Un equipo dirigido por la USC ha compilado, archivado y compartido uno de los conjuntos de datos de escáner cerebral más grandes de código abierto de pacientes con accidente cerebrovascular a través de un estudio publicado el 20 de febrero Datos científicos , un diario de la naturaleza.
El conjunto de datos, conocido como Trazados anatómicos de lesión después de un accidente cerebrovascular ATLAS, ahora está disponible para descargar; los investigadores de todo el mundo ya están utilizando los escáneres para desarrollar y probar algoritmos que pueden procesar automáticamente imágenes de resonancia magnética de pacientes con accidente cerebrovascular.A largo plazo, los científicos esperan identificar marcadores biológicos que pronostiquen qué pacientes responderán a varias terapias de rehabilitación y personalizarán los planes de tratamiento en consecuencia.
La apoplejía es la principal causa de discapacidad en adultos y afecta a más de 15 millones de personas en todo el mundo cada año, según la Organización Mundial de la Salud. Durante una apoplejía, se corta el flujo sanguíneo a una parte del cerebro. Sin oxígeno, las células cerebrales muereny dejan de funcionar. El área dañada, conocida como lesión, es lo que los investigadores y los médicos estudian mientras diseñan, prueban e implementan programas de recuperación. Por lo general, los expertos en neuroanatomía trazan manualmente los límites alrededor de las lesiones, en un proceso llamado segmentación, peroLos investigadores esperan automatizar esta práctica para poder examinar más imágenes.
"Uno de nuestros objetivos es realizar un metanálisis de miles de IRM de accidente cerebrovascular de todo el mundo para comprender cómo las lesiones impactan la recuperación", dijo Sook-Lei Liew, autor principal del estudio y profesor asistente con citas conjuntas en el Mark yInstituto de Neuroimagen e Informática Mary Stevens INI dentro de la Escuela de Medicina Keck de la USC, la División Chan de Ciencias Ocupacionales y Terapia Ocupacional, la División de Biokinesiología y Fisioterapia y la Escuela de Ingeniería Viterbi de la USC.
"No podemos hacerlo a mano en la escala de miles, por lo que estamos realmente interesados en ayudar a encontrar mejores formas automatizadas, utilizando el aprendizaje automático y la visión por computadora, para identificar las lesiones y hacer que las máquinas tracen esos límites"
"El equipo del Dr. Liew está haciendo grandes avances para mejorar los resultados de los pacientes después del accidente cerebrovascular", dijo el Profesor Provost Arthur Toga, director del INI. "Varios otros profesores del instituto y de toda la universidad han aplicado su experiencia en aprendizaje automático, visualización de datos, informática y neurorradiología para entregar un valioso conjunto de imágenes de RM de código abierto ".
Un esfuerzo de colaboración
El equipo de ATLAS representa un esfuerzo de colaboración tanto dentro de la USC como más allá. Hosung Kim, profesor asistente de neurología en INI, usó una tubería de análisis de neuroimagen que desarrolló para ayudar a estandarizar las imágenes en el conjunto de datos. El instituto Tyler Ard, profesor asistente deResearch, creó un software personalizado para la visualización avanzada del conjunto de datos lesionado, convirtiéndolo en varios videos e imágenes de muy alta resolución. Otros diecisiete coautores de la universidad ayudaron con el análisis, la caracterización clínica y la recopilación y almacenamiento de datos.
Los datos del proyecto son almacenados por la Iniciativa Internacional de Intercambio de Datos de Neuroimagen INDI, ubicada en el Child Mind Institute, y por el Consorcio Interuniversitario de Investigación Política y Social ICPSR, ubicado en la Universidad de Michigan.Hasta el momento, 33 grupos de investigación de todo el mundo, incluidos Finlandia, Irán y Australia, han descargado el conjunto de datos ATLAS, que contiene 304 escáneres MRI segmentados manualmente.
Liew y Kim, junto con la estudiante de doctorado Kaori Ito, ya han comenzado a poner en funcionamiento el conjunto de datos. Están probando todos los algoritmos existentes que intentan automatizar el proceso de segmentación de lesiones para determinar cuál realiza la tarea con mayor precisión.Presentaron su trabajo en la reunión anual de la Sociedad Estadounidense para la Neurorehabilitación en noviembre y actualmente tienen un documento en revisión.
El objetivo a largo plazo
A medida que mejoran los algoritmos predictivos, un objetivo a largo plazo es que los médicos utilicen la resonancia magnética para informar las decisiones sobre el tratamiento y la recuperación de los pacientes con accidente cerebrovascular.
"En última instancia, correríamos sus datos a través de una tubería automatizada que nos daría algunas medidas de su probabilidad de recuperación, o más importante, su probabilidad de responder a diferentes tipos de terapias", dijo Liew. "Entonces podríamos personalizar suterapia de rehabilitación basada en sus resultados de resonancia magnética y, con suerte, mejorar su recuperación ".
Los investigadores de accidentes cerebrovasculares que deseen acceder a los datos pueden descargar un subconjunto normalizado n = 229 del INDI o el conjunto de datos completo n = 304 del ICPSR.
La investigación fue financiada por el Centro de Investigación de Grandes Datos e Intercambio de Datos en Rehabilitación financiado por los Institutos Nacionales de Salud bajo una Beca Piloto de Categoría 2 P2CHD06570 y por un premio K01 de los Institutos Nacionales de Salud del Centro Nacional de Investigación de Rehabilitación MédicaK01HD091283.
Fuente de la historia :
Materiales proporcionados por Universidad del Sur de California . Nota: El contenido puede ser editado por estilo y longitud.
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