Procesamiento de imágenes cerebrales en GPU

Abstract: As time has passed, the general purpose programming paradigm has evolved, producing different hardware architectures whose characteristics differ widely. In this work, we are going to demonstrate, through different applications belonging to the field of Image Processing, the existing difference between three Nvidia hardware platforms: two of them belong to the GeForce graphics cards series, the GTX 480 and the GTX 980 and one of the low consumption platforms which purpose is to allow the execution of embedded applications as well as providing an extreme efficiency: the Jetson TK1. With respect to the test applications we will use five examples from Nvidia CUDA Samples. These applications are directly related to Image Processing, as the algorithms they use are similar to those from the field of medical image registration. After the tests, it will be proven that GTX 980 is both the device with the highest computational power and the one that has greater consumption, it will be seen that Jetson TK1 is the most efficient platform, it will be shown that GTX 480 produces more heat than the others and we will learn other effects produced by the existing difference between the architecture of the devices.

The powerful pull of brain images. 'El enorme poder de atracción de las imágenes cerebrales'.

Resumen basado en el de la publicación

Desarrollo de una herramienta para el análisis de imágenes cerebrales multimodales

En la actualidad, el desarrollo de las tecnologías de adquisición y análisis de imagen médica permiten la implementación de aplicaciones con fines clínicos y de investigación que resulten en un mejor conocimiento de la fisiopatología humana y, en la práctica, un mejor tratamiento a los pacientes. Utilizando imágenes de resonancia magnética nuclear y de tomografía por emisión de fotón único (SPECT), se han desarrollado los algoritmos de registro necesarios para ser integrados en dos procedimientos de uso clínico. En el primero de estos procedimientos, el objetivo es la localización del foco epileptogénico en casos de epilepsia fármacorresistente mediante el protocolo denominado SISCOM. En este contexto, se ha implementado un algoritmo de registro rígido para el corregistro de Resonancia Magnética e imagen SPECT interictal, así como un algoritmo de registro afín que ayuda a la segmentación de imágenes SPECT. Así mismo, se han validado y caracterizado ambos algoritmos y la librería sobre la que se han desarrollado. El segundo procedimiento tiene por objeto la cuantificación de neurotransmisores dopaminérgicos para el diagnóstico de Enfermedad de Parkinson. En este contexto, se ha implementado un algoritmo de registro SPECT-template necesario para realizar correctamente la cuantificación.

Detección automática con snakes y representación 3D sobre imágenes cerebrales

Comunicación presentada en la VI Conferencia de la Asociación Española para la Inteligencia Artificial (CAEPIA'95), Alicante, 15-17 noviembre 1995.

Supercomputación gráfica aplicada al análisis de imágenes cerebrales con niftyreg

Abstract: Medical image processing in general and brain image processing in particular are computationally intensive tasks. Luckily, their use can be liberalized by means of techniques such as GPU programming. In this article we study NiftyReg, a brain image processing library with a GPU implementation using CUDA, and analyse different possible ways of further optimising the existing codes. We will focus on fully using the memory hierarchy and on exploiting the computational power of the CPU. The ideas that lead us towards the different attempts to change and optimize the code will be shown as hypotheses, which we will then test empirically using the results obtained from running the application. Finally, for each set of related optimizations we will study the validity of the obtained results in terms of both performance and the accuracy of the resulting images.

Optimización de una energía mediante cortes de grafos. Segmentación de imágenes

La segmentación de imágenes puede plantearse como un problema de minimización de una energía discreta. Nos enfrentamos así a una doble cuestión: definir una energía cuyo mínimo proporcione la segmentación buscada y, una vez definida la energía, encontrar un mínimo absoluto de la misma. La primera parte de esta tesis aborda el segundo problema, y la segunda parte, en un contexto más aplicado, el primero. Las técnicas de minimización basadas en cortes de grafos permiten obtener el mínimo de una energía discreta en tiempo polinomial mediante algoritmos de tipo min-cut/max-flow. Sin embargo, estas técnicas solo pueden aplicarse a energías que son representabas por grafos. Un importante reto es estudiar qué energías son representabas así como encontrar un grafo que las represente, lo que equivale a encontrar una función gadget con variables adicionales. En la primera parte de este trabajo se estudian propiedades de las funciones gadgets que permiten acotar superiormente el número de variables adicionales. Además se caracterizan las energías con cuatro variables que son representabas, definiendo gadgets con dos variables adicionales. En la segunda parte, más práctica, se aborda el problema de segmentación de imágenes médicas, base en muchas ocasiones para la diagnosis y el seguimiento de terapias. La segmentación multi-atlas es una potente técnica de segmentación automática de imágenes médicas, con tres aspectos importantes a destacar: el tipo de registro entre los atlas y la imagen objetivo, la selección de atlas y el método de fusión de etiquetas. Este último punto puede formularse como un problema de minimización de una energía. A este respecto introducimos dos nuevas energías representables. La primera, de orden dos, se utiliza en la segmentación en hígado y fondo de imágenes abdominales obtenidas mediante tomografía axial computarizada. La segunda, de orden superior, se utiliza en la segmentación en hipocampos y fondo de imágenes cerebrales obtenidas mediante resonancia magnética. ABSTRACT The image segmentation can be described as the problem of minimizing a discrete energy. We face two problems: first, to define an energy whose minimum provides the desired segmentation and, second, once the energy is defined we must find its global minimum. The first part of this thesis addresses the second problem, and the second part, in a more applied context, the first problem. Minimization techniques based on graph cuts find the minimum of a discrete energy in polynomial time via min-cut/max-flow algorithms. Nevertheless, these techniques can only be applied to graph-representable energies. An important challenge is to study which energies are graph-representable and to construct graphs which represent these energies. This is the same as finding a gadget function with additional variables. In the first part there are studied the properties of gadget functions which allow the number of additional variables to be bounded from above. Moreover, the graph-representable energies with four variables are characterised and gadgets with two additional variables are defined for these. The second part addresses the application of these ideas to medical image segmentation. This is often the first step in computer-assisted diagnosis and monitoring therapy. Multiatlas segmentation is a powerful automatic segmentation technique for medical images, with three important aspects that are highlighted here: the registration between the atlas and the target image, the atlas selection, and the label fusion method. We formulate the label fusion method as a minimization problem and we introduce two new graph-representable energies. The first is a second order energy and it is used for the segmentation of the liver in computed tomography (CT) images. The second energy is a higher order energy and it is used for the segmentation of the hippocampus in magnetic resonance images (MRI).

Impacto de las infotecnologías, la neurociencia y la neuroética en la educación.

Resumen basado en el de la publicación

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.

Procesamiento de Imágenes Satelitales Multiespectrales

En este proyecto se ha realizado el procesamiento de una imagen satelital multiespectral de México concretamente centrada en la región del Lago de Chapala. Este proceso tiene como objetivo la distinción de tierra y agua mediante un proceso semi-automático utilizando distintos software o herramientas informáticas. Dentro del proyecto podemos destacar ciertas fases u operaciones como el preprocesado realizado a la imagen satelital donde se han aplicado una serie de transformaciones, la aplicación de técnicas de clasificación supervisada mediante la realización de entrenamiento y testeo con regiones de interés extraídas de la imagen satelital para la obtención de clasificadores o la aplicación de estos clasificadores en la binarización de la imagen, obteniendo una imagen binaria donde un valor representa agua y otro tierra. También podemos destacar el empleo de índices de agua y vegetación como una herramienta fundamental en la detección y en el análisis de cuerpos de agua. Éstos han marcado la calidad de los resultados obtenidos en el proyecto.

Procesamiento de imágenes radiográficas digitales [por] Raúl Alvarado Escamilla

Tesis (Maestría en Ciencias de la Ingeniería Eléctrica con Especialidad en Electrónica) U.A.N.L.

Eficiencia del programa de procesamiento de imágenes TRIO en la evaluación de recursos naturales [por] Daniel Núñez López

Tesis (Maestría en Ciencias Forestales) U.A.N.L.

Procesamiento lexical en pacientes con lesiones cerebrales : un estudio de la denominación.

Estudio del comportamiento de pacientes con lesiones corticales contridas fundamentalmente de origen neoplásico vascular o traumático, analizando la comprensión del lenguaje en la entrada auditiva y en su comprensión verbal, centrándose en las pruebas de denominación. La muestra la componen 50 sujetos divididos en 5 grupos. Primer grupo: 10 pacientes afásicos con lesiones del hemisferio izquierdo. Segundo grupo: 10 pacientes con lesiones del hemisferio izquierdo. Tercer grupo: 10 pacientes con lesiones del hemisferio derecho. Cuarto grupo: 10 sujetos adultos sin patologías en el sistema nervioso. Quinto grupo: 10 niños con edades entre 5 y 8 ocho años sin patologías en el sistema central y sin problemas escolares. En base al modelo de Caramazza, Berndt y Browell (1982) se analiza la denominación en relación a la modalidad sensorial de entrada, la cantidad de información y la categoría semántica. Se localizan las estructuras cerebrales que se encuentran fundamentalmente dañadas. Se relaciona finalmente la denominación con la clasificación de las afasias, la lateralización hemisférica de funciones y la base neuroanatómica lesionada. Pruebas clínicas de denominación. Diseños factoriales mixtos, con el primer factor entre grupos y con el resto de los factores de medidas repetidas -estos últimos cambian-. Se ha realizado transformación al arcoseno de la variable dependiente y ajustes en proporciones siguiendo el método propuesto por Snedecor y Cochran. Se han realizado los correspondientes análisis de varianza. Desajuste de los niveles de análisis entre la neuropsicología tradicional y la psicología cognitiva actual. Importancia de las modalidades sensoriales a presentación, cantidad de información y categoría semántica en la denominación. Peor ejecución de los pacientes con lesiones en el hemisferio derecho, interpretado como un problema en el procesamiento en las etapas iniciales. No existe un paralelismo de pacientes afásicos y el grupo infantil. Este último se asemeja al grupo control de adultos. Confección de un mapa de localización de la corteza cerebral que cuando se lesiona puede sufrir trastornos en la denominación. Esta capacidad se realiza fundamentalmente en el giro temporal superior de hemisferio izquierdo. El marco teórico que puede adoptarse para el estudio de la denominación es el de los modelos de producción verbal. La clasificación de las afasias en tareas debe cambiar en componentes de las mismas.

Asimetría funcional de los hemisferios cerebrales en el procesamiento de material verbal : codificación semántica y manipulación de la clase sintáctica.

1) Estudiar la asimetría funcional de los hemisferios cerebrales en sujetos neurológicamente normales. 2) Estudiar las capacidades lingüísticas del hemisferio derecho, como apoyo a un modelo cuantitativo de especialización hemisférica. 3) Analizar el procesamiento de dos categorías sintácticas, verbos y adjetivos, controlando su grado de concreción o capacidad para evocar una imagen. Investigación I: 189 estudiantes universitarios, 127 varones y 62 mujeres. Investigación II: 16 sujetos, 8 varones y 8 mujeres, estudiantes universitarios. Investigación III: 15 sujetos, 7 varones y 8 mujeres, estudiantes universitarios. Investigación I: estudio normativo para extraer la muestra de verbos y adjetivos. Investigación II: diseño factorial 2x2x2x2, tomando como variables dependendientes el tiempo de reacción y el índice de errores. Un factor inter o de grupo, el sexo, y tres factores intra: campo visual, categoría y grupo. Variables controladas: lateralidad, tiempo de exposición, secuencia de estímulos, efecto atencional, emisión de respuesta, edad y nivel cultural, normalidad neurológica y agudeza visual, desconocimiento de las hipótesis y entrenamiento previo, y local. Investigación III: diseño factorial 2x2x2, con un factor inter-sexo-y dos factores intragrupo-campo visual y tipo de juicio-. Variables dependiente: Tiempo de reacción y número de errores. Variables controladas: las mismas que en la investigación anterior y además: tipicidad de los elementos, imagen y lateralización de estímulos. Investigación I: el análisis estadístico permitió excluir los verbos y adjetivos cuyas puntuaciones diferían significativamente según el sexo o el orden de presentación. Investigación II: a) en el procesamiento de adjetivos no se encuentran diferencias entre los campos visuales; b) en el procesamiento de los verbos se observa la superioridad del hemisferio izquierdo; C) en el grupo adjetivos no se observan diferencias entre los sexos, en la categoria verbos, en el grupo varones, se obtiene una superioridad del hemisferio izquierdo. Investigación III: a) los resultados reflejan una ventaja del CVD, es decir, del hemisferio izquierdo, b) las hipótesis realizadas sobre las diferencias sexuales así como la del tipo de juicio no encontraron apoyo en los resultados. 1) El hemisferio derecho tiene capacidades para realizar decisiones léxicas con adjetivos de media imagen y de uso frecuente; 2) La superioridad del hemisferio izquierdo se produce cuando las decisiones léxicas deben realizarse a partir de verbos; 3) La asimetría cerebral es un fenómeno de carácter relativo-cuantitativo, encontrándose capacidades de procesamiento verbal en el hemisferio derecho; 4) Existen diferencias sexuales en la especialización hemisférica, presentando los varones una mayor lateralización; 5) En el estudio de la asimetría cerebral, el índice de errores constituye una medida más sensible y regular que los tiempos de reacción. Fecha finalización tomada del código del documento.

Asimetría funcional de los hemisferios cerebrales en el procesamiento de material verbal : hipótesis cualitativa versus cuantitativa.

1) Determinar diferencias de grado entre los hemisferios cerebrales en el procesamiento de categorías de material verbal de diferente carga fonológica y semántica; 2) Comprobar diferencias sexuales; 3) Contrastar la explicación dada al resultado de la categoría trios. Experimento I: 24 estudiantes de Psicología, 12 de cada sexo, entre los 20 y 29 años. Seleccionándose aquellos que cumplían los requisitos de lateralidad, normalidad neurológica y agudeza visual. Experimento II: 40 estudiantes de Psicología. Se distribuyeron al azar en dos grupos de 20, manteniendose la proporción por sexos. Experimento I: diseño factorial 2x2x4x2, con el TR e índice de errores como variables dependientes. Un factor de grupo: sexo; tres experimentales: hemisferio receptor, categoría o tipo de estímulo (con cuatro niveles) y tipo juicio (con dos niveles). De los factores experimentales y sus niveles se derivaron 16 condiciones experimentales para cada sexo. Se controló también: la lateralidad, la lateralización de estímulos, el tiempo de exposición, la secuencia de estímulos, el efecto atencional, la emisión de respuesta, edad, nivel cultural, normalidad neurológica, agudeza visual, desconocimiento de la hipótesis y carencia de entrenamiento previo. Experimento II: diseño factorial 2x2x2x5x2, con el TR e índice de errores como variables dependientes. Dos factores de grupo: sexo y tipo de identificación; y tres experimentales: hemisferio receptor, categoria o tipo de estímulo, con cinco niveles y tipo de juicio, con dos niveles; las variables controladas fueron las mismas que en el experimento anterior. Experimento I: 1) Tanto en el análisis de los TR como en el de los errores, en las categorias de letras y sílabas, se observa la no aparición de diferencias hemisféricas; 2) En el caso de las palabras, se observa ventaja del hemisferio izquierdo menos en el análisis de los TR en las mujeres; 3) El resultado de la categoría tríos, con ventaja a favor del hemisferio derecho en el análisis de los TR, es el que constituye una excepción. Experimento II: 1) Desaparece el efecto de la ventaja del hemisferio derecho obtenido en el experimento anterior en el análisis de los TR; 2) En cuanto a las diferencias sexuales, los resultados muestran distintos patrones de especialización hemisférica según el sexo, con una mayor lateralización en el grupo de los varones. Hay evidencias a favor de un modelo cuantitativo o de grado frente a una formulación cualitativa de la especialización hemisférica, así como de la inclusión en el mismo de aspectos dinámicos del procesamiento de la información. Hay evidencias a favor de una diferenciación sexual en el patrón de asimetría funcional de los hemisferios cerebrales.