COMUNICACIÓN ORAL | 20 noviembre 2013, miércoles | Hora: 15:30
AUTORES
Pareto Onghena, Deborah 1; Sastre Garriga, Jaume 2; Tintoré Subirana, Mar 2; Montalban Gairin, Xavier 2; Rovira Cañellas, Alex 1
CENTROS
1. Servicio: Radiología. Hospital Universitari Vall d'Hebron; 2. Servicio: Neuroinmunología Clínica. Hospital Universitari Vall d'Hebron
OBJETIVOS
En esclerosis múltiple (EM), las lesiones hiperintensas en sustancia blanca alteran los resultados de las técnicas de segmentación automática del tejido cerebral, sobre o infraestimando los volúmenes de sustancia gris (SG) y blanca (SB). Nuestro objetivo fue determinar el efecto de incorporar el algoritmo de repintado de lesiones incluido en la Lesion Segmentation Toolbox (LST) sobre el proceso de segmentación de la SG y SB cerebral.
MATERIAL Y MÉTODOS
Se incluyeron pacientes con un síndrome neurológico aislado y EM remitente recurrente (n=77) (rango lesión DP-T2 desde 0,03 hasta 15,97 ml). Se adquirieron secuencias MPRAGE, FLAIR y DP-T2 en un equipo 3.0T. Las imágenes estructurales MPRAGE fueron procesadas mediante el algoritmo de repintado de lesiones incluido en el LST: primero se determinó una máscara de manera automática a partir del FLAIR y a continuación se “repintó” el MPRAGE. Las imágenes MPRAGE fueron segmentadas dos veces: antes y después de aplicar el repintado de lesiones y se calculó el volumen de SG y SB.
RESULTADOS
Al incorporar el algoritmo de repintado de lesiones se observó un descenso en el volumen de SG y un aumento mínimo de SB: el porcentaje de cambio fue (valor medio (min, max)) para SG: 0.98 (-0.82, 2.73) y SB: 0.14 (-2.12,1.75).
CONCLUSIONES
La incorporación de la LST durante el proceso de segmentación afecta mayoritariamente a la determinación del volumen de SG, disminuyendo su valor. Estudios futuros deben valorar el papel del valor de volumen lesional en la corrección mediante LST.
