Segmentación automática de la sustancia-nigra desde imágenes de neuromelanina y T1 en la detección temprana del Parkinson

Cavero Herranz, Víctor (2019). Segmentación automática de la sustancia-nigra desde imágenes de neuromelanina y T1 en la detección temprana del Parkinson. Proyecto Fin de Carrera / Trabajo Fin de Grado, E.T.S.I. Diseño Industrial (UPM), Madrid.

Description

Title: Segmentación automática de la sustancia-nigra desde imágenes de neuromelanina y T1 en la detección temprana del Parkinson
Author/s:
  • Cavero Herranz, Víctor
Contributor/s:
  • Platero Dueñas, Carlos
  • Pineda Pardo, José Ángel
Item Type: Final Project
Degree: Grado en Ingeniería Electrónica Industrial y Automática
Date: 2019
Subjects:
Faculty: E.T.S.I. Diseño Industrial (UPM)
Department: Ingeniería Eléctrica, Electrónica Automática y Física Aplicada
Creative Commons Licenses: Recognition - No derivative works - Non commercial

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Abstract

(SPA)La enfermedad del Parkinson es una enfermedad neurodegenerativa que afecta al sistema motor provocando los temblores característicos en los pacientes. El proyecto abarca la obtención y la evaluación de biomarcadores para la enfermedad del Parkinson. Los biomarcadores son obtenidos mediante imágenes de resonancia magnética sensibles a la neuromelanina. Todas las imágenes de los pacientes se registran de manera afín en el espacio de un sujeto, llamado sujeto estándar. De esta manera los resultados del volumen de las estructuras tomadas como posibles biomarcadores está normalizado. La obtención de resultados se realizó de dos formas, manual y automática. Durante el estudio, se observó una pérdida de neuromelanina en la sustancia nigra de manera manual y automática, sin embargo, en la estructura del locus ceroleus, de forma automática no se observó la pérdida de neuromelanina. Los resultados del volumen de la sustancia nigra, como biomarcador, son mejores que para el volumen del locus ceroleus. Lo que se debe al reducido tamaño del locus ceroleus y a la baja resolución de las imágenes disponibles. Para determinar la calidad de los biomarcadores se evaluaron mediante el análisis de varianza (ANOVA) y el análisis de validación cruzada dejando uno fuera (LOO). Además, a partir del LOO se obtiene el rendimiento del biomarcador mediante el área bajo la curva y sus características operativas (ROC). (ENG)Parkinson's disease is a neurodegenerative disease that affects the motor system causing characteristic tremors in patients. The project includes obtaining and evaluation biomarkers for Parkinson's disease. Biomarkers are obtained by magnetic resonance imaging sensitive to neuromelanin. All patient's images are registered by afin register in the space of a subject, called standard subject. In this way the results of the volume of the structures taken as possible biomarkers is normalized. The results were obtained of two ways, manual and automatic. During the study, a loss of neuromelanin in the substantia nigra was observed manually and automatically. However, in the structure of the locus ceroleus, the loss of neuromelanin was not observed in the automatic method. The results of the volume of the substantia nigra, as a biomarker, are better than the volume of the locus ceroleus. That which is due to the small size of the locus ceroleus and the low resolution of the available images. To determine the quality of the biomarkers were evaluated by analysis of variance (ANOVA) and cross-validation analysis leaving one out (LOO). In addition, the biomarker performance is obtained from the LOO through the area under the curve and its operational characteristics (ROC).

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Item ID: 58707
DC Identifier: http://oa.upm.es/58707/
OAI Identifier: oai:oa.upm.es:58707
Deposited by: Bilioteca ETSIDI
Deposited on: 03 Mar 2020 13:53
Last Modified: 03 Mar 2020 13:53
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