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MODELIZACIÓN DE LA IMAGEN PONDERADA EN DIFUSIÓN

TRACTOGRAFÍA

Conceptos básicos

 

La reconstrucción tridimensional de las fibras de materia blanca a partir de la información proporcionada por el DT (u ODF) es un elemento crucial en el estudio de la conectividad cerebral. Los múltiples algoritmos desarrollados para abordar este problema pueden ser catego- rizados a grandes rasgos en dos grupos: determinísticos y probabilísticos. Los métodos determinísticos generan secuencias de puntos (que representan las fibras) a partir de la información que el modelo de difusión proporciona sobre las direcciones principales para cada vóxel. Los algoritmos probabilísticos calculan un mapa de conectividad que indica la probabilidad de que un determinado vóxel esté conectado con una posición de referencia. Para ello repiten múltiples veces un mismo método determinístico perturbando aleatoriamente las direcciones principales. Una visión general de los distintos métodos de tracto- grafía puede encontrarse en Mori y van Zijl (2002) y Morí (2007). A continuación se presentan los conceptos generales de los enfoques más utilizados de propagación lineal. 

Los métodos de propagación de tracto a partir de DT comparten tres elementos fundamentales. El primero consiste en la estimación de la orientación local de las fibras en cada vóxel, utilizando para ello, o bien el tensor completo, o bien la dirección principal (representada por el mayor eje del tensor). La utilización del tensor completo proporciona datos más fiables (es menos sensible al ruido) a cambio de introducir una mayor carga computacional. El segundo paso consiste en decidir cómo propagar los tractos incidentes a partir de la estimación de la orientación local de las fibras calculada en el paso anterior. Finalmente, es esencial establecer las condiciones de terminación de los tractos que impidan la reconstrucción de fibras artificiales. La propagación se finalizará en zonas de baja anisotropía al asumir que no existe una población homogénea de fibras y se introduce también una limitación del máximo ángulo de curvatura permitido en los tractos, terminando la propagación si se sobrepasa un umbral prefijado. Esta última condición impide también que la reconstrucción salte de un tracto a otro debido a cruces entre fibras.
 

La reconstrucción de estas trayectorias tridimensionales implica la necesidad de abandonar las coordenadas discretas de los vóxeles de la RM tradicional por un sistema continuo de coordenadas. Así, considerando como punto de partida del tracto el centro del vóxel semilla, y dependiendo de la orientación local de las fibras de ese vóxel, se calculan las coordenadas de salida del vóxel de la trayectoria del tracto. Estas coordenadas de salida determinan el siguiente vóxel utilizado para calcular la propagación de las fibras. El primer algoritmo que conjugó satisfactoriamente todos estos factores se conoce como FACT (Fiber Assignment by Continuous Tracking) y ha sido la base de la gran mayoría de los algoritmos de propagación de tracto desarrollados posteriormente. En la figura 2 se muestra un ejemplo de la reconstrucción de fibras mediante el algoritmo FACT.

La imagen de difusión tensorial no proporciona información sobre el sentido de la difusión, sólo de su dirección; por tanto, en cada vóxel en el que inciden tractos es necesario decidir el sentido de la propagación de éstos. El criterio que se utiliza es elegir siempre el sentido que implica que la nueva dirección se aleje de la dirección de las fibras incidentes. La limitación del máximo ángulo de curvatura permitido en los tractos elimina la inestabilidad que esta elección tiene para ángulos cercanos a 90°, donde pequeñas variaciones en la orientación local producirían un cambio crucial en la reconstrucción de las fibras. Estos enfoques simples sufren de distintas limitaciones, algunas de las cuales son intrínsecas al modelo de tensor de difusión, a continuación se plantean las principales y algunos de los métodos que se utilizan para atenuarlas. La primera y más importante se debe a la calidad de la adquisición. El DT precisa de un tiempo prolongado de adquisición que en muchas ocasiones es difícil de alcanzar debido a las condiciones de los pacientes y a la propia incomodidad del escáner. Como resultado, se obtienen en general imágenes ruidosas y de baja resolución:

 

• El ruido puede producir errores en el cálculo de las direcciones de las fibras que, además, se acumulan en el seguimiento de las fibras de mayor longitud. Existen múltiples maneras de afrontar este problema: desde realizar un filtrado del ruido en las imágenes de DWI adquiridas directamente en el escáner, hasta regularizar las trayectorias de las fibras utilizando información en cada vóxel de los vóxeles adyacentes.

 

• La baja resolución implica vóxeles de mayor tamaño que producen un efecto de volumen parcial, es decir, la creación de una falsa dirección de las fibras al producirse un promediado de distintas poblaciones de fibras presentes dentro de un mismo vóxel. Esta degeneración de la información en el interior de un vóxel resulta casi imposible de recuperar. 

Los axones procedentes de neuronas individuales presentan a menudo ramificaciones y convergen o divergen con otras fibras axonales. Toda esta riqueza de comportamientos se pierde con los enfoques de propagación de trayectorias simples. Para contrarrestar este problema, suelen utilizarse algoritmos de fuerza bruta que prueban todas las trayectorias posibles a partir de la semilla inicial, recorriendo así todas estas ramificaciones. Hemos descrito en la sección anterior la imposibilidad del modelo DT para resolver el cruce de fibras, debido a su asunción de una única población homogénea dentro de cada vóxel. Cuando esto no ocurre tendremos tanto falsos negativos como falsos positivos en la tractografía. Los falsos negativos se producen cuando el promedio de las direcciones que cruzan conlleva, o bien un valor artificialmente bajo de anisotropía, o bien una orientación promedio de las dos poblaciones, que en ambos casos hacen terminar erróneamente la propagación del tracto. Los falsos positivos se producen al desplazarse las trayectorias a estas direcciones artificiales producto del promediado o cuando se produce un salto en la reconstrucción desde las fibras iniciales a aquellas con las se cruzan. Utilizar el tensor completo en la reconstrucción de los tractos permite enfrentar algunos de estos problemas con mayor robustez. La nueva dirección de las fibras (representada por un vector tridimensional) en un vóxel determinado se calcula mediante el producto del vector que representa la dirección incidente y el propio tensor. En los casos en los que la dirección principal es fundamentalmente aleatoria como en tensores esféricos o planos y paralelos a la dirección entrante, la dirección saliente se convierte en una simple continuación de la dirección incidente. 

En los últimos años se han desarrollado nuevas técnicas de tractografía basadas en los distintos métodos alternativos al DT que tratan de reconstruir la fODF local en cada vóxel como los ya referidos anteriormente Q-ball18 o DSI15. Su principal ventaja consiste en la posibilidad de reconstruir diferentes poblaciones de fibras en cada vóxel, utilizando con este fin métodos determinísticos y probabi- lísticos que permiten el seguimiento de las fibras a través de los máximos locales de la fODF local. La información proporcionada por estos métodos no paramétricos ha abierto el camino para el desarrollo de nuevas y prometedoras técnicas que permiten reconstruir de forma cada vez más precisa el mapa de tractos cerebrales o conectoma.
 

APLICACIONES CLÍNICAS


Hemos descrito en las secciones anteriores cómo se pueden obtener algunas medidas de la integridad de la materia blanca cerebral, que nos proporcionan información sobre la magnitud global de la difusión (ADC) o las diferencias en difusividad dependientes de la dirección (FA). Los mapas de FA se representan de forma similar a las imágenes de RM convencional, en forma de cortes axiales, sagitales o coronales, que pueden ofrecer una escala de colores relacionada con la magnitud de la FA, o bien mediante un código de colores que indica la dirección del vector principal del tensor. Además, hemos visto que a partir de esta información direccional es posible crear mapas tridimensionales que unen los vectores de máxima difusividad con direcciones semejantes, dando lugar a la tractografía. La información propia de la tractografía es similar a la que ofrece la angiografía: permite individualizar los diferentes fascículos de sustancia blanca (MB), para analizar tanto su propia anatomía como la relación con otras estructuras cerebrales y, sobre todo, con lesiones focales. Esto permite, por un lado, ampliar la información acerca de la repercusión que alguna lesión pueda tener sobre algún fascículo en particular, y por otro, es muy útil de cara a la planificación de tratamientos en los que sea necesario establecer las zonas de riesgo para evitar secuelas en relación con la terapia, generalmente quirúrgica, pero también en tratamientos con radiocirugía o radioterapia fraccionada guiada por imagen. Por tanto, la tractografía es una herramienta diagnóstica que tiene aplicaciones en casi todas las enfermedades neurológicas, pero tiene un mayor impacto en la evaluación y planificación terapéutica de lesiones tumorales (fig. 3), malformaciones vasculares y alteraciones del desarrollo cortical y, en menor medida, en el diagnóstico y seguimiento de lesiones isquémicas o desmielinizantes.

ASPECTOS CLÍNICOS

Las imágenes de tomografía computarizada (TC) Y resonancia magnética (RM) convencionales Son especialmente útiles para identificar las lesiones de los pacientes que han sufrido daño cerebral. El contraste del tamaño y la localización de las lesiones cerebrales focales con los déficits observados contribuye de manera decisiva a orientar las terapias neuropsicológicas. Estimular el cerebro de un paciente sin conocer el tejido íntegro que puede servir para su reorganización funcional supone “actuar a ciegas”, volver a una psicología de “caja negra”. La posibilidad de adecuar las terapias cognitivas a la particularidad del paciente se pierde sí se ignoran las características individuales de una lesión cerebral. Obviamente, someter a un paciente a una terapia neuropsicológica sin valorar el rendimiento cognitivo general y específico sería aún más inadecuado. En resumen, la evaluación conjunta de los resultados de la exploración neuropsicológica, la información obtenida de los familiares sobre los cambios ocurridos tras la lesión y los datos de neuroimagen constituyen elementos de buena práctica en neuropsicología que deben ser considerados para la atención concreta de los casos clínicos.

¿Cómo pueden valorarse las lesiones focales?

Se denomina focalidad neuropsicológica al déficit que afecta una función de forma prácticamente exclusiva, que es consecuencia de una lesión cerebral visible a nivel macroscópico y, por lo tanto, demostrable con facilidad mediante técnicas de neuroimagen estructural convencionales de TC o RM.

Las focalidades neuropsicológicas más clásicas son las afasias, apraxias, agnosias, alexias, agrafias y acalculias. También se consideran focalidades neuropsicológicas los grandes síndromes frontales y las heminegligencias. Desde la introducción de las imágenes de RM En los años 80 en la práctica clínica cotidiana, se amplió la capacidad de detectar lesiones cerebrales focales en el lóbulo temporal medial y, en consecuencia, es posible añadir las amnesias a las ya citadas. Todos los pacientes con focalidades neuropsicológicas debidas a lesiones cerebrales disponen de TC y, la mayoría de ellos, de RM (cuadro 1).

Generalidades de la RM

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