{"id":117310,"date":"2018-03-11T10:46:47","date_gmt":"2018-03-11T10:46:47","guid":{"rendered":"https:\/\/www.deberes.net\/tesis\/sin-categoria\/improving-the-process-of-diffusion-tensor-image-analysis-for-the-study-of-brain-disorders\/"},"modified":"2018-03-11T10:46:47","modified_gmt":"2018-03-11T10:46:47","slug":"improving-the-process-of-diffusion-tensor-image-analysis-for-the-study-of-brain-disorders","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.deberes.net\/tesis\/tecnologia-medica\/improving-the-process-of-diffusion-tensor-image-analysis-for-the-study-of-brain-disorders\/","title":{"rendered":"Improving the process of diffusion tensor image analysis for the study of brain disorders"},"content":{"rendered":"<h2>Tesis doctoral de <strong> Alba Garin Muga <\/strong><\/h2>\n<p>El an\u00e1lisis de la informaci\u00f3n extra\u00edda de neuroim\u00e1genes es fundamental para la prevenci\u00f3n y el diagn\u00f3stico en las enfermedades neurol\u00f3gicas. Las medidas extra\u00eddas de la imagen por tensores de difusi\u00f3n (dti) nos permiten descubrir las anomal\u00edas de la materia blanca causadas por las enfermedades y comparar estas medidas entre diferentes sujetos en los estudios cl\u00ednicos y de investigaci\u00f3n. Sin embargo, los usuarios pueden tener dificultades calculando las estad\u00edsticas grupales de dti en dichos estudios. Esto se debe a que los usuarios necesitan dominar varias herramientas complejas que requieren una elevada intervenci\u00f3n. En este trabajo de investigaci\u00f3n, se ha mejorado el proceso de estad\u00edstica por grupos de dti desarrollando una herramienta llamada dtistatistics que automatiza y facilita dicho proceso. Esta herramienta reduce los tiempos de an\u00e1lisis y los posibles errores y de esta manera contribuye al estudio de las enfermedades neurol\u00f3gicas y psiqui\u00e1tricas. El software propuesto fue dise\u00f1ado utilizando una metodolog\u00eda centrada en el usuario en la cual se realiz\u00f3 una evaluaci\u00f3n iterativa de la usabilidad junto con un comit\u00e9 de expertos. Una vez cumplidos los requerimientos de los expertos, la versi\u00f3n final de la herramienta fue validada con usuarios potenciales, comparando los tiempos de usuario de esta herramienta y del proceso utilizado de manera tradicional. Los usuarios no fueron capaces de terminar todas las tareas de la manera tradicional ya que no pudieron obtener los resultados del an\u00e1lisis. Sin embargo, utilizando dtistatistics, los usuarios fueron capaces de completar todas las tareas sin apenas errores. Adem\u00e1s, necesitaron significativamente menos tiempo para completar las tareas, reduciendo el tiempo de usuario del an\u00e1lisis en un 96%. Para los usuarios potenciales dtistatistics es f\u00e1cil de aprender, utilizar e interactuar y dichos usuarios concluyeron que podr\u00edan completar las tareas de manera efectiva con dtistatistics. La herramienta est\u00e1 siendo usada en varios proyectos en la cl\u00ednica universidad de navarra (espa\u00f1a).   esta herramienta tiene un claro potencial para la investigaci\u00f3n cl\u00ednica de dti. Como ejemplo de ello, se presenta un estudio de pacientes de edad avanzada con depresi\u00f3n unipolar de inicio tard\u00edo. Los resultados obtenidos en el grupo de pacientes depresivos de inicio tard\u00edo fueron comparados con un grupo de controles sanos y un grupo de controles paciente con depresi\u00f3n de inicio temprano. Estas comparaciones nos permiten proponer objetivos para una mejor comprensi\u00f3n de la depresi\u00f3n unipolar en la edad avanzada. Los an\u00e1lisis del cerebro completo confirman las diferencias en las medidas de anisotrop\u00eda fraccional, difusividad media y difusividad radial entre los pacientes depresivos de inicio tard\u00edo y los pacientes depresivos de inicio temprano controlados por g\u00e9nero son significativas. Las diferencias se encontraron en la parte frontal y se cree que este l\u00f3bulo es importante en la fisiopatolog\u00eda de la depresi\u00f3n. Hasta donde alcanza nuestro conocimiento, este es el primer estudio que analiza la anisotrop\u00eda fraccional, difusividad media, difusividad radial y difusividad axial para distinguir entre pacientes depresivos de inicio tard\u00edo, pacientes depresivos de inicio temprano y sujetos sanos.<\/p>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<h3>Datos acad\u00e9micos de la tesis doctoral \u00ab<strong>Improving the process of diffusion tensor image analysis for the study of brain disorders<\/strong>\u00ab<\/h3>\n<ul>\n<li><strong>T\u00edtulo de la tesis:<\/strong>\u00a0 Improving the process of diffusion tensor image analysis for the study of brain disorders <\/li>\n<li><strong>Autor:<\/strong>\u00a0 Alba Garin Muga <\/li>\n<li><strong>Universidad:<\/strong>\u00a0 Navarra<\/li>\n<li><strong>Fecha de lectura de la tesis:<\/strong>\u00a0 23\/03\/2015<\/li>\n<\/ul>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<h3>Direcci\u00f3n y tribunal<\/h3>\n<ul>\n<li><strong>Director de la tesis<\/strong>\n<ul>\n<li>Diego Borro Y\u00e1guez<\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n<li><strong>Tribunal<\/strong>\n<ul>\n<li>Presidente del tribunal: Jos\u00e9 Luis Zubieta zarraga <\/li>\n<li>pilar Suarez lopez (vocal)<\/li>\n<li>aiert Amundarain irizar (vocal)<\/li>\n<li>alejandro Garcia alonso montoya (vocal)<\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n<\/ul>\n<p>&nbsp;<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Tesis doctoral de Alba Garin Muga El an\u00e1lisis de la informaci\u00f3n extra\u00edda de neuroim\u00e1genes es fundamental para la prevenci\u00f3n y 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