Desarrollo de un algoritmo de venografía del cerebro utilizando imágenes potenciadas en susceptibilidad

Resumen

Objetivos: El objetivo es la obtención de mapas de venografía cerebral a partir de imágenes ponderadas en susceptibilidad (SWI). Material y Método: 22 pacientes de esclerosis múltiple (EM) y 25 sujetos sanos fueron examinados en una resonancia de 3.0 T. Se utilizó una secuencia SWI para obtener el venograma cerebral, el cual es el resultado de aplicar un algoritmo difuso basado en reglas tipo Mamdani para obtener las venas en sustancia blanca y sustancia gris cortical. Sobre el venograma se calculó la densidad venosa como cociente entre el número de vóxels pertenecientes a venas y el número total de vóxels de sustancia blanca y gris cortical. Se estudió en dicha evaluación la totalidad del cerebro y una región formada por los 4 cortes de localización superior de la región ventricular. Resultados: El análisis por inspección visual mostró la correcta detección de los vóxeles asociados a venas en la mayoría de localizaciones, salvo en algunas regiones con presencia de artefactos. Los resultados mostraron una disminución en la visibilidad venosa de la sustancia blanca periventricular del 15,7% (p=0.012) para pacientes de EM en relación a sujetos sanos. Además, se observó también una disminución en la visibilidad venosa en la sustancia gris cortical 16,6% (p=0.012) para el grupo de pacientes de EM. Conclusiones: El algoritmo difuso basado en reglas de tipo Mamdani permitió la detección de las venas cerebrales en la mayoría de las localizaciones. Los resultados también muestran un descenso en la visibilidad venosa en ciertas regiones respecto a sujetos sanos.