimamente relacionado con los procesos que ocurren en el cerebro. Con este fin, he realizado cinco estudios que tienen en cuenta ambos aspectos de dichas redes funcionales: el topológico y el dinámico. De esta manera, la Tesis está dividida en tres grandes partes: Introducción, Resultados y Discusión. En la primera parte, que comprende los Capítulos 1, 2 y 3, se hace un resumen de los conceptos más importantes de la Ciencia de las Redes relacionados al análisis de imágenes cerebrales. Concretamente, el Capitulo 1 está dedicado a introducir al lector en el mundo de la complejidad, en especial, a la complejidad topológica y dinámica de sistemas acoplados en red. El Capítulo 2 tiene como objetivo desarrollar los fundamentos biológicos, estructurales y funcionales del cerebro, cuando éste es interpretado como una red compleja. En el Capítulo 3, se resumen los objetivos esenciales y tareas que serán desarrolladas a lo largo de la segunda parte de la Tesis. La segunda parte es el núcleo de la Tesis, ya que contiene los resultados obtenidos a lo largo de los últimos cuatro años. Esta parte está dividida en cinco Capítulos, que contienen una versión detallada de las publicaciones llevadas a cabo durante esta Tesis. El Capítulo 4 está relacionado con la topología de las redes funcionales y, específicamente, con la detección y cuantificación de los nodos mas importantes: aquellos denominados “hubs” de la red. En el Capítulo 5 se muestra como las redes funcionales cerebrales pueden ser vistas no como una única red, sino más bien como una red-de-redes donde sus componentes tienen que coexistir en una situación de balance funcional. De esta forma, se investiga cómo los hemisferios cerebrales compiten para adquirir centralidad en la red-de-redes, y cómo esta interacción se mantiene (o no) cuando se introducen fallos deliberadamente en la red funcional. El Capítulo 6 va un paso mas allá al considerar las redes funcionales como sistemas vivos. En este Capítulo se muestra cómo al analizar la evolución de la topología de las redes, en vez de tratarlas como si estas fueran un sistema estático, podemos caracterizar mejor su estructura. Este hecho es especialmente relevante cuando se quiere tratar de encontrar diferencias entre grupos que desempeñan una tarea de memoria, en la que las redes funcionales tienen fuertes fluctuaciones. En el Capítulo 7 defino cómo crear redes parenclíticas a partir de bases de datos de actividad cerebral. Este nuevo tipo de redes, recientemente introducido para estudiar las anormalidades entre grupos de control y grupos anómalos, no ha sido implementado nunca en datos cerebrales y, en este Capítulo explico cómo hacerlo cuando se quiere evaluar la consistencia de la dinámica cerebral. Para concluir esta parte de la Tesis, el Capítulo 8 se centra en la relación entre las propiedades topológicas de los nodos dentro de una red y sus características dinámicas. Como mostraré más adelante, existe una relación entre ellas que revela que la posición de un nodo dentro una red está íntimamente correlacionada con sus propiedades dinámicas. Finalmente, la última parte de esta Tesis Doctoral está compuesta únicamente por el Capítulo 9, el cual contiene las conclusiones y perspectivas futuras que pueden surgir de los trabajos expuestos. En vista de todo lo anterior, espero que esta Tesis aporte una perspectiva complementaria sobre uno de los más extraordinarios sistemas complejos frente a los que nos encontramos: El cerebro humano. ABSTRACT The human brain is probably one of the most complex systems we are facing, thus being a timely and fascinating object of study. Characterizing how the brain organizes its activity to carry out complex tasks is highly non-trivial. While early neuroimaging and electrophysiological studies typically aimed at identifying patches of task-specific activations or local time-varying patterns of activity, there has now been consensus that task-related brain activity has a temporally multiscale, spatially extended character, as networks of coordinated brain areas are continuously formed and destroyed. Up until recently, though, the emphasis of functional brain activity studies has been on the identity of the particular nodes forming these networks, and on the characterization of connectivity metrics between them, the underlying covert hypothesis being that each node, constituting a coarse-grained representation of a given brain region, provides a unique contribution to the whole. Thus, functional neuroimaging initially integrated the two basic ingredients of early neuropsychology: localization of cognitive function into specialized brain modules and the role of connection fibres in the integration of various modules. Lately, brain structure and function have started being investigated using Network Science, a statistical mechanics understanding of an old branch of pure mathematics: graph theory. Network Science allows endowing networks with a great number of quantitative properties, thus vastly enriching the set of objective descriptors of brain structure and function at neuroscientists’ disposal. The link between Network Science and Neuroscience has shed light about how the entangled anatomy of the brain is, and how cortical activations may synchronize to generate the so-called functional brain networks, the principal object under study along this PhD Thesis. Within this context, complexity appears to be the bridge between the topological and dynamical properties of biological systems and, more specifically, the interplay between the organization and dynamics of functional brain networks. This PhD Thesis is, in general terms, a study of how cortical activations can be understood as the output of a network of dynamical systems that are intimately related with the processes occurring in the brain. In order to do that, I performed five studies that encompass both the topological and the dynamical aspects of such functional brain networks. In this way, the Thesis is divided into three major parts: Introduction, Results and Discussion. In the first part, comprising Chapters 1, 2 and 3, I make an overview of the main concepts of Network Science related to the analysis of brain imaging. More specifically, Chapter 1 is devoted to introducing the reader to the world of complexity, specially to the topological and dynamical complexity of networked systems. Chapter 2 aims to develop the biological, topological and functional fundamentals of the brain when it is seen as a complex network. Next, Chapter 3 summarizes the main objectives and tasks that will be developed along the forthcoming Chapters. The second part of the Thesis is, in turn, its core, since it contains the results obtained along these last four years. This part is divided into five Chapters, containing a detailed version of the publications carried out during the Thesis. Chapter 4 is related to the topology of functional networks and, more specifically, to the detection and quantification of the leading nodes of the network: the hubs. In Chapter 5 I will show that functional brain networks can be viewed not as a single network, but as a network-of-networks, where its components have to co-exist in a trade-off situation. In this way, I investigate how the brain hemispheres compete for acquiring the centrality of the network-of-networks and how this interplay is maintained (or not) when failures are introduced in the functional network. Chapter 6 goes one step beyond by considering functional networks as living systems. In this Chapter I show how analyzing the evolution of the network topology instead of treating it as a static system allows to better characterize functional networks. This fact is especially relevant when trying to find differences between groups performing certain memory tasks, where functional networks have strong fluctuations. In Chapter 7 I define how to create parenclitic networks from brain imaging datasets. This new kind of networks, recently introduced to study abnormalities between control and anomalous groups, have not been implemented with brain datasets and I explain in this Chapter how to do it when evaluating the consistency of brain dynamics. To conclude with this part of the Thesis, Chapter 8 is devoted to the interplay between the topological properties of the nodes within a network and their dynamical features. As I will show, there is an interplay between them which reveals that the position of a node in a network is intimately related with its dynamical properties. Finally, the last part of this PhD Thesis is composed only by Chapter 9, which contains the conclusions and future perspectives that may arise from the exposed results. In view of all, I hope that reading this Thesis will give a complementary perspective of one of the most extraordinary complex systems: The human brain.