Herramienta computacional para el estudio del ictus cerebral usando mapas de ADC. Evaluación preliminar

La enfermedad cerebrovascular isquémica afecta anualmente a 15 millones de personas en  todo el mundo, de  ellas 5 millones mueren y otros quedan con algún tipo de discapacidad permanente. En este trabajo se presenta un estudio descriptivo, observacional y de corte longitudinal, en  pacientes con so...

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Main Authors: González Dalmau, Evelio R., Cabal Mirabal, Carlos, Barbará Morales, Eduardo, Pérez Dopico, Roberto C., Rodríguez Cruz, Grettel
Format: info:eu-repo/semantics/article
Language:spa
Published: UNIVERSIDAD ANTONIO NARIÑO 2014
Subjects:
Online Access:https://revistas.uan.edu.co/index.php/ingeuan/article/view/366
https://repositorio.uan.edu.co/handle/123456789/10442
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Summary:La enfermedad cerebrovascular isquémica afecta anualmente a 15 millones de personas en  todo el mundo, de  ellas 5 millones mueren y otros quedan con algún tipo de discapacidad permanente. En este trabajo se presenta un estudio descriptivo, observacional y de corte longitudinal, en  pacientes con sospecha de daños isquémicos, entre julio y  agosto del 2012, con el objetivo de determinar valores de los mapas del coeficiente de difusión aparente (ADC) para clasificar los tejidos cerebrales en diferentes zonas. En el estudio participaron 26 individuos, 14 presentan lesiones  isquémicas recientes y la edad comprendida se encuentra entre 29 y 89 años. De los pacientes con lesiones seis son del  sexo masculino y los ocho restantes del sexo femenino. Se utilizaron cinco voluntarios sanos con edades entre 20 y 79 años. Siete pacientes poseen lesiones cerebrales antiguas. De este estudio se obtiene una clasificación de los pacientes en sanos y patológicos según los valores obtenidos del ADC y por edades. El mapa de ADC mostró utilidad en el diagnóstico de zonas afectadas por la disminución de este valor en el tejido isquémico (48.6±10.8)*10-5mm2 /s con respecto al sano (83.0±9.4)*10-5mm2 /s y al líquido cefalorraquídeo (311.4±12.1)  *10-5mm2 /s. Se desarrolló una herramienta autóctona en Matlab  (ADCquant) para el manejo y la cuantificación de los mapas de (ADC). Por primera vez se realiza una clasificación del tejido  cerebral por el valor de ADC.
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