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Graph theory analysis of resting‐state functional magnetic resonance imaging in essential tremor

Julián Benito ‐ León, Emilio Sanz ‐ Morales, Helena Melero, Elan D. Louis, Juan P. Romero Eduardo Rocon, Norberto Malpica

 22 de julio de 2019

El temblor esencial es una enfermedad neurológica con síntomas tanto motores como no motores. Hasta el momento, poco se sabe de los cambios cerebrales que subyacen al trastorno y aún no se ha investigado la organización de la conectividad entre distintas regiones del cerebro en los pacientes de temblor esencial. Hemos investigado las propiedades funcionales de la red del cerebro completo, a partir de imágenes de resonancia magnética funcional en estado de reposo.

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Dixon-VIBE Deep Learning (DIVIDE) Pseudo-CT Synthesis for Pelvis PET/MR Attenuation Correction.

Torrado-Carvajal A., Vera-Olmos J., Izquierdo-García D., Catalano O., Morales A., Margolin M.A., Malpica N., Catana C.

Journal of Nuclear Medicine, 60(3) : 429,435, 2019

 

Una de las causas de la pérdida de calidad de imagen en los escáneres de Tomografía por Emisión de Positrones (PET) es la atenuación de los rayos gamma a medida que atraviesan el cuerpo camino  al detector. Una forma de corregir la atenuación consiste en modelar la anatomía del cuerpo del paciente usando la Resonancia Magnética (RM) del escáner PET/RM. El hueso, que es importante en la atenuación, no emite señal en la resonancia. Proponemos un modelo de aprendizaje profundo que es capaz de simular una imagen de TAC apartir de la RM para conseguir modelos completos, y demostramos que mejora a todos los métodos anteriores.

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Computer vision techniques for fat-water separation in ultra-high field MRI for Specific Absorption Rate estimation

Torrado-Carvajal A.,Eryaman Y, Abaci Turk E, Herraiz JL, Hernandez JJ, Adalsteinsson E, Wald L, Malpica N.

IEEE Trans. on Biomedical Engineering, 63(3) : 768-774, 2019

Proponemos un nuevo método de visión artificial para crear modelos del paciente para la planificación de Resonancia de alto campo. Trabajo conjunto con MIT y Martinos Center – MGH

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DeepEye: Deep convolutional network for pupil detection in real environments

Vera-Olmos, F.J., Pardo, E., Melero, H., Malpica, N

Integrated Computer-Aided Engineering, 25(1) : 85-95, 2019

El seguimiento de la pupila proporciona información interesante para el diagnóstico de patologías oftalmológicas y neurológicas. Los sistemas que se emplean actualmente requieren de cámaras de altas prestaciones montadas sobre una casco. Hemos desarrollado una técnicas que permite seguir la pupila en tiempo real en vídeos adquiridos con una cámara estándar, mediante técnicas de aprendizaje profundo. La herramienta está disponible en internet.

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Sex Differences in the Olfactory System: a Functional MRI Study

Melero.H, Borromeo, S., Cristobal-Huerta, A., Manzanedo, E., Luna, G., Toledano, A., Hernandez Tamames, J. A. 

Chemosensory Perception – Abril, 2019 

Estudio sobre las diferencias entre hombres y mujeres en la percepción de olores mediante Resonancia Magnética funcional. Los resultados sugieren que las mujeres y los hombres procesan de forma distinta los estímulos olfativos debido a diferencias de activación en áreas de integración multisensorial. Estos datos señalan la importancia de tener en cuenta el factor sexo para el desarrollo de estrategias más eficaces y específicas de evaluación y rehabilitación de la función olfativa, así como para interpretar de forma adecuada la pérdida de olfato como un biomarcador temprano de enfermedades neurológicas y psiquiátricas.

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Objective evaluation of multiple sclerosis lesion segmentation using a data management and processing infrastructure

Commowick et al.

Scientific Reports – 20 de septiembre 2018

 

La aparición de lesiones en sustancia blanca es uno de los síntomas de la esclerosis múltiple. La detección precisa de las lesiones mediante técnicas de visión artificial permite el diagnóstico y el análisis de la progresión de la enfermedad. Este es un trabajo en colaboración con los principales grupos del mundo que trabajan en esta línea en el que comparamos métodos desarrollados por cada grupo. Nuestro método quedó tercero entre todos los grupos.

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Semantic segmentation of mFISH images using convolutional networks

Pardo E., Morgado J.M.T., Malpica N.

IEEE Trans. on Biomedical Engineering, 15 June 2018

La clasificación de los cromosomas, proceso conocido como cariotipado, es la base de cualqueir sistema de diagnóstico genético y de diagnóstico en algunos tipos de cáncer. Proponemos un métodos de clasificación de imagen multiespectral para cariotipado basado en redes convolucionales, que mejora ampliamente el estado del arte, en colaboración con la empresa Cytognos.

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22 de Diciembre del 2016

Javier Vera Olmos  y  N.Malpica

La detección robusta de pupila bajo diversas condiciones, permite aplicaciones como el control de HMI (interfaces hombre-máquina) y el diseño de nuevas herramientas de diagnóstico para enfermedades neurológicas

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Magnetic Resonance in Medicine

18 de Mayo del 2015

J.A.Hernandez-Tamames  y  N.Malpica

Investigadores de la URJC han desarrollado un método para estimar el cráneo en imágenes de resonancia magnética, que permite crear modelos específicos de cada paciente para mejorar la calidad de imagen, tanto de resonancia magnética como de PET. (seguir leyendo)

¿Colores, sabores, números? La sinestesia en una muestra española

Melero. H, Peña-Melián, A. & Ríos-Lago, M. 

Revista de Neurología – 16 de Febrero, 2015 

La sinestesia es un fenómeno neurológico caracterizado por la activación simultánea de dos sistemas (o atributos) sensoriales, uno de los cuales no ha sido estimulado directamente. Dicha activación se produce de una forma involuntaria, automática y consistente a lo largo del tiempo. El análisis de las respuestas de 803 participantes sugiere que un 13,95% de la muestra estudiada experimenta alguna sinestesia. Los datos sugieren que la presencia de sinestesia en la muestra española estudiada es elevada y que la investigación sobre el fenómeno y sus diferentes modalidades ha de ser abordada basándose en el conocimiento actual sobre su variabilidad fenomenológica y sus bases genéticas y neurofisiológicas. Asimismo, los resultados obtenidos son útiles para ajustar los ítems del cuestionario y aumentar su capacidad discriminativa.

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