Biomarkers based on neuroimages to diagnose neurodegenerative diseases

Reyes Gavilán, Pablo Alexander

Biomarkers based on neuroimages to diagnose neurodegenerative diseases

dc.contributor.advisor	Rueda Olarte, Andrea del Pilar
dc.contributor.advisor	Matallana Eslava, Diana Lucía
dc.contributor.author	Reyes Gavilán, Pablo Alexander
dc.date.accessioned	2019-08-26T20:17:08Z
dc.date.accessioned	2020-04-15T13:54:06Z
dc.date.available	2019-08-26T20:17:08Z
dc.date.available	2020-04-15T13:54:06Z
dc.date.created	2019-07-08
dc.description.abstract	El objetivo de la tesis fue la generación de bíomarcadores cuantitativos basados en neuroimágenes para el estudio de la demencia. Por lo tanto, a través de la conectívidad global y estructural del cerebro sería posible construir biomarcadores para identificar las diferencias entre los controles sanos y los pacientes. Con la identificación de las redes cerebrales alteradas, además se entendería cómo la cognición y el comportamiento se alteran por estas enfermedades. Hemos analizado 160 imágenes de pacientes con demencia y controles sanos del Hospital Universitario San Ignacio, y hemos construido redes de conectívidad cerebral estructural por cada paciente. Todos los pacientes fueron diagnosticados por un grupo multidisciplinario en una clínica de memoria de acuerdo con directrices internacionales. Para este estudio se utilizaron imágenes estructurales y de difusión ponderada. Con respecto al procesamiento, tuvimos varios pasos: estimación del modelo, conectívidad estructural y análisis estadístico. Para analizar las diferencias entre las variantes de la demencia frontotemporal y los controles, se a analizo medidas topológicas de redes y estadísticas basadas en redes. Además, para medir el impacto de este método, hemos construido una página web con los principales resultados y hemos preguntado a expertos en demencia y neurorradiología sobre el impacto clínico y el uso de estos resultados. Los principales resultados mostraron la importancia de una evaluación sistemática con diferentes escalas para encontrar diferencias entre las variantes. Los calificadores expertos indicaron que la mejor manera de representar las redes de conectívidad eran las redes translúcidas o circulares de mapas cerebrales.	spa
dc.description.abstractenglish	The thesis aim is the generation of quantitative biomarkers based on neuroimages for the study of dementia. Hence, through global and structural brain connectivity will be possible to build biomarkers to identify differences between healthy controls and patients. Additionally, with the identification of brain networks altered, would understand how cognition and behavior are altered by these diseases. We have analyzed 160 images from patients with dementia and healthy controls from Hospital Universitarlo San Ignacio, and we have built networks of structural brain connectivity by each patient. All patients had diagnosis by a multidisciplinary group in a memory clinic according to International guidelines of frontotemporal dementiain their variants. To this study we used two types: structutal and diffusion weighted images. With respect to processing we had several had several steps: ¬model estimation, a whole structural connectivity with atlas and statistical analysis. To analyze the differences between variants of frontotemporal dementia and controls, we have made analyze from topological measures from networks and network based statistical. Also, to measure the impasct of this method, we have built a webpage with the main results and asked experts in dementia and neuroradiology about the clinical impact and use of these results. The main results showed the importance of a systematic evaluation with different scales in order to find differences between variant, in other words, the structural connectivity might be confounded by the scale of analysis. The expert raters indicated that the better way to represent connectivity networks were brain maps translucent or circular networks.	spa
dc.description.degreelevel	Doctorado	spa
dc.description.degreename	Doctor en Ingeniería	spa
dc.format	PDF	spa
dc.format.mimetype	application/pdf	spa
dc.identifier.doi	https://doi.org/10.11144/Javeriana.10554.44894
dc.identifier.instname	instname:Pontificia Universidad Javeriana	spa
dc.identifier.reponame	reponame:Repositorio Institucional - Pontificia Universidad Javeriana	spa
dc.identifier.repourl	repourl:https://repository.javeriana.edu.co	spa
dc.identifier.uri	http://hdl.handle.net/10554/44894
dc.language.iso	spa	spa
dc.publisher	Pontificia Universidad Javeriana	spa
dc.publisher.faculty	Facultad de Ingeniería	spa
dc.publisher.program	Doctorado en Ingeniería	spa
dc.rights.accessrights	info:eu-repo/semantics/openAccess
dc.rights.coar	http://purl.org/coar/access_right/c_abf2	spa
dc.rights.licence	Atribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0 Internacional	*
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dc.rights.uri	http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/	*
dc.subject	Demencia frontotemporal	spa
dc.subject	Neuroimagen	spa
dc.subject	Conectividad cerebral estructural	spa
dc.subject	Máquinas de aprendizaje	spa
dc.subject.armarc	Doctorado en ingeniería - Tesis y disertaciones académicas	spa
dc.subject.armarc	Demencia frontotemporal	spa
dc.subject.armarc	Enfermedades neurodegenerativas	spa
dc.subject.armarc	Marcadores bioquímicos	spa
dc.subject.keyword	Frontotemporal dementia	spa
dc.subject.keyword	Neuroimage	spa
dc.subject.keyword	Brain structural connectivity	spa
dc.subject.keyword	Machine learning	spa
dc.title	Biomarkers based on neuroimages to diagnose neurodegenerative diseases	spa
dc.type.coar	http://purl.org/coar/resource_type/c_db06	spa
dc.type.driver	info:eu-repo/semantics/doctoralThesis
dc.type.hasversion	http://purl.org/coar/version/c_ab4af688f83e57aa
dc.type.local	Tesis/Trabajo de grado - Monografía - Doctorado	spa