Instituto de Ciencias Básicas y Preclínicas ”Victoria de Girón”

Nuevas herramientas para el desarrollo de la neuroanatomía computacional

Dra Susana Chao González, Dr. Pedro Valdés Sosa, Dr. Eduardo Aubert y Dra. Lídice Galán

Resumen

Se hizo una validación con un estudio preliminar de la variabilidad anatómica del cerebro, comparando las localizaciones de las estructuras corticales surco central y área medio temporal y la estructura subcortical glándula pineal en las imágenes de resonancia magnética nuclear de 4 sujetos sanos y las imágenes del cerebro de un fallecido, procesadas por la técnica de criosección. Se corroboró que la variabilidad de las estructuras corticales es mayor que las subcorticales y en el hemisferio izquierdo la variabilidad de la localización del área medio temporal es mayor significativamente, mientras que en el hemisferio derecho no. Se concluyó que los programas creados constituyen útiles herramientas para el desarrollo de la neuroanatomía computacional y estadística.

Palabras clave: Neuroanatomía computacional, mapeo cerebral.

 

La disciplina conocida como mapeo cerebral humano (MCH) ha tenido un marcado desarrollo en los últimos años. Consiste en el estudio de la neuroanatomía funcional humana con técnicas cuantitativas de neuroimágenes y análisis computacional sofisticado. Inclusive se ha llegado a plantear la creación de un proyecto internacional de mapeo cerebral humano que aspira a tener características similares a las del proyecto del genoma humano.¹ Tal interés es justificado por la introducción y aplicación de técnicas de imágenes como la resonancia magnética nuclear (RNM) y electroencefalografía (EEG). Estas técnicas han revolucionado nuestra habilidad para obtener datos cuantitativos anatómicos y funcionales del sistema nervioso central.^2-6

Uno de los aportes fundamentales de la cibernética al estudio de las neuroimágenes es la renovación y resucitación de los estudios de la anatomía macroscópica. Esto es el resultado de la creación de herramientas computacionales y estadísticas novedosas.

La utilización de estas técnicas en la renovación de la neuroanatomía macroscópica se ha denominado neuroanatomía estadística o neuroanatomía computacional. Uno de los objetivos fundamentales de la neuroanatomía estadística es la creación de un atlas digital del cerebro que integre todas las modalidades de imágenes de este y que permita la identificación automática o semiautomática de estructuras en las imágenes de un sujeto individual.

Una de las dificultades esenciales en este objetivo es que mundialmente se disponen de pocas herramientas para este fin, tanto de programas computacionales como métodos estadísticos. Es por ello que en el Centro de Neurociencias de Cuba (CNC) se han creado algunas herramientas de la neuroanatomía estadística que permita continuar la introducción y el desarrollo de diferentes modalidades de neuroimágenes en Cuba. Los autores de este trabajo se proponen evaluar esas nuevas herramientas y determinar su utilidad en el estudio de la variabilidad anatómica del cerebro.

Los objetivos son: segmentar la superficie cortical de imágenes obtenidas a partir de RMN y criosección y reconstrucción tridimensional de estos cerebros utilizando programas computacionales creados en el CNC; evaluar el método estadístico creado para comparar la variabilidad entre las localizaciones de las estructuras corticales área medio temporal y surco central de cada hemisferio y de estas estructuras con la estructura subcortical glándula pineal.

Métodos

Se utilizaron como muestra 4 estudios de RMN de cabeza de sujetos normales y que se seleccionaron al azar de la base de datos del CNC. Todos los sujetos eran masculinos, diestros, entre 37 y 49 años. Las RMN se realizaron en el Hospital Medica Sur de México con un Tomógrafo General Electric de 1,5T; se hicieron cortes coronales de 1,5 mm de grosor que recorrieron toda la cabeza. También se utilizaron 187 fotos de cortes coronales de un cerebro normal obtenidas de Internet y procedentes del laboratorio de neuroimágenes de la Universidad de California, Los Ángeles. Los cortes se realizaron por la técnica de criosección y recorrieron todo el cerebro.

La segmentación de las imágenes consiste en delinear la corteza cerebral, o sea, trazar su contorno. Se demarcaron las circunvoluciones primarias y secundarias en todos los cortes de cada caso utilizando el programa GE, el cual permite la visualización en la pantalla de la computadora de imágenes cerebrales de cualquier tipo y utilizando el mouse se puede, de forma interactiva y totalmente editable, segmentar la corteza cerebral y almacenarlo en una base de datos. Posteriormente se usó el programa VV para reconstruir tridimensionalmente los cerebros y poder visualizarlos en la pantalla del monitor. Ambos programas fueron creados en el CNC por E. Aubert (Aubert E. Visualización tridimensional de imágenes cerebrales, Curso-Taller Internacional de Técnicas Avanzadas en Neurofisiología Clínica, La Habana, 1997).

El estudio de la variabilidad anatómica se realizó en los 4 sujetos vivos de la muestra y se seleccionaron las estructuras corticales surco central, por estar bien definida y ser relativamente estable en su localización,⁷ y el área Medio Temporal (MT), la cual está involucrada específicamente en el procesamiento del movimiento visual⁸ y ser de interés para estudios posteriores. También se utilizó la estructura subcortical glándula pineal que es muy constante en su localización.⁹

Con el programa BET Viewer se localizaron y determinaron las coordenadas de los puntos de inicio superior de los surcos centrales en cada hemisferio, el punto central de las áreas MT, las que se encuentran en el área cortical posterior a la rama ascendente del surco temporal inferior específicamente en su unión con el surco occipital lateral^10-12 y el punto central de la glándula pineal.

Con los valores de las coordenadas de las estructuras de interés para este estudio se realizó un análisis estadístico para corroborar la variabilidad de sus localizaciones y definir el aporte de cada una. Este análisis se basó en la prueba de hipótesis de comparar si la variabilidad alrededor del centroide de cada una de las muestras eran iguales. Se utilizó el estadígrafo:

 

Var G1: Varianza del grupo 1 alrededor del centroide

Var G2: Varianza del grupo 2 alrededoor del centroide.

Para calcular los niveles de significación se utilizó la técnica de pruebas de permutaciones.¹³

Teniendo en cuenta que el estadígrafo es el logaritmo de la razón de 2 varianzas, entonces su valor puede ser positivo o negativo. Al ser una prueba de hipótesis de 2 colas permite conocer cual de las 2 estructuras comparadas es más variable. Cuando el valor del estadígrafo es positivo significa que la variabilidad de la estructura que está en el numerador de la división es más variable que la del denominador.

Resultados

Con el programa GE se logró una segmentación manual detallada de las cortezas cerebrales en todos los cortes de los cerebros estudiados, más precisa que la obtenida con la segmentación automática (Mac Donald JD, Avis D, Evans AC. Automatic parameterization of human cortical surface from magnetic resonance image in: Information processing in medical image; 1993. p.34-48.) (Mac Donald JD, Avis D, Evans AC. Multiple surface identification and matching in magnetic resonance images in: Proceedings Visualization in Biomedical Computing; 1994. p.160-9.) (fig. 1) y por tanto una reconstrucción más realista de los cerebros estudiados. Cuando se visualizó el cerebro reconstruido a partir de los cortes de criosección se observó la imagen tridimensional un poco aplanada porque estos cortes provienen del cerebro de un fallecido, por tanto este fue procesado fuera de la bóveda craneana y perdió su forma original. No obstante, se consideró que esta fue la imagen mejor obtenida por el nivel de detalles que se pueden observar en la superficie cortical (fig. 2)

Fig. 1. Segmentación de la corteza cerebral realizada con el programa GE. A la izquierda se observa la imagen de un corte del cerebro procesado con la técnica de criosección y a la derecha el resultado de la segmentación de la corteza cerebral de esta imagen.

Fig. 2. Reconstrucción tridimensional del cerebro con el programa VV. A la derecha se observa la reconstrucción tridimensional del cerebro que se obtuvo a partir de las segmentaciones de todos sus cortes, note el cursor en forma de cruz que se encuentra en la región occipital porque a la izquierda se ve el corte correspondiente a ese nivel.

En cuanto al estudio de la variabilidad anatómica los resultados de las pruebas estadísticas utilizadas corroboran que existe diferencia significativa de la variabilidad entre las localizaciones de las estructuras corticales y suborticales. Los valores del estadígrafo empleado indican que las estructuras corticales presentan mayor grado de variabilidad en su localización que las subcorticales (tabla). Tales resultados corroboran los hallazgos que ya habían planteado neuroanatomistas clásicos como Testut y Gray.^14,15

El comportamiento de la localización de las estructuras corticales fue diferente. Se encontró que en el hemisferio izquierdo el surco central es más constante en su localización que el área MT de ese lado, este resultado se comprobó con alta significación estadística. Mientras que en el hemisferio derecho las diferencias no fueron significativas (tabla).

Tabla. Resultados de los tests de significación de la variabilidad entre estructuras cerebrales y valores de sus estadígrafos

Variabilidad	p de la diferencia de varianzas	Valor del estadígrafo
Surco derecho vs. Gládula pineal	0,0490	1,0144
Surco derecho vs. MT derecha	0,0882	0,1338
Surco izquierdo vs. glándula pineal	0,0490	1,0376
Surco izquierdo vs. MT izquierda	0,0490	- 0,3269
Área MT derecha vs. glándula pineal	0,0490	1,1482
Área MT izquierda vs. glándula pineal	0,0294	0,7107

 

En la tabla los tests de significación reflejan que existe diferencia en el grado de variabilidad de la localización de las estructuras corticales y subcorticales. Mientras que el grado de variabilidad entre la localización del área MT y el inicio del surco central tiene una diferencia significativa en el lado izquierdo y no significativa en el derecho

Discusión

Los autores de este trabajo consideran que esto es posible porque se conoce que la morfología del hemisferio izquierdo es más variable, en especial la región temporal.^16,17 En 1968 Geschwind y Levitsky¹⁸ determinaron la asimetría entre los planos temporales derecho e izquierdo. Posteriormente con técnicas como la tomografía computadorizada se confirmaron estos resultados y se encontró asimetría similar en los fetos humanos. Estas observaciones sugieren que la asimetría anatómica inherente puede inicialmente favorecer al hemisferio izquierdo para el desarrollo de las funciones del lenguaje. Teniendo en cuenta que el área MT se encuentra en la región temporoccipital, entonces la localización del área MT izquierda será más variable que la derecha y por tanto el comportamiento de su localización respecto al del inicio del surco central es más variable.

En el hemisferio derecho el surco central es menos constante en su localización que el área MT, pero este resultado no se pudo comprobar estadísticamente. No obstante, hay que tener en cuenta la baja potencia de los resultados.

Se puede concluir que los programas creados en el CNC para el desarrollo de la neuroanatomía computacional y estadística constituyen útiles herramientas para el desarrollo de esta disciplina y permiten el estudio de la variabilidad anatómica. Los programas computacionales GE y VV permiten realizar una detallada segmentación de la superficie cortical y la reconstrucción tridimensional adecuada de los cerebros. El programa estadístico creado para el estudio de la variabilidad anatómica cumple su objetivo y permitió corroborrar que las estrucuras corticales son más variables en su localización que las subcorticales, además se encontró que en el hemisferio izquierdo la localización del área MT es más variable que la del surco central.

New tools for the development of computational neuroanatomy

Summary

A validation was made with a preliminary study of the anatomical variability of the brain, comparing the localizations of the cortical structures (central sulcus and middle temporal area) with the subcortical structures (pineal gland) in the magnetic nuclear imaging of 4 sound individuals and the brain images of a dead subject processed by the cryosection technique. It was confirmed that the variability of the cortical structures is higher than the subcortical and that in the left hemisphere, the variability of the localization of the middle temporal area is significantly greater; however, it is not so in the right hemisphere. It was concluded that the created programs are useful tools for the development of computational and statistical neuroanatomy.

Key words: Computational neuroanatomy, brain mapping

Referencias bibliográficas

1. Evans A. 3D multimodality human brain mapping: past, present and future in: Quantification of brain function. Tracer kinetics and image analisys in brain PET. Tokio:Elsevier Science Publishers; 1993. p.373-86.