Correlato neural del despertar: un
estudio de resonancia magnética
funcional
DIRECTORES:
B ART T F E L D , PA B LO
M A L D O N A D O, A N A C A R O L I N A
NOVIEMBRE, 2018
¿Motivación?
Objetivos
Estudiar las zonas cerebrales y la dinámica implicada en la recuperación de conciencia en condiciones no patológicas (sueño normal).
Diseñar estrategia de
análisis
Programar un
paquete de funciones
Actividad regional Redes funcionales Relaciones
Preguntas
¿Actividad regional?
¿Conectividad?
¿Qué datos se usan?
Señal BOLD
(fMRI)
Actividad Neuronal
Demanda energética tisular
Consumo de O2
Flujo y volumen sanguíneo
Contenido local de dHb en sangre
Perturbación local del campo magnético inducido por dHb
Datos Laboratorio Kamitani
TR
PARÁMETROS DE ADQUISICIÓN
FUNCIONAL
Gradient-EPI T2* TR: 3000ms
Tamaño de voxel: 3x3x3m
Tamaño de imagen: 64x64 vóxeles Número de cortes: 50
ANATÓMICA
MP-RAGE T1 TR: 2250ms
Tamaño de voxel: 1x1x1mm
Tamaño de imagen: 192x256 vóxeles Número de cortes: 256
Volumen cerebral: 64 x 64 x 50
píxeles
Scans por sesión: 1763 scans = 5289 s
= 88 minutos
204.800 vóxeles
Sujetos: 3
Sesiones: 55
97.000 scans = 81 horas
19.865.600.000 datos
Adquisición de imágenes (formato HDF5)
Conversión a formato usado por SPM (NIfTI)
Sincronización temporal
de cortes Realineado
Corregistro a imágenes estructurales Normalización de
imágenes estructurales Normalización de
imágenes funcionales Suavizado de imágenes
funcionales
Filtro pasa banda (0.01 – 0.1 Hz) Eliminación de componente LCR
Etapas
Mapas de Activación SubsampleoAnálisis de Semilla y Matrices de
Conectividad
Intramodal
(Scans o sesiones) (Funcional/Estructural)Intermodal Intersujeto
Realineado Corregistro Normalizado
Transformaciones de cuerpo rígido
Transformaciones afines
Transformaciones no lineales
Mapas de Activación (GLM)
Líneas de trabajo
Análisis de Semilla (Pearson)
Mapas de Retraso (Covarianza)
Mapas de Activación (GLM)
Líneas de trabajo
Análisis de Semilla (Pearson)
Mapas de Retraso (Covarianza)
Modelo General Lineal (GLM)
Y
=
X
*
β
+
E
Para cada voxel:
Scans
Voxel k es sensible al efecto 3 (Más activo durante la vigilia)
<<
=
Voxel k misma actividad al
Una sesión
Y = X *β + E
Y = X *β + E
Y = X *β + E . . .
Todas las
sesiones
Test T para los n sujetos
Dormido (positivos) vs Despierto (negativos) - p < 0.001
Giro occipital inferior, área de Brodmann 18.
Coordenadas MNI: x = -48; y = -79; z = -1 18. Coordenadas MNI: x = 7; y = -73; z = 16.Cúneo y surco calcarino, área de Brodmann
Activación bilateral con un máximo global en la corteza de la Unión Temporoparietal derecha (TPJ). Coordenadas MNI: x = 51; y = -70; z = 8.
Despertar tipo 1 (rojo) vs Despertar tipo 2 (celeste) - p < 0.001
Mapas de Activación (GLM)
Líneas de trabajo
Análisis de Semilla (Pearson)
Mapas de Retraso (Covarianza)
ρ ρ ρ ρ ρ ρ
DESPIERTO
DORMIDO
. . .
SESIÓN 1 2 3 50
● INSULA
Semillas utilizadas
● PROTUBERANCIA ANULAR
● TÁLAMO
Semilla: Corteza auditiva
Sujeto despierto, valor de conectividad alto para núcleo caudado, bilateral, tálamo,
regiones frontales e ínsula.
Valor p < 0.00001.
Sujeto dormido, valor de conectividad alto para corteza occipital visual, corteza
motora. Valor p < 0.00001.
Mapas de Activación (GLM)
Líneas de trabajo
Análisis de Semilla (Pearson)
Mapas de Retraso (Covarianza)
Figura 6.4. Estructura de retrasos para el hilo principal μ±3σ (en segundos)- Tramo “Pico”. Las flechas indican algunos sitios de interés a modo de ejemplo como corteza
Mapas de Activación (GLM)
Líneas de trabajo
Análisis de Semilla (Pearson)
Mapas de Retraso (Covarianza)
CONECTIVIDAD VOXEL-VOXEL CONECTIVIDAD SEMILLA - VOXEL
Mapas de Activación (GLM)
Conclusiones
Análisis de Semilla (Pearson)
Mapas de Retraso (Covarianza)
Mapas de Activación (GLM)
Análisis de Semilla (Pearson)
Mapas de Retraso (Covarianza)
Matrices de Conectividad (Pearson)
Mapas de Activación (GLM)
Análisis de Semilla (Pearson)
Mapas de Retraso (Covarianza)
Matrices de Conectividad (Pearson)
Mapas de Activación (GLM)
Análisis de Semilla (Pearson)
Mapas de Retraso (Covarianza)
Matrices de Conectividad (Pearson)
Softwares utilizados
● Matlab
~20 Scripts elaborados sobre MatLab, C++ y Python
