3.01 Tesis doctorado

Permanent URI for this collection

https://repositorio.uc.cl/handle/11534/3278

Browse

Now showing 1 - 18 of 18

An in vitro model for photosynthetic cancer treatment: a study of photosynthetic and tumor cell co-culture
(2024) Holmes Videla, Christopher Edward; Egaña, José T.; Pontificia Universidad Católica de Chile. Escuela de Ingeniería
La baja tensión de oxígeno (hipoxia) en tumores conlleva a la resistencia de una serie de tratamientos clínicos, por lo que el uso de microorganismos fotosintéticos se ha planteado recientemente como una alternativa segura para proveer de oxígeno al microambiente tumoral. En este trabajo se estudió la biocompatibilidad de la microalga Chlamydomonas reinhardtii con condiciones de crecimiento de células mamíferas. Se cultivó esta microalga junto con células de melanoma, con ambos tipos celulares resultando biocompatibles entre sí, pero con las microalgas afectando la organización del citoesqueleto de las células tumorales. Se observó que la oxigenación en co-cultivos era suficiente para eliminar condiciones de hipoxia y producir más oxigeno del requerido metabólicamente por las células tumorales. Se observó que esta producción de oxígeno era capaz de aumentar la muerte tumoral por radioterapia. Como último objetivo se estableció un modelo tumoral fotosintético en 3D por medio de una matriz de colágeno. Se estudiaron las interacciones entre ambos tipos celulares con la matriz junto con la oxigenación de células tumorales en un ambiente 3D hipóxico. Se demostró que ambos tipos celulares son biocompatibles por al menos 24 horas de contacto en condiciones de cultivo celular y que una razón de 10:1 microalgas a células, era capaz de cumplir con los requerimientos metabólicos de las células tumorales, produciendo un exceso de más del doble del oxígeno requerido, el cual puede ser usado a futuro para terapias antitumorales. Este trabajo muestra ue el uso de Chlamydomonas reinhardtii es una alternativa viable para la oxigenación de tumores para tratamiento clínicos, mientras que el modelo tumoral fotosintético in vitro presentado nos entregó un simple recurso para estudiar los efectos de la fotosíntesis en el microambiente tumoral y una herramienta para manipular esta aproximación para optimizar su uso en terapias clínicas.
Biomechanical analysis and inelastic deformable image registration of lung CT images
(2022) Andrade de Bonadona, Carlos Ignacio; Hurtado Sepúlveda, Daniel; Pontificia Universidad Católica de Chile. Escuela de Ingeniería
Los modelos de registro deformable de imágenes permiten estudiar la mecáanica asociada a los pulmones de forma no-invasiva. Tienen la capacidad de medir la deformación que se desarrollan a nivel regional del tejido, proporcionar información en cuanto al correcto funcionamiento respiratorio y el potencial de mejorar el diagnostico de enfermedades. Esta tesis se enfoca en estudiar los mecanismos de deformación regional que se desarrollan en pulmones humanos sanos usando un modelo de registro deformable de código abierto. La deformación pulmonar es descrita mediante las tres invariantes del tensor de estiramiento derecho, las cuales se asocian a deformación longitudinal, superficial y volumétrica, respectivamente. Mapas normalizados muestran un patrón espacial de deformación que es común entre todos los sujetos analizados. Los mapas de deformación asociado a las tres invariantes muestran un notorio gradiente en la dirección ventral-dorsal, destacando el rol de la gravedad durante el proceso de respiración espontánea. Sin embargo, el estudio dejó en evidencia la incapacidad del modelo de registro en capturar deslizamiento de tejido, generando errores de medición cerca de discontinuidades. La segunda parte de este trabajo presenta un modelo de registro inelástico (i-DIR) cuya característica principal es la capacidad de capturar automáticamente superficies deslizantes sin ningún conocimiento sobre la ubicación espacial de las zonas discontinuas. El modelo es validado mediante imagenes sintéticas y luego utilizado en imágenes de tomografía de tórax para demostrar su aplicabilidad clínica. El modelo inelástico detecta regiones de alta deformación inducida por cizalla, las cuales se asocian a deslizamiento, y modifica localmente propiedades mecánicas. Como resultado, el modelo permite altos niveles de deformación por cizallamiento sin agregar altos niveles de estrés en regiones localizadas, tales como las fronteras y fisuras del pulmón.
Biomechanical quantification of the heart using cardiovascular magnetic resonance images
(2021) Mella Lobos, Hernán Arturo; Uribe Arancibia, Sergio A.; Pontificia Universidad Católica de Chile. Escuela de Ingeniería
La Resonancia Magnética (RM) cardíaca es una herramienta valiosa para el estudio de la función cardíaca. Particularmente, las imágenes de RM de tagging combinadas con herramientas de procesamiento avanzadas, permiten la estimación del movimiento del tejido y sus deformaciones, y por lo tanto la detección y seguimiento temprano de varias enfermedades. Sin embargo, las secuencias de tagging y los métodos de procesamiento sufren de numerosos problemas, incluyendo pero no limitado a la sensibilidad a efectos de off-resonance, tiempos de adquisición elevados y mala señal en cuanto a imágenes de tagging; y sensibilidad al movimiento a través del plano, grandes desplazamientos entre imágenes consecutivas y contaminación por bajas frecuencias en cuanto a técnicas de procesamiento. En esta tesis se presentan tres artículos que buscan solucionar algunos de los problemas previamente descritos. El primer artículo es una comparación rigurosa de técnicas de procesamiento aplicadas a imágenes de RM de tagging y DENSE bajo distintas condiciones de adquisición, incluyendo casos no-ideales. Uno de los resultados principales, es la obtención de la combinación óptima de parámetros de adquisición que mejoran los resultados de las t écnicas de procesamiento. El segundo artículo introduce la técnica de procesamiento HARP-I, la que a partir de imágenes de RM de tagging, supera al estado del arte en cuanto a estimación de movimiento. Las principales mejoras introducidas incluyen la reducción de la sensibilidad de la estimación a contaminación por bajas frecuencias, ruido y grandes desplazamientos entre imágenes consecutivas. El último artículo presenta ORI-O-CSPAMM, una nueva secuencia de imágenes de RM de tagging que permite la adquisición de grillas de CSPAMM y MICSR en la mitad del tiempo de escaneo en comparación con la secuencia CSPAMM y ORI-CSPAMM. Además, permite remover los artefactos de off-resonance generados durante la preparación de la grilla, lo que es útil en presencia de grasa. Las tres investigaciones presentan mejoras a tres partes esenciales de la estimación de deformaciones cardíacas, incluyendo la secuencia y los parámetros de adquisición y la técnica de procesamiento.
Brain self-regulation learning in the neurocomputational framework of active inference
(2023) Vargas González, Gabriela Adriana; Rodríguez Fernández, María; El-Deredy, Wael; Pontificia Universidad Católica de Chile. Instituto de Ingeniería Biológica y Médica
Neurofeedback (NF), a cutting-edge technique in the realm of brain-computer interfaces (BCI), has proven to be a powerful tool for both scientific exploration and clinical rehabilitation. NF provides individuals with real-time information about their neural processes, enabling them to modulate and regulate their brain activity—a phenomenon known as 'brain self-regulation learning'. While NF holds great promise, it faces an efficiency hurdle. Remarkably, only 50% of participants successfully achieve self-regulation, limiting its clinical adoption. Existing models have struggled to fully elucidate the intricate interplay between reward mechanisms and cognitive functions, without fully succeeding. Herein lies the significance of Active Inference—a theoretical framework that illuminates this complex relationship. To address this gap, we propose using the framework of Active inference to understand the neural processes underlying self-regulation learning. Active inference provides a statistical model of the brain and a combination of computational modeling and neuroimaging techniques. By analyzing real-time functional MRI data and implementing agent-based simulations, we identify that learners exhibit a hierarchical computational anatomy as the neural substrate that supports the internal dynamics of the brain. Our findings underscore the importance of cognitive processes in self-regulation learning and provide insights for optimizing NF protocols.
Computational modeling of cardiac electrophysiology in heart failure : an in-silico approach to understanding biomaterial injection therapy
(2021) Ramírez Benítez, William Alberto; Hurtado Sepúlveda, Daniel; Pontificia Universidad Católica de Chile. Escuela de Ingeniería
La electrofisiología cardíaca computacional esta siendo usada cada vez más como una herramienta eficaz para estudiar el comportamiento eléctrico del corazón, especialmente en condiciones patológicas como la falla cardíaca. Los avances recientes en la adquisición de datos geométricos y estructurales de corazones de pacientes específicos ha creado la oportunidad de aplicar herramientas numéricas para investigar las anormalidades eléctricas causadas por enfermedad cardíaca isquémica. Junto con pruebas experimentales y clínicas, la simulación de la actividad eléctrica en el miocardio ha establecido un nuevo paradigma para entender las características eléctricas de las enfermedades cardiacas, haciendo contribuciones significativas al mejoramiento de sus tratamientos. Todo este progreso ha sido estimulado por la basta cantidad de logros en la formulación de modelos electrofisiológicos altamente especializados que han ayudado a describir de forma precisa el complejo comportamiento eléctrico del miocardio. Sin embargo, el uso de la electrofisiología computacional para el estudio de terapias alternativas, como lo son las inyecciones de biomateriales en casos de arritmia cardíaca, es aun limitado. Además de esto, existen incertidumbres sobre los modelos numéricos apropiados para la simulación de la propagación eléctrica en corazones de sujetos específicos, donde las demandas computacionales y la precisión juegan un rol muy importante. En esta tesis se estudia la influencia de la terapia de inyección de biomateriales en el comportamiento eléctrico de corazones con infarto, usando un código de elementos finitos altamente optimizado en combinación con datos de alta resolución de corazones porcinos tomados de resonancia magnética. De este trabajo se concluye que aunque las inyecciones de biomateriales parecen no afectar las propiedades restitutivas locales del miocardio, sı pueden influir en la sostenibilidad de la fibrilación ventricular. Finalmente, en esta tesis se comparan dos modelos electrofisiológicos diferentes usando los mismos datos de sujetos específicos y se concluye que la dinámica de la fibrilación ventricular puede reproducirse usando modelos iónicos simplificados, disminuyendo la demanda computacional.
Diseño y gestión de políticas públicas para la red de salud pública chilena
(2022) Marquinez Vacarezza, José Tomás; Maturana Valderrama, Sergio; Pontificia Universidad Católica de Chile. Escuela de Ingeniería
Esta tesis doctoral explora diversas aristas sobre el problema que enfrenta una red centralizada de hospitales que recibe pacientes con requerimiento de cuidado en Unidades de Cuidado Intensivo (UCIs). Dado, por un lado, la aleatoriedad existente en la llegadas de los pacientes y en su tiempo de estadía, y por otro lado, la escasez de camas hospitalarias en los sistemas, es necesario apoyar la toma de decisiones de admisión, transferencia y derivación de pacientes en la red. Para ello, se propone una metodología basada en programación dinámica estocástica aproximada, que permite verificar si es o no conveniente realizar transferencias y derivaciones de forma proactiva. Es decir, transferir o derivar pacientes incluso cuando el hospital al que llegan cuenta con camas críticas disponibles. Esta metodología fue aplicada a diversos problemas, para verificar si conviene adoptar un enfoque proactivo en estas decisiones. En particular, para determinar que tipo de pacientes UCI es necesario transferir/derivar, y hacia donde. Además, se utilizó para determinar el valor de una cama adicional en la red de hospitales, junto a un plan de expansión que se adapta a una dinámica proactiva de movimiento de pacientes. Por último, también se aplicó sobre una red de hospitales con diversos niveles de complejidad, como lo podría ser una red con UCI y Unidades de Tratamiento Intermedio (UTI). También se estudió el desempeño de la política para instancias de tamaño real, basados en la realidad de diversos Servicios de Salud del sector metropolitano de Chile. Se pudo observar una reducción significativa del gasto estatal al simular la política y compararla con el proceder actual. Los resultados obtenidos indican que Chile o (y cualquier red de hospitales con tomador de decisiones centralizado) se vería beneficiado con la aplicación de esta metodología en sus decisiones, ya sea para determinar una política proactiva de transferencias y derivaciones o bien para validar que su proceder es el adecuado.
Effect of a whey protein network formed by cold gelation on starch gelatinization and digestibility
(2019) Lavoisier, Anaïs; Aguilera, José Miguel; Pontificia Universidad Católica de Chile. Escuela de Ingeniería
La diabetes es una enfermedad crónica que afecta a millones de personas alrededor del mundo y por ende un problema actual de salud importante en nuestra sociedad. Hoy en día, sabemos que la alimentación es un factor de riesgo para el desarrollo de la diabetes tipo 2, en particular las dietas que provocan fluctuaciones extremas de la glicemia posprandial. Por lo tanto, se recomienda consumir alimentos con un bajo índice glicémico, para evitar un desequilibrio en el metabolismo de la glucosa, mejorar la salud en general, y reducir el riesgo de padecer diabetes tipo 2. En esta Tesis, se propone una nueva estrategia para diseñar alimentos amiláceos con una liberación de glucosa posprandial lenta y constante. Se plantea que un gel de proteína puede reducir la gelatinización del almidón durante el tratamiento térmico y, luego, proteger los gránulos de almidón del ataque enzimático durante la digestión. Para confirmar esta hipótesis, gránulos nativos de almidón de papa (potato starch, PS) fueron atrapados en una red de aislado de proteína de suero (whey protein isolate, WPI), elaborada por gelificación en frío inducida por adición de calcio. Estos geles compuestos fueron sometidos a un tratamiento térmico (>80°C), para provocar la gelatinización del PS dentro de la red de proteínas. Primero, la gelatinización del almidón en el gel de WPI fue estudiada, in situ y en tiempo real, con un sistema de placa calefactora DSC para microscopio. Los cambios en la microestructura de los geles compuestos también fueron observados indirectamente por mediciones reológicas y mecánicas. Además, la microestructura de los geles, antes y después del calentamiento, fue explorada por microscopía confocal láser de barrido (CLSM) y criomicroscopía electrónica de barrido (crio-MEB). Luego, la digestibilidad del almidón en el gel de WPI, después del tratamiento térmico, fue investigada mediante el protocolo de digestión in vitro “INFOGEST”. Se prestó especial atención al impacto del tamaño de partícula del gel y de la concentration de proteína sobre la liberación de glucosa desde la matriz. Finalmente, los diferentes pasos que conducen a la formación de la red de WPI por gelificación en frío fueron observados con un microscopio de fuerza atómica, y la dimensión fractal del gel fue determinada mediante análisis de imagen y reología oscilatoria. El efecto del calentamiento sobre las propiedades y la microestructura del gel de WPI fue analizado con DSC, espectroscopia infrarroja (ATR-FTIR) y mediciones reológicas, además de ser examinado por CLSM y crio-MEB. La investigación se centró en la influencia de la formación de nuevos enlaces disulfuro sobre las propiedades reológicas del gel. La gelatinización del almidón fue restringida por la matriz de WPI. La presencia de la red de proteína no retrasó el inicio de la gelatinización pero redujo la temperatura final de la transición de 3°C, tambien redujo la entalpía de gelatinización en un 42% y disminuyó el hinchamiento de los gránulos de PS en un 33%. Las propiedades reológicas y mecánicas de los geles compuestos se vieron afectadas por la gelatinización del almidón, dependiendo de su concentración en el gel. Añadir 1% de PS al gel de WPI debilitó la estructura del gel, probablemente porque los gránulos gelatinizados crean defectos en la microestructura. Al contrario, la adición de un 9% de almidón resultó en un reforzamiento del gel: una red interpenetrante se forma entre el WPI y los gránulos gelatinizados de PS. La digestibilidad del almidón in vitro también se vio restringida por la presencia de la red de WPI. La liberación de glucosa desde la matriz se redujo en la etapa intestinal, cuando los geles fueron molidos a un tamaño de partícula de ~ 1 mm. Pero cuando los geles fueron cortados a un tamaño de partícula de ~ 5 mm, la liberación de glucosa disminuyo al final de la prueba. En este caso, al final de la digestión, la liberación de glucosa fue reducida en un 15.5 y un 20.5% para los geles compuestos con 8 y 10% de WPI respectivamente, mientras que no se observó una reducción significativa para el gel con 6% de WPI. Por lo tanto, el efecto de la red de WPI sobre la digestibilidad del almidón depende primero del tamaño de partícula y luego de la concentración de proteína. Esto se relaciona con las propiedades mecánicas y reológicas de los geles compuestos: la digestibilidad del almidón disminuye cuando aumenta la dureza y la elasticidad de los geles. El tratamiento térmico también modificó las propiedades y la microestructura de la red de WPI de los geles compuestos. Los geles de WPI eran más rígidos y más quebradizos después de ser calentados a 90ºC. En efecto, se produjeron cambios importantes en la estructura de la red de proteínas: se formaron enlaces disulfuro y puentes de calcio adicionales durante el calentamiento y nuevas interacciones hidrofóbicas durante el enfriamiento. Como consecuencia, las propiedades viscoelásticas de los geles de WPI elaborados por gelificación en frío se vieron alteradas de manera significativa e irreversible. Esta Tesis contribuye a una mejor comprensión de los cambios que ocurren durante el tratamiento térmico de matrices blandas compuestas por proteínas y almidón. Además, aporta nuevos conocimientos sobre la digestión del almidón en matrices alimentarias suaves. En conjunto, los resultados de este estudio muestran que el uso de geles de WPI es una estrategia interesante para formular productos amiláceos con un índice glicémico bajo. Estas estructuras podrían ser particularmente útiles para desarrollar alimentos funcionales especialmente diseñados para diabéticos con sobrepeso o personas mayores.
Fatty acids characterization during non-alcoholic fatty liver disease using magnetic resonance spectroscopy
(2020) Xavier, Aline Carvalho da Silva; Andía Kohnenkampf, Marcelo Edgardo; Pontificia Universidad Católica de Chile. Escuela de Ingeniería
Introducción: La enfermedad del hígado graso no-alcohólico (EHGNA) es la enfermedad hepática más común en el mundo y se está convirtiendo en una de las causas más frecuentes de trasplante hepático. Desafortunadamente, el único método disponible para determinar de manera confiable la etapa de esta enfermedad es la biopsia hepática, la cual es invasiva y riesgosa para los pacientes; y además no es representativa de todo el parénquima hepático. Algunos estudios sugieren que diferencias en la composición de la grasa hepática (i.e. los ácidos grasos) están relacionados a la progresión de esta enfermedad. Objetivo: El propósito de este estudio es investigar la composición de los ácidos grasos del hígado durante la progresión de la EHGNA mediante el uso de espectroscopía por resonancia magnética (ERM), un método potencialmente no-invasivo. Metodología: Hemos realizado un estudio de ERM ex-vivo de manera de comparar nuestros resultados con los métodos invasivos estándares. Este estudio ex-vivo se realizó con 2 modelos murinos alimentados con dieta Western y CDAA. Luego, realizamos un estudio in-vivo, y utilizamos el estudio ex-vivo como validación. Finalmente, probamos la viabilidad de realizar nuestras técnicas en resonadores clínicos con voluntarios usando un equipo de 7 Tesla. Resultados: La composición de los ácidos grasos del hígado cambia a medida que la EHGNA progresa de esteatosis a esteatohepatitis, pero permanece invariable durante las diferentes etapas de esteatohepatitis. Utilizando el análisis de componentes principales en los datos de ERM, identificamos los tres grupos clínicos más relevantes: normal, esteatosis y esteatohepatitis. Estos resultados mostraron muy buena concordancia con los resultados de los métodos invasivos estándares. Con la ERM in-vivo, en voluntarios, comprobamos la viabilidad de identificar los peaks de los ácidos grasos en el espectro hepático. Conclusión: Se demostró en modelos animales que es posible detectar la progresión de la esteatosis simple a esteatohepatitis utilizando ERM hepática y que este método tiene potencial para ser utilizado en la clínica, en humanos y potencialmente reemplazar la biopsia hepática.
Hemodynamics and biomechanics assessment of the heart and great vessels by cardiovascular magnetic resonance imaging
(2022) Franco Leiva, Pamela Alejandra; Uribe Arancibia, Sergio A.; Pontificia Universidad Católica de Chile. Escuela de Ingeniería
Cardiac magnetic resonance imaging (MRI) is the gold standard technique for assessing cardiac function. Moreover, cardiac MRI also provides a unique technique called 4D Flow MRI that includes velocity images of the three-orthogonal planes within a 3D volume for the entire cardiovascular system throughout the cardiac cycle. It allows obtaining several hemodynamic parameters providing the evaluation of several cardiovascular diseases. Nevertheless, 4D Flow MRI and processing methods suffer from several issues, e.g., prolonged scanning times, incorrect flow measurements, and missing the clinical relevance through calculating several hemodynamic parameters. In this Thesis, three research articles intended to tackle some of these previous issues. The first article compares the uni-directional Dual Velocity-Encoding (VENC) PC-MRI methods for different noise levels and proposes a correction algorithm for the Optimal Dual-VENC (Carrillo et al., 2018), which is based on theoretical considerations. The second article describes a methodology for quantitative evaluation of intraventricular hemodynamics using a single segmentation from a 4D Flow dataset and a finite-element method. Our approach was able to identify abnormal flow patterns in a small cohort of dilated cardiomyopathy patients and can be applied to any other cardiovascular disease. The third article provides a comprehensive overview of the relative performance of different machine learning algorithms applied over 4D flow data for bicuspid aortic valve aortopathy classification. For that purpose, we analyzed and extracted multiple correlation patterns of hemodynamic parameters, finding which parameters showed high collinearity between them, which allows us to diminish their size to a few variables. This investigation of this thesis for assessing different Dual-VENC reconstruction techniques, image processing, data quantification, pattern recognition, and machine learning in three independent articles. Thought the fact that the topics aborded in the articles were not tested together, future research may combine all these topics to investigate and improve the examination in the cardiovascular system.
Improving brain-to-text models utilizing recurrent neural networks and transfer learning for neuroprosthetic speech
(2023) Valle Araya, Carlos; Rodríguez Fernández, María; Pontificia Universidad Católica de Chile. Instituto de Ingeniería Biológica y Médica
This PhD thesis focuses on the decoding of silent speech from electroencephalogram (EEG) signals using Brain-Computer Interfaces (BCIs) and transfer learning tech- niques. Silent speech, also known as imagined speech, involves the generation of neural patterns related to speech without audible sound production. Decoding silent speech from EEG signals is challenging due to the noisy and low-resolution nature of the signals. While previous studies have achieved varying levels of success in classify- ing individual words or phonemes from EEG signals, the translation of full sentences remains intricate. The motivation for this research stems from the potential of BCIs to restore com- munication abilities for individuals with speech impairments caused by neuromuscular disorders. Existing speech decoding methods, particularly for silent speech, heavily rely on neural networks and require large amounts of data, which is both costly and time-intensive to record. Transfer learning is proposed as a solution to address this data limitation in silent speech decoding. The research encompasses three main studies: subject-independent sentence de- coding, decoding individual words from continuous imagined speech, and applying Connectionist Temporal Classification (CTC) loss for EEG-based speech decoding. The findings highlight the potential of Deep Neural Networks (DNNs) in decoding speech signals across individuals, while also shedding light on the challenges inherent in silent speech production. Additionally, this thesis introduces the “Large Spanish EEG” dataset, facilitating further advancements in the field. Overall, this thesis demonstrates the feasibility and potential of deep learning techniques and transfer learning in EEG-based speech decoding. The research not only paves the way for future exploration but also brings us closer to the development of robust and real-world applicable tools for silent speech decoding. Ultimately, these advancements hold the promise of enhancing the quality of life for individuals with speech and language impairments.
In vitro digestibility of food-grade emulsions
(2013) Troncoso Ahués, Elizabeth; Aguilera, José Miguel; Pontificia Universidad Católica de Chile. Escuela de Ingeniería
Como los alimentos, más que los nutrientes, son esenciales en la búsqueda de una mejor salud y bienestar, el rol de la estructura alimentaria se hace prominente. Así, una mejor comprensión de los cambios estructurales de alimentos lipídicos en el tracto gastrointestinal, y las interacciones que toman lugar, permitirán el diseño racional de alimentos. La hipótesis de este trabajo es que es posible diseñar nuevos alimentos basados en emulsiones para controlar sus propiedades reológicas y microestructurales, y su digestión lipídica in vitro. El objetivo general de esta tesis fue incrementar nuestro conocimiento acerca del impacto de factores diferentes que controlan la digestión de alimentos lipídicos con el propósito de desarrollar productos con propiedades físicas y nutricionales hechas a la medida. Se fabricaron emulsiones aceite-en-agua (O/W) estabilizadas por proteínas (aislado de suero proteico, WPI, y \03B2-lactoglobulina, BLG) o surfactante no iónico (Tween 20) para caracterizarlas y correlacionar sus propiedades estructurales con su conducta reológica y digestión in vitro bajo condiciones que simulan a las del intestino delgado.
Microstructural study of murine lung peranchyma mechanics through the analysis of three-dimensional reconstructions using the μ-CT technique
(2021) Sarabia Vallejos, Mauricio; Hurtado Sepúlveda, Daniel; Pontificia Universidad Católica de Chile. Escuela de Ingeniería
El estudio de la arquitectura tridimensional del parénquima pulmonar es un tema muy relevante y emocionante destinado a comprender y caracterizar su morfología y comprender la estrecha relación entre la microarquitectura y la función fisiológica en el parénquima pulmonar. Sin embargo, los avances en esta área se han visto restringidos debido a las pequeñas dimensiones de las unidades estructurales básicas del parénquima pulmonar, y también debido a su extrema fragilidad, lo que dificulta su manejo y obtención de imágenes con una resolución espacial razonable y justa. Convenientemente, en los últimos años ha habido un progreso continuo en el desarrollo de tecnologías de imágenes biomédicas. Destaca la técnica de microtomografía computarizada (μ-CT), que permite obtener imágenes tomográficas de alta resolución de pequeños sectores de tejido biológico de forma no invasiva. Esta tesis analiza varias de las utilidades y beneficios de estas imágenes tridimensionales frente a las tradicionales imágenes bidimensionales de tejido pulmonar (histología, microscopía confocal o microscopía electrónica de barrido, entre otras). Por ejemplo, en el Capítulo II, presentamos el análisis de pequeños sectores del comportamiento mecánico del tejido pulmonar utilizando representaciones reales de la microestructura alveolar de ratones sanos. Con estos datos pudimos comprobar que el estrés al que está sometido el tejido alveolar en algunos sectores localizados es más de 27 veces superior a la presión inicial, lo que nos dice que la microarquitectura del tejido alveolar tiene un profundo efecto sobre el comportamiento mecánico del tejido. También pudimos comprobar que, dado que el parénquima pulmonar es un tejido tridimensional complejo que maneja tensiones en todas las direcciones, es incorrecto analizar su comportamiento mecánico utilizando representaciones bidimensionales. Este proceso puede dar lugar a sobreestimaciones importantes de las tensiones y tensiones del tejido alveolar. Además, presentamos una nueva herramienta que nos permite analizar ciertos parámetros clave de la morfología alveolar mediante la generación de un mapeo tridimensional. Para ello, tomamos como base imágenes μ-CT del parénquima pulmonar, y mediante la aplicación de una serie de filtros, máscaras y procesamiento de imágenes morfológicas, fue posible generar datos voxel a voxel de estos parámetros geométricos. Con estos datos, podríamos armar un mapa tridimensional continuo de algunas características específicas del pulmón, en este caso calculamos la porosidad, la densidad de la superficie alveolar del tejido y la relación superficie-volumen del pulmón. parénquima.
Multidisciplinary collaboration in diabetes care teams through electronic medical records analysis
(2019) Saint-Pierre Cortés, Cecilia; Herskovic, Valeria; Sepúlveda Fernández, Marcos Ernesto; Pontificia Universidad Católica de Chile. Escuela de Ingeniería
Diabetes Mellitus Tipo 2 (DMT2) es una enfermedad crónica multisistémica que afecta a alrededor de 415 millones de personas en el mundo, y se espera que aumente a 642 millones al 2040. En Chile, la DMT2 afecta a entre un 10 y 12% de la población adulta, y solo un 36% de ella mantiene un correcto control metabólico. La diabetes no controlada correctamente puede provocar complicaciones que impactan la calidad de vida y aumentan el riesgo de muerte del paciente, como complicaciones cardiovasculares, retinopatía diabética, neuropatía periférica y falla renal, entre otras. Como enfermedad multisistémica, la DMT2 requiere un tratamiento colaborativo y multidisciplinario. Esta forma de tratamiento ha mostrado mejores resultados clínicos como la hemoglobina glicosilada (HbA1c), presión arterial y colesterol, y menor costo de hospitalización y tasa de readmisión en caso de complicaciones. A pesar de esto, pocos estudios asocian cuantitativamente qué formas de colaboración tienen mayor impacto en estos resultados. Por otra parte, la continuidad del cuidado (COC), entendida como la medida en que la atención médica se recibe como una sucesión coordinada e ininterrumpida de eventos de acuerdo a las necesidades clínicas de los pacientes, ha sido también asociada con mejores resultados clínicos en DMT2. Aun cuando la colaboración multidisciplinaria y COC han mostrado ser cruciales en el tratamiento de la DMT2, algunos aspectos no han sido profundamente estudiados, como cuáles actividades colaborativas tienen mayor impacto en los resultados, si existen patrones de colaboración relacionados con resultados clínicos, y si la continuidad del equipo multidisciplinario de cuidado, es también relevante para la evolución del paciente. A partir de estas preguntas formulamos tres hipótesis: H1) Existen distintos patrones de colaboración en el tratamiento de distintos tipos de pacientes; H2) Es posible identificar dichos patrones mediante el análisis de datos; y H3) Existen diferencias significativas entre los resultados clínicos de pacientes tratados con distintos patrones de colaboración. Así, objetivo general de la tesis fue proponer una metodología basada en análisis de datos, para medir la colaboración y continuidad de los equipos multidisciplinarios en el tratamiento de DMT2, identificando patrones y analizando su relación con los resultados clínicos. Para cumplir con este objetivo, desarrollamos una revisión sistemática de literatura sobre colaboración multidisciplinaria en atención primaria, que nos permitió clasificar la colaboración por disciplinas involucradas en el tratamiento, como también por actividades colaborativas utilizadas. Esta clasificación fue aplicada a nuestro set de datos, encontrando que la tipología identificada en la literatura era válida también en nuestro contexto. Para medir la colaboración e identificar patrones, utilizamos datos de registros clínicos electrónicos con dos enfoques metodológicos diferentes: Minería de Procesos (MP) y Análisis de Redes Sociales (ARS). Utilizando MP, encontramos 7 patrones de colaboración con diferente estructura de derivación de pacientes entre las disciplinas involucradas en el tratamiento. Un análisis estadístico mostró asociación entre una participación más equilibrada de las disciplinas y una mejor evolución de los pacientes. Usando ARS, propusimos una metodología de modelamiento de la colaboración multidisciplinaria bajo el concepto de “continuidad del equipo de cuidado”. A diferencia de estudios previos, este modelo consideró los cambios en los equipos a lo largo del tiempo. Esta metodología permitió identificar asociación entre la topología de las redes y los resultados clínicos. Con este trabajo se validaron las tres hipótesis planteadas. Nuestros resultados son prometedores, en cuanto fuimos capaces de medir cuantitativamente la colaboración con un enfoque basado en datos. En el ámbito médico, esta metodología nos da herramientas para evaluar equipos y comparar objetivamente su colaboración en relación con la evolución de los pacientes, y puede ser aplicada a otras enfermedades crónicas que requieran un tratamiento similar. Esta metodología puede ser también aplicada a otros campos como desarrollo de software, aprendizaje colaborativo soportado por computadores o procesos de negocios de distinta naturaleza. Como trabajo futuro identificamos dos líneas de investigación, una primera relacionada al impacto de nuestros resultados para el tratamiento de la DMT2 y otras enfermedades crónicas, y una segunda orientada al modelamiento y cuantificación de colaboración, validando la metodología propuesta en otros dominios.Diabetes Mellitus Tipo 2 (DMT2) es una enfermedad crónica multisistémica que afecta a alrededor de 415 millones de personas en el mundo, y se espera que aumente a 642 millones al 2040. En Chile, la DMT2 afecta a entre un 10 y 12% de la población adulta, y solo un 36% de ella mantiene un correcto control metabólico. La diabetes no controlada correctamente puede provocar complicaciones que impactan la calidad de vida y aumentan el riesgo de muerte del paciente, como complicaciones cardiovasculares, retinopatía diabética, neuropatía periférica y falla renal, entre otras. Como enfermedad multisistémica, la DMT2 requiere un tratamiento colaborativo y multidisciplinario. Esta forma de tratamiento ha mostrado mejores resultados clínicos como la hemoglobina glicosilada (HbA1c), presión arterial y colesterol, y menor costo de hospitalización y tasa de readmisión en caso de complicaciones. A pesar de esto, pocos estudios asocian cuantitativamente qué formas de colaboración tienen mayor impacto en estos resultados. Por otra parte, la continuidad del cuidado (COC), entendida como la medida en que la atención médica se recibe como una sucesión coordinada e ininterrumpida de eventos de acuerdo a las necesidades clínicas de los pacientes, ha sido también asociada con mejores resultados clínicos en DMT2. Aun cuando la colaboración multidisciplinaria y COC han mostrado ser cruciales en el tratamiento de la DMT2, algunos aspectos no han sido profundamente estudiados, como cuáles actividades colaborativas tienen mayor impacto en los resultados, si existen patrones de colaboración relacionados con resultados clínicos, y si la continuidad del equipo multidisciplinario de cuidado, es también relevante para la evolución del paciente. A partir de estas preguntas formulamos tres hipótesis: H1) Existen distintos patrones de colaboración en el tratamiento de distintos tipos de pacientes; H2) Es posible identificar dichos patrones mediante el análisis de datos; y H3) Existen diferencias significativas entre los resultados clínicos de pacientes tratados con distintos patrones de colaboración. Así, objetivo general de la tesis fue proponer una metodología basada en análisis de datos, para medir la colaboración y continuidad de los equipos multidisciplinarios en el tratamiento de DMT2, identificando patrones y analizando su relación con los resultados clínicos. Para cumplir con este objetivo, desarrollamos una revisión sistemática de literatura sobre colaboración multidisciplinaria en atención primaria, que nos permitió clasificar la colaboración por disciplinas involucradas en el tratamiento, como también por actividades colaborativas utilizadas. Esta clasificación fue aplicada a nuestro set de datos, encontrando que la tipología identificada en la literatura era válida también en nuestro contexto. Para medir la colaboración e identificar patrones, utilizamos datos de registros clínicos electrónicos con dos enfoques metodológicos diferentes: Minería de Procesos (MP) y Análisis de Redes Sociales (ARS). Utilizando MP, encontramos 7 patrones de colaboración con diferente estructura de derivación de pacientes entre las disciplinas involucradas en el tratamiento. Un análisis estadístico mostró asociación entre una participación más equilibrada de las disciplinas y una mejor evolución de los pacientes. Usando ARS, propusimos una metodología de modelamiento de la colaboración multidisciplinaria bajo el concepto de “continuidad del equipo de cuidado”. A diferencia de estudios previos, este modelo consideró los cambios en los equipos a lo largo del tiempo. Esta metodología permitió identificar asociación entre la topología de las redes y los resultados clínicos. Con este trabajo se validaron las tres hipótesis planteadas. Nuestros resultados son prometedores, en cuanto fuimos capaces de medir cuantitativamente la colaboración con un enfoque basado en datos. En el ámbito médico, esta metodología nos da herramientas para evaluar equipos y comparar objetivamente su colaboración en relación con la evolución de los pacientes, y puede ser aplicada a otras enfermedades crónicas que requieran un tratamiento similar. Esta metodología puede ser también aplicada a otros campos como desarrollo de software, aprendizaje colaborativo soportado por computadores o procesos de negocios de distinta naturaleza. Como trabajo futuro identificamos dos líneas de investigación, una primera relacionada al impacto de nuestros resultados para el tratamiento de la DMT2 y otras enfermedades crónicas, y una segunda orientada al modelamiento y cuantificación de colaboración, validando la metodología propuesta en otros dominios.Diabetes Mellitus Tipo 2 (DMT2) es una enfermedad crónica multisistémica que afecta a alrededor de 415 millones de personas en el mundo, y se espera que aumente a 642 millones al 2040. En Chile, la DMT2 afecta a entre un 10 y 12% de la población adulta, y solo un 36% de ella mantiene un correcto control metabólico. La diabetes no controlada correctamente puede provocar complicaciones que impactan la calidad de vida y aumentan el riesgo de muerte del paciente, como complicaciones cardiovasculares, retinopatía diabética, neuropatía periférica y falla renal, entre otras. Como enfermedad multisistémica, la DMT2 requiere un tratamiento colaborativo y multidisciplinario. Esta forma de tratamiento ha mostrado mejores resultados clínicos como la hemoglobina glicosilada (HbA1c), presión arterial y colesterol, y menor costo de hospitalización y tasa de readmisión en caso de complicaciones. A pesar de esto, pocos estudios asocian cuantitativamente qué formas de colaboración tienen mayor impacto en estos resultados. Por otra parte, la continuidad del cuidado (COC), entendida como la medida en que la atención médica se recibe como una sucesión coordinada e ininterrumpida de eventos de acuerdo a las necesidades clínicas de los pacientes, ha sido también asociada con mejores resultados clínicos en DMT2. Aun cuando la colaboración multidisciplinaria y COC han mostrado ser cruciales en el tratamiento de la DMT2, algunos aspectos no han sido profundamente estudiados, como cuáles actividades colaborativas tienen mayor impacto en los resultados, si existen patrones de colaboración relacionados con resultados clínicos, y si la continuidad del equipo multidisciplinario de cuidado, es también relevante para la evolución del paciente. A partir de estas preguntas formulamos tres hipótesis: H1) Existen distintos patrones de colaboración en el tratamiento de distintos tipos de pacientes; H2) Es posible identificar dichos patrones mediante el análisis de datos; y H3) Existen diferencias significativas entre los resultados clínicos de pacientes tratados con distintos patrones de colaboración. Así, objetivo general de la tesis fue proponer una metodología basada en análisis de datos, para medir la colaboración y continuidad de los equipos multidisciplinarios en el tratamiento de DMT2, identificando patrones y analizando su relación con los resultados clínicos. Para cumplir con este objetivo, desarrollamos una revisión sistemática de literatura sobre colaboración multidisciplinaria en atención primaria, que nos permitió clasificar la colaboración por disciplinas involucradas en el tratamiento, como también por actividades colaborativas utilizadas. Esta clasificación fue aplicada a nuestro set de datos, encontrando que la tipología identificada en la literatura era válida también en nuestro contexto. Para medir la colaboración e identificar patrones, utilizamos datos de registros clínicos electrónicos con dos enfoques metodológicos diferentes: Minería de Procesos (MP) y Análisis de Redes Sociales (ARS). Utilizando MP, encontramos 7 patrones de colaboración con diferente estructura de derivación de pacientes entre las disciplinas involucradas en el tratamiento. Un análisis estadístico mostró asociación entre una participación más equilibrada de las disciplinas y una mejor evolución de los pacientes. Usando ARS, propusimos una metodología de modelamiento de la colaboración multidisciplinaria bajo el concepto de “continuidad del equipo de cuidado”. A diferencia de estudios previos, este modelo consideró los cambios en los equipos a lo largo del tiempo. Esta metodología permitió identificar asociación entre la topología de las redes y los resultados clínicos. Con este trabajo se validaron las tres hipótesis planteadas. Nuestros resultados son prometedores, en cuanto fuimos capaces de medir cuantitativamente la colaboración con un enfoque basado en datos. En el ámbito médico, esta metodología nos da herramientas para evaluar equipos y comparar objetivamente su colaboración en relación con la evolución de los pacientes, y puede ser aplicada a otras enfermedades crónicas que requieran un tratamiento similar. Esta metodología puede ser también aplicada a otros campos como desarrollo de software, aprendizaje colaborativo soportado por computadores o procesos de negocios de distinta naturaleza. Como trabajo futuro identificamos dos líneas de investigación, una primera relacionada al impacto de nuestros resultados para el tratamiento de la DMT2 y otras enfermedades crónicas, y una segunda orientada al modelamiento y cuantificación de colaboración, validando la metodología propuesta en otros dominios.Diabetes Mellitus Tipo 2 (DMT2) es una enfermedad crónica multisistémica que afecta a alrededor de 415 millones de personas en el mundo, y se espera que aumente a 642 millones al 2040. En Chile, la DMT2 afecta a entre un 10 y 12% de la población adulta, y solo un 36% de ella mantiene un correcto control metabólico. La diabetes no controlada correctamente puede provocar complicaciones que impactan la calidad de vida y aumentan el riesgo de muerte del paciente, como complicaciones cardiovasculares, retinopatía diabética, neuropatía periférica y falla renal, entre otras. Como enfermedad multisistémica, la DMT2 requiere un tratamiento colaborativo y multidisciplinario. Esta forma de tratamiento ha mostrado mejores resultados clínicos como la hemoglobina glicosilada (HbA1c), presión arterial y colesterol, y menor costo de hospitalización y tasa de readmisión en caso de complicaciones. A pesar de esto, pocos estudios asocian cuantitativamente qué formas de colaboración tienen mayor impacto en estos resultados. Por otra parte, la continuidad del cuidado (COC), entendida como la medida en que la atención médica se recibe como una sucesión coordinada e ininterrumpida de eventos de acuerdo a las necesidades clínicas de los pacientes, ha sido también asociada con mejores resultados clínicos en DMT2. Aun cuando la colaboración multidisciplinaria y COC han mostrado ser cruciales en el tratamiento de la DMT2, algunos aspectos no han sido profundamente estudiados, como cuáles actividades colaborativas tienen mayor impacto en los resultados, si existen patrones de colaboración relacionados con resultados clínicos, y si la continuidad del equipo multidisciplinario de cuidado, es también relevante para la evolución del paciente. A partir de estas preguntas formulamos tres hipótesis: H1) Existen distintos patrones de colaboración en el tratamiento de distintos tipos de pacientes; H2) Es posible identificar dichos patrones mediante el análisis de datos; y H3) Existen diferencias significativas entre los resultados clínicos de pacientes tratados con distintos patrones de colaboración. Así, objetivo general de la tesis fue proponer una metodología basada en análisis de datos, para medir la colaboración y continuidad de los equipos multidisciplinarios en el tratamiento de DMT2, identificando patrones y analizando su relación con los resultados clínicos. Para cumplir con este objetivo, desarrollamos una revisión sistemática de literatura sobre colaboración multidisciplinaria en atención primaria, que nos permitió clasificar la colaboración por disciplinas involucradas en el tratamiento, como también por actividades colaborativas utilizadas. Esta clasificación fue aplicada a nuestro set de datos, encontrando que la tipología identificada en la literatura era válida también en nuestro contexto. Para medir la colaboración e identificar patrones, utilizamos datos de registros clínicos electrónicos con dos enfoques metodológicos diferentes: Minería de Procesos (MP) y Análisis de Redes Sociales (ARS). Utilizando MP, encontramos 7 patrones de colaboración con diferente estructura de derivación de pacientes entre las disciplinas involucradas en el tratamiento. Un análisis estadístico mostró asociación entre una participación más equilibrada de las disciplinas y una mejor evolución de los pacientes. Usando ARS, propusimos una metodología de modelamiento de la colaboración multidisciplinaria bajo el concepto de “continuidad del equipo de cuidado”. A diferencia de estudios previos, este modelo consideró los cambios en los equipos a lo largo del tiempo. Esta metodología permitió identificar asociación entre la topología de las redes y los resultados clínicos. Con este trabajo se validaron las tres hipótesis planteadas. Nuestros resultados son prometedores, en cuanto fuimos capaces de medir cuantitativamente la colaboración con un enfoque basado en datos. En el ámbito médico, esta metodología nos da herramientas para evaluar equipos y comparar objetivamente su colaboración en relación con la evolución de los pacientes, y puede ser aplicada a otras enfermedades crónicas que requieran un tratamiento similar. Esta metodología puede ser también aplicada a otros campos como desarrollo de software, aprendizaje colaborativo soportado por computadores o procesos de negocios de distinta naturaleza. Como trabajo futuro identificamos dos líneas de investigación, una primera relacionada al impacto de nuestros resultados para el tratamiento de la DMT2 y otras enfermedades crónicas, y una segunda orientada al modelamiento y cuantificación de colaboración, validando la metodología propuesta en otros dominios.Diabetes Mellitus Tipo 2 (DMT2) es una enfermedad crónica multisistémica que afecta a alrededor de 415 millones de personas en el mundo, y se espera que aumente a 642 millones al 2040. En Chile, la DMT2 afecta a entre un 10 y 12% de la población adulta, y solo un 36% de ella mantiene un correcto control metabólico. La diabetes no controlada correctamente puede provocar complicaciones que impactan la calidad de vida y aumentan el riesgo de muerte del paciente, como complicaciones cardiovasculares, retinopatía diabética, neuropatía periférica y falla renal, entre otras. Como enfermedad multisistémica, la DMT2 requiere un tratamiento colaborativo y multidisciplinario. Esta forma de tratamiento ha mostrado mejores resultados clínicos como la hemoglobina glicosilada (HbA1c), presión arterial y colesterol, y menor costo de hospitalización y tasa de readmisión en caso de complicaciones. A pesar de esto, pocos estudios asocian cuantitativamente qué formas de colaboración tienen mayor impacto en estos resultados. Por otra parte, la continuidad del cuidado (COC), entendida como la medida en que la atención médica se recibe como una sucesión coordinada e ininterrumpida de eventos de acuerdo a las necesidades clínicas de los pacientes, ha sido también asociada con mejores resultados clínicos en DMT2. Aun cuando la colaboración multidisciplinaria y COC han mostrado ser cruciales en el tratamiento de la DMT2, algunos aspectos no han sido profundamente estudiados, como cuáles actividades colaborativas tienen mayor impacto en los resultados, si existen patrones de colaboración relacionados con resultados clínicos, y si la continuidad del equipo multidisciplinario de cuidado, es también relevante para la evolución del paciente. A partir de estas preguntas formulamos tres hipótesis: H1) Existen distintos patrones de colaboración en el tratamiento de distintos tipos de pacientes; H2) Es posible identificar dichos patrones mediante el análisis de datos; y H3) Existen diferencias significativas entre los resultados clínicos de pacientes tratados con distintos patrones de colaboración. Así, objetivo general de la tesis fue proponer una metodología basada en análisis de datos, para medir la colaboración y continuidad de los equipos multidisciplinarios en el tratamiento de DMT2, identificando patrones y analizando su relación con los resultados clínicos. Para cumplir con este objetivo, desarrollamos una revisión sistemática de literatura sobre colaboración multidisciplinaria en atención primaria, que nos permitió clasificar la colaboración por disciplinas involucradas en el tratamiento, como también por actividades colaborativas utilizadas. Esta clasificación fue aplicada a nuestro set de datos, encontrando que la tipología identificada en la literatura era válida también en nuestro contexto. Para medir la colaboración e identificar patrones, utilizamos datos de registros clínicos electrónicos con dos enfoques metodológicos diferentes: Minería de Procesos (MP) y Análisis de Redes Sociales (ARS). Utilizando MP, encontramos 7 patrones de colaboración con diferente estructura de derivación de pacientes entre las disciplinas involucradas en el tratamiento. Un análisis estadístico mostró asociación entre una participación más equilibrada de las disciplinas y una mejor evolución de los pacientes. Usando ARS, propusimos una metodología de modelamiento de la colaboración multidisciplinaria bajo el concepto de “continuidad del equipo de cuidado”. A diferencia de estudios previos, este modelo consideró los cambios en los equipos a lo largo del tiempo. Esta metodología permitió identificar asociación entre la topología de las redes y los resultados clínicos. Con este trabajo se validaron las tres hipótesis planteadas. Nuestros resultados son prometedores, en cuanto fuimos capaces de medir cuantitativamente la colaboración con un enfoque basado en datos. En el ámbito médico, esta metodología nos da herramientas para evaluar equipos y comparar objetivamente su colaboración en relación con la evolución de los pacientes, y puede ser aplicada a otras enfermedades crónicas que requieran un tratamiento similar. Esta metodología puede ser también aplicada a otros campos como desarrollo de software, aprendizaje colaborativo soportado por computadores o procesos de negocios de distinta naturaleza. Como trabajo futuro identificamos dos líneas de investigación, una primera relacionada al impacto de nuestros resultados para el tratamiento de la DMT2 y otras enfermedades crónicas, y una segunda orientada al modelamiento y cuantificación de colaboración, validando la metodología propuesta en otros dominios.Diabetes Mellitus Tipo 2 (DMT2) es una enfermedad crónica multisistémica que afecta a alrededor de 415 millones de personas en el mundo, y se espera que aumente a 642 millones al 2040. En Chile, la DMT2 afecta a entre un 10 y 12% de la población adulta, y solo un 36% de ella mantiene un correcto control metabólico. La diabetes no controlada correctamente puede provocar complicaciones que impactan la calidad de vida y aumentan el riesgo de muerte del paciente, como complicaciones cardiovasculares, retinopatía diabética, neuropatía periférica y falla renal, entre otras. Como enfermedad multisistémica, la DMT2 requiere un tratamiento colaborativo y multidisciplinario. Esta forma de tratamiento ha mostrado mejores resultados clínicos como la hemoglobina glicosilada (HbA1c), presión arterial y colesterol, y menor costo de hospitalización y tasa de readmisión en caso de complicaciones. A pesar de esto, pocos estudios asocian cuantitativamente qué formas de colaboración tienen mayor impacto en estos resultados. Por otra parte, la continuidad del cuidado (COC), entendida como la medida en que la atención médica se recibe como una sucesión coordinada e ininterrumpida de eventos de acuerdo a las necesidades clínicas de los pacientes, ha sido también asociada con mejores resultados clínicos en DMT2. Aun cuando la colaboración multidisciplinaria y COC han mostrado ser cruciales en el tratamiento de la DMT2, algunos aspectos no han sido profundamente estudiados, como cuáles actividades colaborativas tienen mayor impacto en los resultados, si existen patrones de colaboración relacionados con resultados clínicos, y si la continuidad del equipo multidisciplinario de cuidado, es también relevante para la evolución del paciente. A partir de estas preguntas formulamos tres hipótesis: H1) Existen distintos patrones de colaboración en el tratamiento de distintos tipos de pacientes; H2) Es posible identificar dichos patrones mediante el análisis de datos; y H3) Existen diferencias significativas entre los resultados clínicos de pacientes tratados con distintos patrones de colaboración. Así, objetivo general de la tesis fue proponer una metodología basada en análisis de datos, para medir la colaboración y continuidad de los equipos multidisciplinarios en el tratamiento de DMT2, identificando patrones y analizando su relación con los resultados clínicos. Para cumplir con este objetivo, desarrollamos una revisión sistemática de literatura sobre colaboración multidisciplinaria en atención primaria, que nos permitió clasificar la colaboración por disciplinas involucradas en el tratamiento, como también por actividades colaborativas utilizadas. Esta clasificación fue aplicada a nuestro set de datos, encontrando que la tipología identificada en la literatura era válida también en nuestro contexto. Para medir la colaboración e identificar patrones, utilizamos datos de registros clínicos electrónicos con dos enfoques metodológicos diferentes: Minería de Procesos (MP) y Análisis de Redes Sociales (ARS). Utilizando MP, encontramos 7 patrones de colaboración con diferente estructura de derivación de pacientes entre las disciplinas involucradas en el tratamiento. Un análisis estadístico mostró asociación entre una participación más equilibrada de las disciplinas y una mejor evolución de los pacientes. Usando ARS, propusimos una metodología de modelamiento de la colaboración multidisciplinaria bajo el concepto de “continuidad del equipo de cuidado”. A diferencia de estudios previos, este modelo consideró los cambios en los equipos a lo largo del tiempo. Esta metodología permitió identificar asociación entre la topología de las redes y los resultados clínicos. Con este trabajo se validaron las tres hipótesis planteadas. Nuestros resultados son prometedores, en cuanto fuimos capaces de medir cuantitativamente la colaboración con un enfoque basado en datos. En el ámbito médico, esta metodología nos da herramientas para evaluar equipos y comparar objetivamente su colaboración en relación con la evolución de los pacientes, y puede ser aplicada a otras enfermedades crónicas que requieran un tratamiento similar. Esta metodología puede ser también aplicada a otros campos como desarrollo de software, aprendizaje colaborativo soportado por computadores o procesos de negocios de distinta naturaleza. Como trabajo futuro identificamos dos líneas de investigación, una primera relacionada al impacto de nuestros resultados para el tratamiento de la DMT2 y otras enfermedades crónicas, y una segunda orientada al modelamiento y cuantificación de colaboración, validando la metodología propuesta en otros dominios.Diabetes Mellitus Tipo 2 (DMT2) es una enfermedad crónica multisistémica que afecta a alrededor de 415 millones de personas en el mundo, y se espera que aumente a 642 millones al 2040. En Chile, la DMT2 afecta a entre un 10 y 12% de la población adulta, y solo un 36% de ella mantiene un correcto control metabólico. La diabetes no controlada correctamente puede provocar complicaciones que impactan la calidad de vida y aumentan el riesgo de muerte del paciente, como complicaciones cardiovasculares, retinopatía diabética, neuropatía periférica y falla renal, entre otras. Como enfermedad multisistémica, la DMT2 requiere un tratamiento colaborativo y multidisciplinario. Esta forma de tratamiento ha mostrado mejores resultados clínicos como la hemoglobina glicosilada (HbA1c), presión arterial y colesterol, y menor costo de hospitalización y tasa de readmisión en caso de complicaciones. A pesar de esto, pocos estudios asocian cuantitativamente qué formas de colaboración tienen mayor impacto en estos resultados. Por otra parte, la continuidad del cuidado (COC), entendida como la medida en que la atención médica se recibe como una sucesión coordinada e ininterrumpida de eventos de acuerdo a las necesidades clínicas de los pacientes, ha sido también asociada con mejores resultados clínicos en DMT2. Aun cuando la colaboración multidisciplinaria y COC han mostrado ser cruciales en el tratamiento de la DMT2, algunos aspectos no han sido profundamente estudiados, como cuáles actividades colaborativas tienen mayor impacto en los resultados, si existen patrones de colaboración relacionados con resultados clínicos, y si la continuidad del equipo multidisciplinario de cuidado, es también relevante para la evolución del paciente. A partir de estas preguntas formulamos tres hipótesis: H1) Existen distintos patrones de colaboración en el tratamiento de distintos tipos de pacientes; H2) Es posible identificar dichos patrones mediante el análisis de datos; y H3) Existen diferencias significativas entre los resultados clínicos de pacientes tratados con distintos patrones de colaboración. Así, objetivo general de la tesis fue proponer una metodología basada en análisis de datos, para medir la colaboración y continuidad de los equipos multidisciplinarios en el tratamiento de DMT2, identificando patrones y analizando su relación con los resultados clínicos. Para cumplir con este objetivo, desarrollamos una revisión sistemática de literatura sobre colaboración multidisciplinaria en atención primaria, que nos permitió clasificar la colaboración por disciplinas involucradas en el tratamiento, como también por actividades colaborativas utilizadas. Esta clasificación fue aplicada a nuestro set de datos, encontrando que la tipología identificada en la literatura era válida también en nuestro contexto. Para medir la colaboración e identificar patrones, utilizamos datos de registros clínicos electrónicos con dos enfoques metodológicos diferentes: Minería de Procesos (MP) y Análisis de Redes Sociales (ARS). Utilizando MP, encontramos 7 patrones de colaboración con diferente estructura de derivación de pacientes entre las disciplinas involucradas en el tratamiento. Un análisis estadístico mostró asociación entre una participación más equilibrada de las disciplinas y una mejor evolución de los pacientes. Usando ARS, propusimos una metodología de modelamiento de la colaboración multidisciplinaria bajo el concepto de “continuidad del equipo de cuidado”. A diferencia de estudios previos, este modelo consideró los cambios en los equipos a lo largo del tiempo. Esta metodología permitió identificar asociación entre la topología de las redes y los resultados clínicos. Con este trabajo se validaron las tres hipótesis planteadas. Nuestros resultados son prometedores, en cuanto fuimos capaces de medir cuantitativamente la colaboración con un enfoque basado en datos. En el ámbito médico, esta metodología nos da herramientas para evaluar equipos y comparar objetivamente su colaboración en relación con la evolución de los pacientes, y puede ser aplicada a otras enfermedades crónicas que requieran un tratamiento similar. Esta metodología puede ser también aplicada a otros campos como desarrollo de software, aprendizaje colaborativo soportado por computadores o procesos de negocios de distinta naturaleza. Como trabajo futuro identificamos dos líneas de investigación, una primera relacionada al impacto de nuestros resultados para el tratamiento de la DMT2 y otras enfermedades crónicas, y una segunda orientada al modelamiento y cuantificación de colaboración, validando la metodología propuesta en otros dominios.
Process perspective in medical education
(2022) Gálvez Yanjarí, Víctor Andrés; Sepúlveda Fernández, Marcos Ernesto; Muñoz Gama, Jorge; Pontificia Universidad Católica de Chile. Escuela de Ingeniería
Los cirujanos reciben entrenamiento en muchas habilidades. Una de ellas son las habilidades procedurales, las que permiten a los médicos realizar procedimientos quirúrgicos. Una parte importante de las competencias procedurales es la secuencia de pasos que describe el orden en que deben realizarse las acciones que involucran un procedimiento quirúrgico. Sin embargo, este aspecto suele no estar reforzado ni enfatizado en el entrenamiento de habilidades procedurales, y los instrumentos típicos para evaluar el aprendizaje de estas competencias no consideran la secuencia de pasos. Minería de Procesos es una disciplina proveniente de la gestión de procesos de negocios, cuyos algoritmos permiten realizar distintas tareas para apoyar los procesos que se ejecutan en las organizaciones a partir de los datos que estos dejan en los sistemas de información. Estos algoritmos permiten descubrir un modelo de proceso para así conocer la secuencia de pasos en que se está ejecutando, así como también comparar las ejecuciones del proceso con el modelo que describe la ejecución ideal del proceso. En la literatura se ha propuesto que un procedimiento quirúrgico puede entenderse como un proceso, lo que habilita el análisis de procedimientos quirúrgicos con algoritmos de minería de procesos. Se han realizado algunos estudios aplicando minería de procesos para entender el aprendizaje de procedimientos quirúrgicos, y se ha visto que existe una alta variabilidad en la secuencia de pasos que realizan los residentes durante su entrenamiento. Sin embargo, no está claro de qué manera debe incorporarse la secuencia de pasos como un objetivo a aprender durante el entrenamiento de residentes, por lo que no puede medirse su aprendizaje y se dificulta su enseñanza al no existir herramientas probadas para ello. Esta tesis busca aportar con herramientas para facilitar la tarea educativa de los instructores de habilidades procedurales, ayudándoles a incorporar como un objetivo de aprendizaje la secuencia de pasos. Se propone el enfoque POME (del inglés ProcessOriented Medical Education), el que está formado de artefactos POME desarrollados en la intersección entre medicina, educación e ingeniería. Este enfoque permite la enseñanza de la secuencia de pasos con soluciones que consideran la perspectiva de proceso de las habilidades procedurales, las que llamamos artefactos POME. Se usaron la instalación del catéter venoso central y la traqueostomía percutánea como casos de estudio. La tesis muestra cinco contribuciones: La primera contribución es la identificación de estudios que reportan explícitamente la incorporación de la secuencia de pasos en estrategias de enseñanza y evaluación de habilidades procedurales, a través de una revisión sistemática de la literatura. Los resultados muestran la necesidad de desarrollar artefactos POME para apoyar a los instructores, pues solo se encontraron nueve artículos. El uso de videos y la existencia de instrumentos no estandarizados para evaluar el aprendizaje de la secuencia de pasos son las estrategias encontradas más comunes. La segunda contribución es un método para el desarrollo de artefactos POME. Este método consiste en el desarrollo de un modelo de proceso que muestra el consenso de la comunidad experta sobre el procedimiento con respecto a la secuencia de pasos en queéste debe ejecutarse, la captura de datos a través del etiquetado de videos para obtener la secuencia de pasos realizada por cada médico grabado, y finalmente, el desarrollo del artefacto requerido para apoyar una tarea específica de la enseñanza de habilidades procedurales usando algoritmos de minería de procesos. La tercera contribución es un instrumento POME para identificar deficiencias en el aprendizaje de la secuencia de pasos. El instrumento entrega a los instructores información sobre las deficiencias cometidas después de una sesión de entrenamiento, lo que puede serútil para hacer cambios a la estrategia de enseñanza e identificar partes que necesitan ser reforzadas. Se clasificaron las actividades de la instalación del catéter venoso central, y basándose en esta clasificación se generó un instrumento para instructores. Ambos desarrollos se validaron con expertos (médicos con experiencia en la instrucción y ejecución de este procedimiento), quienes lo encontraron útil para sus tareas educativas. La cuarta contribución es una curva de aprendizaje de la secuencia de pasos. Con este artifacto, los instructores pueden conocer el desempeño de los residentes a largo del curso completo y tener una idea del progreso del aprendizaje a nivel de curso. Se ocupó una métrica de similaridad para comparar las ejecuciones del procedimiento realizadas por los residentes con el modelo de proceso que propone la secuencia ideal de pasos, para cada residente y para cada una de las sesiones del curso de entrenamiento. Se encontró que la curva alcanza una meseta a la quinta sesión (son siete en total), y al analizar cada etapa del procedimiento por separado se encontró que hay etapas que los residentes aprendieron bien y otras que necesitan reforzar al finalizar el curso. La quinta contribución corresponde a métricas POME para determinar el desempeño de sus residentes a lo largo del curso a bajo nivel (de manera más detallada). Ocupando datos provenientes del curso de traqueostomía percutánea, se determinó el número de omisiones, desviaciones y repeticiones de actividades, haciendo un análisis detallado por etapa y por actividad. También se validaron estas métricas confirmando las correlaciones esperadas con métricas clásicas de educación médica (tiempo y OSATS), obteniendo valores estadísticamente significativos. Como conclusión, luego de desarrollar artefactos POME y dar forma al enfoque POME, se pueden concluir tres afirmaciones. Primero, el enfoque POME provee artefactos útiles para enseñar la secuencia de pasos. Segundo, desarrollar artefactos POME requiere del conocimiento de procesos, pero también sentido médico. Tercero, los residentes no realizan las habilidades procedurales usadas como caso de estudio de la manera en que deberían, incluso al finalizar el curso. Como trabajo futuro, se propone construir y validar artefactos POME para las tareas de entrenamiento, evaluación y feedback, así como también demostrar su impacto en el aprendizaje.
Programación eficiente de salas de operaciones
(2018) Latorre Núñez, Guillermo Octavio; Marianov Kluge, Vladimir; Pontificia Universidad Católica de Chile. Escuela de Ingeniería
La programación de las salas de operaciones (ORs) es una actividad que consiste principalmente en asignar y secuenciar las cirugías en las ORs. Esta actividad es de vital importancia, debido a que las ORs están entre los recursos más caros en hospitales y clínicas. Pero la programación de las ORs es difícil porque cada cirugía requiere una combinación particular de recursos humanos, así como diferentes equipos y materiales. También, después de la realización de cada cirugía, se requiere una cama post anestésica para que el paciente se recupere. Además, las ORs deben ser programadas bajo la incerteza en la duración de las cirugías y la posible llegada de cirugías de emergencias, las cuales deben ser atendidas dentro de un tiempo limitado. Una programación deficiente de las ORs puede generar, entre otros efectos indeseados, retrasos en los horarios establecidos para cada operación, exceso de horas extras, incluso la cancelación de algunas cirugías. Esto afecta directamente los costos del hospital, pero también la satisfacción del paciente y los cirujanos. Esta tesis está compuesta por tres artículos en los cuales se proponen modelos de programación matemática y algoritmos de resolución eficientes que resuelven el problema de la programación de las ORs bajo diferentes consideraciones. En cada uno de los artículos entregamos extensos resultados computacionales. En el Primer Artículo programamos las ORs considerando simultáneamente, por primera vez, quirófanos, camas de recuperación post anestesia, los recursos necesarios para la cirugía y la posible llegada de cirugías de emergencia. Proponemos un modelo de programación lineal entero que permite encontrar soluciones óptimas para instancias de tamaño pequeño, lo transformamos utilizando constraint programming y desarrollamos una metaheurística que resuelve instancias de mayor tamaño. En el Segundo Artículo programamos las ORs mediante un enfoque robusto considerando la incerteza en la duración de las cirugías. Además, incluimos la decisión de cancelar cirugías durante la programación de las ORs. El objetivo es que, al aplicar la programación en la práctica, se minimice el valor esperado de la suma de los costos de tiempos de espera, tiempos extra, tiempo adicional al extra y costos de cancelar las cirugías tanto al momento de programarlas como en el último minuto. Desarrollamos una metodología que permite incorporar márgenes de retraso en las cirugías dependiendo de la aversión al riesgo de retraso del programador, lo cual permite variar la programación dependiendo del nivel de riesgo seleccionado. También, desarrollamos una metaheurística eficiente. En el Tercer Artículo proponemos un modelo estocástico para la programación de cirugías, que incorpora incertidumbre en el tiempo de duración de éstas, la posible llegada de cirugías de emergencia y la decisión de cancelación anticipada de cirugías, con un costo menor al de las cancelaciones de último minuto. Al igual que en el segundo artículo el objetivo consiste en minimizar los costos, pero ahora incorporamos los de cancelación de último minuto de las cirugías. Desarrollamos una metaheurística capaz de entregar soluciones de buena calidad en un tiempo razonable de ejecución.
Quantification of hepatic steatosis using magnetic resonance imaging
(2016) Aguirre Reyes, Daniel Fernando; Irarrázaval Mena, Pablo; Andía Kohnenkampf, Marcelo Edgardo; Pontificia Universidad Católica de Chile. Escuela de Ingeniería
Entre otras, el hígado tiene como funciones principales la síntesis de proteínas plasmáticas, una función desintoxicante, almacenaje de glucógeno, secreción de bilirrubina y colesterol. Es el responsable de neutralizar y eliminar de la sangre sustancias que puedan resultar nocivas para el organismo. El consumo excesivo de alcohol y grasas son comportamientos que alteran la integridad de las células hepáticas. Un signo característico es la acumulación intracelular de microvesículas de grasa. A esta acumulación de grasa se le denomina esteatosis hepática, que si persiste en el tiempo puede producir esteatohepatitis y finalmente cirrosis. El principal método de diagnóstico de la esteatosis hepática es la biopsia, que extrae una muestra del tejido hepático y cuantifica el contenido de grasa intracelular en el laboratorio. Este es un procedimiento invasivo y riesgoso, con problemas de muestreo ya que solo toma un 0.05% del total del órgano. Por esta razón, es necesario un método de cuantificación no invasivo y global. Un hígado con esteatosis puede progresar hasta cirrosis o enfermedad crónica hepática (CLD) y la hipertensión portal (PH) es una condición frecuente en estos pacientes que se caracterizan por un incremento en la resistencia del hígado al flujo de sangre.No toda la grasa acumulada en los tejidos tiene las mismas características químicas ni biológicas. Además, la grasa acumulada por un paciente no necesariamente tiene las mismas características que la grasa acumulada por otros pacientes. Por lo tanto no solo es necesario avanzar en una mejor cuantificación de la grasa total, sino que también en su caracterización no-invasiva. En este trabajo se proponen algunas formas de medir la cantidad de grasa en el hígado utilizando métodos indirectos, como la hipertensión portal intrahepática, y la espectroscopía para caracterizar la presencia de ácidos grasos en un voxel, con el objetivo de extrapolar este trabajo a una imagen. El objetivo es caracterizar la grasa por medio de sus metabolitos. Además, por medio de un algoritmo de optimización, se puede estimar qué tipo de ácidos grasos la conforman, con el objetivo de modelar el estado de la grasa y también clasificarlo como normal, esteatosis hepática o esteatohepatitis. Los resultados del trabajo de perfusión muestran que es posible clasificar pacientes con hipertensión portal de voluntarios sanos, y sugiere que es posible establecer una escala del grado de esteatosis presente utilizando el volumen de sangre en la vena portal intrahepática. En el trabajo de espectroscopía, los resultados muestran que es posible estimar la presencia de ácidos grasos en un voxel utilizando MRS de 9.4T. Finalmente, en el trabajo de imágenes metabólicas, los resultados muestran que es posible extraer la información metabólica de agua y grasa desde las imágenes y por tanto estimar la presencia de ácidos grasos utilizando MRI de 1.5T.
Spatial off-resonance correction in spiral BSSFP-MRF
(2022) Coronado, Ronal Manuel; Irarrázaval Mena, Pablo; Pontificia Universidad Católica de Chile. Escuela de Ingeniería
En MR Fingerprinting (MRF), balanced Steady State Free Precession (bSSFP) tiene ventajas sobre unbalanced SSFP porque conserva la historia del spin alcanzando una mayor relación señal-ruido (SNR) y eficiencia de escaneo. Sin embargo, bSSFP-MRF no se usa con frecuencia porque es mas sensible al off-resonance que SSFP-MRF, produciendo artefactos y borrosidad los cuales afectan la calidad de los mapas paramétricos. Aquí proponemos un nuevo enfoque de corrección espacial de off-resonance (SOC) para reducir artefactos en bSSFP-MRF con trayectorias espirales. SOC-MRF utiliza la función de dispersión de cada pıxel para crear una matriz del sistema que codifica tanto efectos de gridding como de off-resonance. Luego, se calcula iterativamente la inversa de esta matriz para reducir los artefactos. Evaluamos el método propuesto en simulaciones de cerebro, adquisiciones de un fantoma T1/T2 estándar y 5 voluntarios sanos in-vivo de MRF. Los resultados muestran que las distorsiones de off-resonance en los mapas T1/T2 se redujeron considerablemente utilizando SOC-MRF. Para T2, el error cuadrático medio normalizado (NRMSE) se redujo de 17.3 a 8.3% (simulaciones) y de 35.1 a 14.9% (fantoma). Para T1, el NRMSE se redujo del 14.7 al 7.7% (simulaciones) y del 17.7 al 6.7% (fantoma). Para in-vivo, la media y la desviación estándar en diferentes regiones de interés tomadas en materia blanca y gris mejoraron significativamente. Por ejemplo, SOC-MRF estimo un T2 promedio para la materia blanca de 77 ms (el ground-truth fue 74 ms) versus 50 ms de MRF. Para el mismo ejemplo, la desviación estándar se redujo de 18 ms a 6 ms. Las correcciones logradas con SOC-MRF puede expandir las aplicaciones potenciales de bSSFP-MRF, aprovechando que tiene mejor SNR.
Undersampled Q-space reconstruction methods for diffusion spectrum imaging.
(2019) Varela Mattatall, Gabriel Enrique; Irarrázaval Mena, Pablo; Pontificia Universidad Católica de Chile. Escuela de Ingeniería
La imagen de resonancia magnética de difusión es una técnica que hace la señal sensible a la difusión del agua a nivel microestructural. Esto proporciona un medio indirecto para describir la microestructura que restringe la difusión del agua. Un objetivo importante de las imágenes de resonancia magnética de difusión es obtener el conjunto promedio de los desplazamientos de los espins de agua: el llamado propagador de difusión. El propagador de difusión contiene la información de la señal de difusión y proporciona biomarcadores que podrían utilizarse en aplicaciones clínicas. No obstante, el tiempo de adquisición es inviable en una adquisición clínica rutinaria. Por lo tanto, su aceleración por medio de métodos avanzados de adquisición y reconstrucción en base a modelamiento de señales es un procedimiento clave para hacer que la adquisición del propagador de difusión sea alcanzable en tiempos adecuados. La reconstrucción completa del propagador de difusión ya ha sido acelerada por medio de sensado comprimido y por modelos más sofisticados. Sin embargo, la principal hipótesis de esta tesis es que se pueden alcanzar aceleraciones aún mayores. Esta tesis estudia y propone diferentes métodos de reconstrucción para mejorar el compromiso entre la reconstrucción de la señal y el número requerido de muestras. Los índices sobre calidad de reconstrucción y basados en el propagador son usados para evaluar el rendimiento de la reconstrucción aplicados a simulaciones y datos in vivo. Además, inspeccionamos visualmente las reconstruciones de regiones anatómicas que son conocidas por su microestructura altamente compleja. Esta tesis contiene tres capítulos principales que describen tres trabajos sobre el problema de reconstrucción, tanto para la reconstrucción de la totalidad del propagador de difusión como de la totalidad del espacio-q. El primer capítulo es una propuesta con el propósito de combinar tanto el modelamiento de señales, como la teoría de sensado comprimido. En el método propuesto, el modelo multi-gaussiano proporciona una versión de “baja frecuencia” del propagador de difusión y luego, sensado comprimido reconstruye las diferencias , o los componentes de “alta frecuencia”, entre el modelo y los datos completos de difusión. El método propuesto mejora los resultados independientes del modelo multi-Gaussiano o de sensado comprimido a niveles bajos de ruido. El segundo capítulo es una comparación de diferentes métodos de reconstrucción del estado del arte. Estos métodos son probados en diferentes configuraciones de reconstrucción en términos de nivel de submuestreo y ruido y orientación de la microestructura. Si bien el método de reconstrucción más eficiente se basa en diccionarios adaptativos, el método de reconstrucción ”propagador medio aparente” depende menos de los datos y es más preciso para obtener índices basados en la difusión. Finalmente, el tercer capítulo es la aplicación de sensado comprimido al propagador medio aparente. Los resultados indican que la combinación de ambos provee un medio para obtener el propagador de difusión en adquisiciones clínicas acotadas en tiempo.La imagen de resonancia magnética de difusión es una técnica que hace la señal sensible a la difusión del agua a nivel microestructural. Esto proporciona un medio indirecto para describir la microestructura que restringe la difusión del agua. Un objetivo importante de las imágenes de resonancia magnética de difusión es obtener el conjunto promedio de los desplazamientos de los espins de agua: el llamado propagador de difusión. El propagador de difusión contiene la información de la señal de difusión y proporciona biomarcadores que podrían utilizarse en aplicaciones clínicas. No obstante, el tiempo de adquisición es inviable en una adquisición clínica rutinaria. Por lo tanto, su aceleración por medio de métodos avanzados de adquisición y reconstrucción en base a modelamiento de señales es un procedimiento clave para hacer que la adquisición del propagador de difusión sea alcanzable en tiempos adecuados. La reconstrucción completa del propagador de difusión ya ha sido acelerada por medio de sensado comprimido y por modelos más sofisticados. Sin embargo, la principal hipótesis de esta tesis es que se pueden alcanzar aceleraciones aún mayores. Esta tesis estudia y propone diferentes métodos de reconstrucción para mejorar el compromiso entre la reconstrucción de la señal y el número requerido de muestras. Los índices sobre calidad de reconstrucción y basados en el propagador son usados para evaluar el rendimiento de la reconstrucción aplicados a simulaciones y datos in vivo. Además, inspeccionamos visualmente las reconstruciones de regiones anatómicas que son conocidas por su microestructura altamente compleja. Esta tesis contiene tres capítulos principales que describen tres trabajos sobre el problema de reconstrucción, tanto para la reconstrucción de la totalidad del propagador de difusión como de la totalidad del espacio-q. El primer capítulo es una propuesta con el propósito de combinar tanto el modelamiento de señales, como la teoría de sensado comprimido. En el método propuesto, el modelo multi-gaussiano proporciona una versión de “baja frecuencia” del propagador de difusión y luego, sensado comprimido reconstruye las diferencias , o los componentes de “alta frecuencia”, entre el modelo y los datos completos de difusión. El método propuesto mejora los resultados independientes del modelo multi-Gaussiano o de sensado comprimido a niveles bajos de ruido. El segundo capítulo es una comparación de diferentes métodos de reconstrucción del estado del arte. Estos métodos son probados en diferentes configuraciones de reconstrucción en términos de nivel de submuestreo y ruido y orientación de la microestructura. Si bien el método de reconstrucción más eficiente se basa en diccionarios adaptativos, el método de reconstrucción ”propagador medio aparente” depende menos de los datos y es más preciso para obtener índices basados en la difusión. Finalmente, el tercer capítulo es la aplicación de sensado comprimido al propagador medio aparente. Los resultados indican que la combinación de ambos provee un medio para obtener el propagador de difusión en adquisiciones clínicas acotadas en tiempo.La imagen de resonancia magnética de difusión es una técnica que hace la señal sensible a la difusión del agua a nivel microestructural. Esto proporciona un medio indirecto para describir la microestructura que restringe la difusión del agua. Un objetivo importante de las imágenes de resonancia magnética de difusión es obtener el conjunto promedio de los desplazamientos de los espins de agua: el llamado propagador de difusión. El propagador de difusión contiene la información de la señal de difusión y proporciona biomarcadores que podrían utilizarse en aplicaciones clínicas. No obstante, el tiempo de adquisición es inviable en una adquisición clínica rutinaria. Por lo tanto, su aceleración por medio de métodos avanzados de adquisición y reconstrucción en base a modelamiento de señales es un procedimiento clave para hacer que la adquisición del propagador de difusión sea alcanzable en tiempos adecuados. La reconstrucción completa del propagador de difusión ya ha sido acelerada por medio de sensado comprimido y por modelos más sofisticados. Sin embargo, la principal hipótesis de esta tesis es que se pueden alcanzar aceleraciones aún mayores. Esta tesis estudia y propone diferentes métodos de reconstrucción para mejorar el compromiso entre la reconstrucción de la señal y el número requerido de muestras. Los índices sobre calidad de reconstrucción y basados en el propagador son usados para evaluar el rendimiento de la reconstrucción aplicados a simulaciones y datos in vivo. Además, inspeccionamos visualmente las reconstruciones de regiones anatómicas que son conocidas por su microestructura altamente compleja. Esta tesis contiene tres capítulos principales que describen tres trabajos sobre el problema de reconstrucción, tanto para la reconstrucción de la totalidad del propagador de difusión como de la totalidad del espacio-q. El primer capítulo es una propuesta con el propósito de combinar tanto el modelamiento de señales, como la teoría de sensado comprimido. En el método propuesto, el modelo multi-gaussiano proporciona una versión de “baja frecuencia” del propagador de difusión y luego, sensado comprimido reconstruye las diferencias , o los componentes de “alta frecuencia”, entre el modelo y los datos completos de difusión. El método propuesto mejora los resultados independientes del modelo multi-Gaussiano o de sensado comprimido a niveles bajos de ruido. El segundo capítulo es una comparación de diferentes métodos de reconstrucción del estado del arte. Estos métodos son probados en diferentes configuraciones de reconstrucción en términos de nivel de submuestreo y ruido y orientación de la microestructura. Si bien el método de reconstrucción más eficiente se basa en diccionarios adaptativos, el método de reconstrucción ”propagador medio aparente” depende menos de los datos y es más preciso para obtener índices basados en la difusión. Finalmente, el tercer capítulo es la aplicación de sensado comprimido al propagador medio aparente. Los resultados indican que la combinación de ambos provee un medio para obtener el propagador de difusión en adquisiciones clínicas acotadas en tiempo.La imagen de resonancia magnética de difusión es una técnica que hace la señal sensible a la difusión del agua a nivel microestructural. Esto proporciona un medio indirecto para describir la microestructura que restringe la difusión del agua. Un objetivo importante de las imágenes de resonancia magnética de difusión es obtener el conjunto promedio de los desplazamientos de los espins de agua: el llamado propagador de difusión. El propagador de difusión contiene la información de la señal de difusión y proporciona biomarcadores que podrían utilizarse en aplicaciones clínicas. No obstante, el tiempo de adquisición es inviable en una adquisición clínica rutinaria. Por lo tanto, su aceleración por medio de métodos avanzados de adquisición y reconstrucción en base a modelamiento de señales es un procedimiento clave para hacer que la adquisición del propagador de difusión sea alcanzable en tiempos adecuados. La reconstrucción completa del propagador de difusión ya ha sido acelerada por medio de sensado comprimido y por modelos más sofisticados. Sin embargo, la principal hipótesis de esta tesis es que se pueden alcanzar aceleraciones aún mayores. Esta tesis estudia y propone diferentes métodos de reconstrucción para mejorar el compromiso entre la reconstrucción de la señal y el número requerido de muestras. Los índices sobre calidad de reconstrucción y basados en el propagador son usados para evaluar el rendimiento de la reconstrucción aplicados a simulaciones y datos in vivo. Además, inspeccionamos visualmente las reconstruciones de regiones anatómicas que son conocidas por su microestructura altamente compleja. Esta tesis contiene tres capítulos principales que describen tres trabajos sobre el problema de reconstrucción, tanto para la reconstrucción de la totalidad del propagador de difusión como de la totalidad del espacio-q. El primer capítulo es una propuesta con el propósito de combinar tanto el modelamiento de señales, como la teoría de sensado comprimido. En el método propuesto, el modelo multi-gaussiano proporciona una versión de “baja frecuencia” del propagador de difusión y luego, sensado comprimido reconstruye las diferencias , o los componentes de “alta frecuencia”, entre el modelo y los datos completos de difusión. El método propuesto mejora los resultados independientes del modelo multi-Gaussiano o de sensado comprimido a niveles bajos de ruido. El segundo capítulo es una comparación de diferentes métodos de reconstrucción del estado del arte. Estos métodos son probados en diferentes configuraciones de reconstrucción en términos de nivel de submuestreo y ruido y orientación de la microestructura. Si bien el método de reconstrucción más eficiente se basa en diccionarios adaptativos, el método de reconstrucción ”propagador medio aparente” depende menos de los datos y es más preciso para obtener índices basados en la difusión. Finalmente, el tercer capítulo es la aplicación de sensado comprimido al propagador medio aparente. Los resultados indican que la combinación de ambos provee un medio para obtener el propagador de difusión en adquisiciones clínicas acotadas en tiempo.La imagen de resonancia magnética de difusión es una técnica que hace la señal sensible a la difusión del agua a nivel microestructural. Esto proporciona un medio indirecto para describir la microestructura que restringe la difusión del agua. Un objetivo importante de las imágenes de resonancia magnética de difusión es obtener el conjunto promedio de los desplazamientos de los espins de agua: el llamado propagador de difusión. El propagador de difusión contiene la información de la señal de difusión y proporciona biomarcadores que podrían utilizarse en aplicaciones clínicas. No obstante, el tiempo de adquisición es inviable en una adquisición clínica rutinaria. Por lo tanto, su aceleración por medio de métodos avanzados de adquisición y reconstrucción en base a modelamiento de señales es un procedimiento clave para hacer que la adquisición del propagador de difusión sea alcanzable en tiempos adecuados. La reconstrucción completa del propagador de difusión ya ha sido acelerada por medio de sensado comprimido y por modelos más sofisticados. Sin embargo, la principal hipótesis de esta tesis es que se pueden alcanzar aceleraciones aún mayores. Esta tesis estudia y propone diferentes métodos de reconstrucción para mejorar el compromiso entre la reconstrucción de la señal y el número requerido de muestras. Los índices sobre calidad de reconstrucción y basados en el propagador son usados para evaluar el rendimiento de la reconstrucción aplicados a simulaciones y datos in vivo. Además, inspeccionamos visualmente las reconstruciones de regiones anatómicas que son conocidas por su microestructura altamente compleja. Esta tesis contiene tres capítulos principales que describen tres trabajos sobre el problema de reconstrucción, tanto para la reconstrucción de la totalidad del propagador de difusión como de la totalidad del espacio-q. El primer capítulo es una propuesta con el propósito de combinar tanto el modelamiento de señales, como la teoría de sensado comprimido. En el método propuesto, el modelo multi-gaussiano proporciona una versión de “baja frecuencia” del propagador de difusión y luego, sensado comprimido reconstruye las diferencias , o los componentes de “alta frecuencia”, entre el modelo y los datos completos de difusión. El método propuesto mejora los resultados independientes del modelo multi-Gaussiano o de sensado comprimido a niveles bajos de ruido. El segundo capítulo es una comparación de diferentes métodos de reconstrucción del estado del arte. Estos métodos son probados en diferentes configuraciones de reconstrucción en términos de nivel de submuestreo y ruido y orientación de la microestructura. Si bien el método de reconstrucción más eficiente se basa en diccionarios adaptativos, el método de reconstrucción ”propagador medio aparente” depende menos de los datos y es más preciso para obtener índices basados en la difusión. Finalmente, el tercer capítulo es la aplicación de sensado comprimido al propagador medio aparente. Los resultados indican que la combinación de ambos provee un medio para obtener el propagador de difusión en adquisiciones clínicas acotadas en tiempo.La imagen de resonancia magnética de difusión es una técnica que hace la señal sensible a la difusión del agua a nivel microestructural. Esto proporciona un medio indirecto para describir la microestructura que restringe la difusión del agua. Un objetivo importante de las imágenes de resonancia magnética de difusión es obtener el conjunto promedio de los desplazamientos de los espins de agua: el llamado propagador de difusión. El propagador de difusión contiene la información de la señal de difusión y proporciona biomarcadores que podrían utilizarse en aplicaciones clínicas. No obstante, el tiempo de adquisición es inviable en una adquisición clínica rutinaria. Por lo tanto, su aceleración por medio de métodos avanzados de adquisición y reconstrucción en base a modelamiento de señales es un procedimiento clave para hacer que la adquisición del propagador de difusión sea alcanzable en tiempos adecuados. La reconstrucción completa del propagador de difusión ya ha sido acelerada por medio de sensado comprimido y por modelos más sofisticados. Sin embargo, la principal hipótesis de esta tesis es que se pueden alcanzar aceleraciones aún mayores. Esta tesis estudia y propone diferentes métodos de reconstrucción para mejorar el compromiso entre la reconstrucción de la señal y el número requerido de muestras. Los índices sobre calidad de reconstrucción y basados en el propagador son usados para evaluar el rendimiento de la reconstrucción aplicados a simulaciones y datos in vivo. Además, inspeccionamos visualmente las reconstruciones de regiones anatómicas que son conocidas por su microestructura altamente compleja. Esta tesis contiene tres capítulos principales que describen tres trabajos sobre el problema de reconstrucción, tanto para la reconstrucción de la totalidad del propagador de difusión como de la totalidad del espacio-q. El primer capítulo es una propuesta con el propósito de combinar tanto el modelamiento de señales, como la teoría de sensado comprimido. En el método propuesto, el modelo multi-gaussiano proporciona una versión de “baja frecuencia” del propagador de difusión y luego, sensado comprimido reconstruye las diferencias , o los componentes de “alta frecuencia”, entre el modelo y los datos completos de difusión. El método propuesto mejora los resultados independientes del modelo multi-Gaussiano o de sensado comprimido a niveles bajos de ruido. El segundo capítulo es una comparación de diferentes métodos de reconstrucción del estado del arte. Estos métodos son probados en diferentes configuraciones de reconstrucción en términos de nivel de submuestreo y ruido y orientación de la microestructura. Si bien el método de reconstrucción más eficiente se basa en diccionarios adaptativos, el método de reconstrucción ”propagador medio aparente” depende menos de los datos y es más preciso para obtener índices basados en la difusión. Finalmente, el tercer capítulo es la aplicación de sensado comprimido al propagador medio aparente. Los resultados indican que la combinación de ambos provee un medio para obtener el propagador de difusión en adquisiciones clínicas acotadas en tiempo.

Browse

Browsing 3.01 Tesis doctorado by browse.metadata.categoria "Medicina y salud"

Results Per Page

Sort Options