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Interpretación de Neuroimagenes
(principalmente óptica funcional)
Felipe Orihuela Espina
10-Oct-2016
© 2015. Dr. Felipe Orihuela-Espina 1
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Línea de investigación
© 2015. Dr. Felipe Orihuela-Espina 2
Rest 2s 6s 10s
Novice
Expert
[Leff et al, MICCAI 2007]
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Felipe Orihuela Espina - Intereses de investigación
(c) 2012-5 Dr. Felipe Orihuela Espina 3
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INVESTIGACIÓN ACTUAL EN
FNIRS
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Nuevas alternativas de análisis e
interpretación
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Instrumentación
Rep
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Varied
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Modelos basado en la física
Registro semi-virtual
Aplicaciones
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Motivación / Justificación
Las diferencias en los fundamentos físicos que originan las distintas modalidades de neuroimagen implican que la migración de las técnicas de análisis e interpretación entre estas no siempre sea transparente.
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Reconstrucción de la fNIRS
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Reconstrucción de la cytochromo-c-oxydasa
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Óptica e Instrumentación Computación
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Registro de la fNIRS
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Automatización de la interpretación
mediante KR
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Representación topológica de la fNIRS
0 100 200 300 400 500
-1
-0.5
0
0.5
1
1.5
2
Time (s)
Hb
O2 \
HH
b (
a.u
.)
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cMGPs para el modelado de la
reorganización funcional
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Teoría de la información para conectividad
en fNIRS
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Aplicaciones; Neuroergonomía quirúrjica
[Shetty et al (2016), Enviado a NeuroImage]
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…Y EN OTRAS
NEUROIMAGENES
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Previo: Reorganización funcional subsequente a una terapia de rehabilitación virtual
Actual:
Análisis del efecto a nivel cortical de una terapia de rehabilitación asistida con toxina botulínica (en progreso)
RCT Intervención: Uso de toxina botulínica en
la mano en la etapa subaguda
Diseño longitudinal pre-post (40 sesiones)
N=42 por grupo acorde a análisis de poder estadístico. sólo 5 de cada grupo tiene resonancia
fMRI 3T; T1 pesada Volumétrico: TR = 700 ms, un
TE = 11 ms, matriz 256x256, grosor de corte de 1 mm y FOV de 25.6
EPI-BOLD Funcional: TR= 3080ms,TE= 30ms, grosor de corte de 3mm, espacioentre cortes 0, Matriz 94x94.
Motor imagery y ejecución real de movimentos de la mano
Block design
Datos adquiridos; análisis en progreso.
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Análisis (clásico) de fMRI con aplicación en
Neurorehabilitación
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EEG: Detección (segmentación) automática
de (sub-)procesos cognitivos
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CONSIDERACIONES FINALES
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Qué Podemos Ofrecer
Capacidad analítica en neuroimágenes de varias modalidades (fMRI, EEG, fNIRS)
Estadística
Topológica
Basado en física
Machine Learning
Equipo
fNIRS 128 canales
EEG 128 canales
Otros: Nexus, EKG 12c, Eye tracker, …
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Que limitaciones y necesidades tenemos
Neurociencias Neuroanatomía
Neurofisiología Acoplamiento neurovascular
“Actividad” por inhibición
Neuropsicología
Representación del conocimiento Lógica,
Ontologías
Matemáticas Causalidad
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Grupo de investigación y colaboradores
PT1: Reconstrucción de la fNIRS
PT2: Instrumentación y Registro de la fNIRS
PT3: Automatización de la interpretación de la fNIRSmediante técnicas de representación del conocimiento
PT4: Representación topológica de la fNIRS para el estudio de la conectividad funcional y el acoplamiento neurovascular
PT5: Interpretación probabilística de la fNIRS; Modelos gráficos bayesianos para el modelado de la reorganización neuroplástica
PT6: Teoría de la información para el modelado de la conectividad en fNIRS
PT7: AplicacionesPT8: Programa de intercambios de excelencia en fNIRS
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OscarGallegos Flores Verónica Castillo
Karla JanethSánchez Pérez
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GRACIAS, ¿PREGUNTAS?
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