análise de imagens de ressonância magnética...

Mestrado em Engenharia Biomédica

Análise Computacional de Imagens de

Ressonância Magnética Funcional

Monografia

Gabriela Coelho de Pinho Queirós

Porto, 15 de Julho de 2011

Análise Computacional de Imagens de Ressonância

Magnética Funcional

Dissertação realizada no âmbito da disciplina de Monografia do Mestrado em

Engenharia Biomédica da Faculdade de Engenharia da Universidade do Porto

Gabriela Coelho de Pinho Queirós

Licenciada em Bioengenharia pela Escola Superior de Biotecnologia da

Universidade Católica Portuguesa

Orientador:

João Manuel R. S. Tavares

Prof. Auxiliar do Departamento de Engenharia Mecânica da Faculdade de

Engenharia da Universidade do Porto

Análise de Imagens de Ressonância Magnética Funcional

Gabriela Coelho de Pinho Queirós 2

Análise de Imagens de Ressonância Magnética Funcional Resumo


Resumo:

Esta Monografia, realizada no âmbito da disciplina de Monografia do

Mestrado em Engenharia Biomédica enquadra-se no domínio das metodologias

e sistemas computacionais para análise de imagens e os seus principais

objectivos foram a realização de um primeiro estudo bibliográfico para uma

melhor familiarização com o tema a ser desenvolvido durante o próximo ano

lectivo no âmbito da Tese. Sabendo que as imagens obtidas a partir da

tecnologia de Ressonância Magnética Funcional permitiram um grande avanço

na medicina relativamente ao conhecimento do funcionamento do cérebro,

tornou-se pertinente estudá-la nomeadamente como método de investigação

dos efeitos da Acupunctura. Isto permitiu também adquirir conhecimentos

relativos ao processamento das imagens que será necessário durante o

desenvolver da dissertação.

Palavras-chave: fMRI, Análise Computacional, Processamento de Imagem,

Acupunctura, Cérebro

Análise de Imagens de Ressonância Magnética Funcional Agradecimentos


Agradecimentos

Ao Professor João Tavares, por toda a disponibilidade e apoio para a

realização deste trabalho.

A todos aqueles que de uma maneira mais ou menos presente me

apoiaram durante o período de todo o seu desenvolvimento.

Análise de Imagens de Ressonância Magnética Funcional Índices


Índice:

Resumo .............................................................................................................. 3

Agradecimentos ................................................................................................. 4

Índice de Figuras ................................................................................................ 6

Índice de Tabelas ............................................................................................... 7

Glossário ............................................................................................................ 8

Capítulo 1 – Introdução ...................................................................................... 9

1.1 – Enquadramento e Objectivos ............................................................. 9

1.2 – Contextualização Histórica .............................................................. 10

Capítulo 2 – Ressonância Magnética ............................................................... 13

2.1 – Princípios Físicos ............................................................................. 13

2.2 – Princípios de Instrumentação .......................................................... 19

2.3 – Aplicações da Ressonância Magnética........................................... 22

Capítulo 3 – Ressonância Magnética Funcional .............................................. 23

3.1 – O Cérebro (Bases de Anatomia e Fisiologia) .................................. 23

3.2 – Aplicações da fMRI ........................................................................... 27

3.2.1 – Organização de um estudo de fMRI ....................................... 28

Capítulo 4 – Medicina Tradicional Chinesa – A Acupunctura ........................... 30

Capítulo 5 – Processamento dos dados de fMRI ............................................. 32

5.1 – Pré-Processamento .......................................................................... 32

5.1.1 – Correcção do movimento ........................................................ 33

5.1.2 – Correcção temporal ................................................................. 33

5.1.3 – Suavização espacial ................................................................ 33

5.2 – Segmentação ..................................................................................... 34

Capítulo 6 – Considerações finais e Perspectivas futuras ............................... 37

Bibliografia ........................................................................................................ 38



Índice de Figuras:

Figura 1 – Scanner de MRI MAGNETOM Symphony (Madihally, 2010). ......... 10

Figura 2 – Scanner de MRI “aberto”, MAGNETOM C!, Open MRI (Madihally,

2010). ............................................................................................................... 11

Figura 3 – Representação do momento angular de ......................................... 13

Figura 4 – Representação da magnetização microscópica de um núcleo (Prince

& Links, 2005) .................................................................................................. 14

Figura 5 – Representação dos protões de forma aleatória .............................. 15

Figura 6 - Alinhamento dos protões após serem colocados sob um campo

magnético forte (B0).......................................................................................... 15

Figura 7 – Representação da frequência precessão dos protões em torno do

eixo z do campo magnético forte (B0)............................................................... 15

Figura 8 – Variação da relaxação longitudinal ao longo do tempo (Mazzola,

2009) ................................................................................................................ 16

Figura 9 – Variação da magnetização no plano transversal ao longo do tempo

(Mazzola, 2009) ................................................................................................ 16

Figura 10 – Diagrama da sequência de impulsos para gerar spin ecos (Prince &

Links, 2005) ...................................................................................................... 17

Figura 11 – Decaimento livre de indução, causado pela relaxação transversal

(Prince & Links, 2005). ..................................................................................... 18

Figura 12 – Organização de um sistema típico de MRI (Khandpur, 2004) ....... 19

Figura 13 – Esquema da constituição de um íman supercondutor (Prince &

Links, 2005) ...................................................................................................... 20

Figura 14 – Diagrama de blocos do sistema de detecção (Khandpur, 2004) ... 21

Figura 15 – Consola de operação do scanner de MRI (Prince & Links, 2005) . 21

Figura 16 – Esquema da construção de um scanner de MRI (Bronzino, 2000) 22

Figura 17 – Ilustração do cérebro humano. ...................................................... 23

Figura 18 – Divisão dos lobos cerebrais. ......................................................... 24

Figura 19 – Visualizações lateral e medial dos hemisférios cerebrais

(Ramachandran, 2002). ................................................................................... 26

Figura 20 – Aplicação de um kernel de suavização Gaussiano 3-D ................ 34



Índice de Tabelas:

Tabela 1 – Valores da Razão Giromagnética ................................................... 14

Tabela 2 – Valores aproximados de T1 e T2 para diferentes tecidos (Hobbie &

Roth, 2007) ....................................................................................................... 17

Análise de Imagens de Ressonância Magnética Funcional Glossário


Glossário:

1H – Hidrogénio

2D – Duas dimensões

B0 – campo magnético

BOLD – Blood oxygenation level dependent

CT – Tomografia Computorizada (Computed Tomography)

dHb – Desoxihemoglobina

FID – decaimento livre de indução

fMRI – Ressonância Magnética Funcional (Functional Magnetic Resonance

Imaging)

HbO2 – Oxihemoglobina

M0 – magnetização

ML – Magnetização longitudinal

MRI – Ressonância Magnética (Magnetic Resonance Imaging)

Mxy – Magnetização transversal

NMR – Ressonância Magnética Nuclear (Nuclear Magnetic Resonance)

PET – Tomografia por Emissão de Positrões (Positron Emission Tomography)

RF – Radiofrequência

ROI – Região de interesse

ROI – Região de interesse

SNR – Relação sinal-ruído

SPM – mapa estatístico paramétrico

T1 – Relaxação longitudinal

T2 – Relaxação transversal

xoy – plano transversal

Análise de Imagens de Ressonância Magnética Funcional Introdução


Capítulo 1 – Introdução

A Engenharia Biomédica reúne princípios de engenharia, medicina,

física, química e biologia com o grande objectivo de fazer progredir os cuidados

de saúde disponíveis para a sociedade. Congregando conhecimento

proveniente das mais variadas disciplinas, os engenheiros biomédicos são

capazes de desenhar instrumentos, dispositivos e ferramentas computacionais

médicas bem como realizar estudos e pesquisas para adquirir e aprofundar

conhecimentos necessários à resolução das mais diversas problemáticas.

A área da Imagiologia Médica possibilita a obtenção de informação

relativa à fisiologia e anatomia de órgãos internos de um modo não-invasivo

através das mais variadas técnicas actualmente existentes como a

Ressonância Magnética (MRI), o Raio-X (R-X), a Tomografia Computorizada

(CT) e a Tomografia por Emissão de Positrões (PET). Graças a estas torna-se

possível uma detecção precoce de doenças, uma melhor coordenação de

tratamentos médicos e mesmo um melhor conhecimento geral da actividade

molecular dos organismos vivos.

A Engenharia Biomédica tem assim um papel fundamental nesta área

através do design, construção e análise de sistemas de imagiologia médica, o

que permite que esta seja uma área com enorme expansão nos campos da

instrumentação e da análise computacional (Madihally, 2010).

1.1 – Enquadramento e Objectivos

Este trabalho, incluído no âmbito da disciplina de Monografia do

Mestrado em Engenharia Biomédica insere-se no domínio das metodologias e

sistemas computacionais para análise de imagens.

Os principais objectivos desta monografia consistem na realização de

um primeiro estudo bibliográfico relativamente aprofundado para uma inicial

familiarização com o tema a ser desenvolvido durante o próximo ano lectivo no

âmbito da Tese. Pretende-se realizar uma primeira abordagem aos princípios

da MRI para posteriormente estudar os fundamentos e métodos de análise de

imagens médicas de Ressonância Magnética Funcional (fMRI). Será ainda



abordada a aplicação desta técnica para a avaliação de uma área da medicina

tradicional chinesa, a acupunctura, passível de ser utilizada no decorrer do

desenvolvimento do tema da dissertação de mestrado.

1.2 – Contextualização Histórica

A história da imagiologia teve o seu início há muitos séculos atrás com a

descoberta de conceitos fundamentais de física, biologia e química. Mas o seu

verdadeiro impulso deu-se em 1895, pelo físico alemão Wilhelm C. Roentgen,

com a descoberta acidental da radiação X que permitiu a obtenção da primeira

imagem médica, uma radiografia da mão esquerda da sua esposa. Durante

várias décadas o Raio-X foi a fonte de imagens médicas e pela década de 30

este já era utilizado para visualizar grande parte dos órgãos humanos.

Em 1942 Karl T. Dussik, neurologista austríaco relatou a primeira

utilização de ultra-sons como meio de diagnóstico e em 1968 o ginecologista e

obstetra Stuart Campbell publicou um método melhorado de imagens de ultra-

som que viria posteriormente a ser utilizado de modo corrente na examinação

de fetos durante a gravidez (Madihally, 2010).

Posteriormente a radiografia expandiu para tomografia computorizada

por transmissão e permitiu a Godfrey Hounsfield a construção do primeiro

scanner de CT, em 1972, através da utilização da metodologia matemática de

reconstrução de imagens desenvolvida por Allan Cormack, na década anterior.

Estas descobertas valeram a estes dois cientistas o Prémio Nobel da Medicina

em 1979.

Figura 1 – Scanner de MRI MAGNETOM Symphony (Madihally, 2010).



O fenómeno da Ressonância Magnética Nuclear (NMR) foi

primeiramente descrito por Felix Bloch e Edward Purcell, na década de 50 mas

foi apenas em 1971 que surgiu o primeiro trabalho da aplicação da NMR para a

obtenção de imagens médicas (Prince & Links, 2005). Trabalho este

desenvolvido pelo investigador americano Raymond V. Damadian que mostrou

que o tempo de relaxação magnético dos tecidos diferia do dos tumores.

No início da década de 80 a MRI foi considerada como a nova maneira

de tirar fotografias ao interior do corpo humano e tal impulsionou os

investigadores a tornarem esta tecnologia num método robusto e sofisticado de

obtenção destas imagens através da utilização de scanners como o da Figura

1. Desenvolvimentos na tecnologia magnética tais como o aparecimento de

electroímanes supercondutores tornaram possível obter imagens com melhor

qualidade e também o aparecimento da MRI “aberta”, com scanners como

mostra a Figura 2 possibilitaram que esta tecnologia fosse cada vez mais

aceite pelos pacientes.

Figura 2 – Scanner de MRI “aberto”, MAGNETOM C!, Open MRI (Madihally, 2010).

Em 1990, Seiji Ogawa, biofísico japonês descobriu, em trabalhos com a

parceria dos Laboratórios AT&T’s Bell, que a desoxihemoglobina (dHb) quando

sob influência de um campo magnético, aumentava a força do campo na sua

vizinhança enquanto a oxihemoglobina (HbO2) não. Foi a descoberta deste

fenómeno que conduziu ao desenvolvimento da Ressonância Magnética

Funcional (fMRI), a qual permite obter imagens dos órgãos em funcionamento

ou estudar as diferentes funções dos mesmos.



A melhoria destas tecnologias tem ainda sido possível com o

desenvolvimento da área de análise computacional, através da criação de

algoritmos cada vez mais sofisticados que permitem a extracção de informação

volumétrica estrutural e funcional para a medição, processamento, visualização

e análise de imagens (Madihally, 2010).

Análise de Imagens de Ressonância Magnética Funcional Ressonância Magnética Nuclear


Capítulo 2 – Ressonância Magnética

A MRI é uma técnica de imagiologia tomográfica capaz de produzir

imagens de características internas físicas e químicas de um dado corpo

através da medição externa dos sinais de ressonância magnética. A tomografia

é uma área muito importante da imagiologia, o termo grego tomos significa

“corte” mas esta possibilita a obtenção de imagens do interior do corpo sem

que haja de facto um corte deste. Assim com o recurso a um scanner de MRI é

possível obter conjuntos de dados ou imagens multidimensionais

representativas da distribuição espacial de uma dada medida de quantidade

física. É possível gerar imagens seccionadas de 2 dimensões (2D) com

qualquer orientação, imagens volumétricas 3D e até imagens 4D das

distribuições espaço-espectral ou espaço-temporal. Outra particularidade desta

tecnologia está na natureza dos sinais utilizados para formar as imagens uma

vez que, ao contrário das outras tecnologias, não necessita de recorrer a

partículas com radiação para gerar os sinais captados (Landini, Positano, &

Santarelli, 2005).

2.1 – Princípios Físicos

Os protões e os neutrões constituintes dos núcleos atómicos possuem

uma propriedade denominada momento angular spin (Φ) que apresenta

magnitude e direcção e que está na base do fenómeno de NMR. Este momento

angular ou spin do núcleo pode ser considerado como resultado do movimento

rotacional ou giratório do núcleo em torno do seu próprio eixo cuja ilustração se

encontra na Figura 3. O hidrogénio (1H) é o elemento mais abundante no corpo

e por isso o elemento de maior interesse para a obtenção

das imagens anatómicas de MRI possibilitando um sinal

de MRI mais forte.

Figura 3 – Representação do momento angular de um núcleo (Prince & Links, 2005)



Sendo o núcleo uma partícula carregada, o

spin faz-se acompanhar por um vector de

momento magnético (μ), cuja representação do campo de magnetização se

encontra na Figura 4 e cuja relação com o momento angular spin é dada pela

expressão:

(Equação 1)

onde γ representa a razão giromagnética que é uma característica particular

dos núcleos. A Tabela 1 apresenta os valores da razão giromagnética de

alguns elementos mais comuns (Prince & Links, 2005):

Tabela 1 – Valores da Razão Giromagnética

Razão Giromagnética (MHz/T)

1H 42.58

13C 10.71

19F 40.05

31P 11.26

Na MRI o sinal obtido é produzido pelo campo magnético do 1H, sendo

este um sinal muito pequeno para induzir uma corrente passível de ser

detectada por uma bobine. Assim torna-se necessário o alinhamento dos

protões para que seja possível a produção de um momento magnético

suficientemente grande para ser detectado.

Como a orientação dos protões é completamente aleatória como na

Figura 5, os seus vectores de momento magnético vão apresentar várias

direcções diferentes o que leva a que se cancelem uns aos outros. No entanto,

quando estes são colocados sob a influência de um campo magnético externo

(B0) dá-se o alinhamento dos spins na mesma direcção do campo mas nem

todos os vectores têm o mesmo sentido. O que ocorre é que a maioria dos

protões vai alinhar-se no mesmo sentido do campo, que corresponde a um

Figura 4 – Representação da magnetização microscópica de um núcleo (Prince & Links, 2005)



estado energético menor (Paralelo), e os restantes vão alinhar-se no sentido

oposto, correspondente a um estado de maior energia (Anti-Paralelo) ilustrado

na Figura 6. Esta diferença vai provocar um constante desequilíbrio que levará

a uma magnetização (M0) do tecido responsável pela obtenção da MRI

(Landini, Positano, & Santarelli, 2005).

A frequência à qual os núcleos giram, representada na Figura 7, também

conhecida por frequência de Larmor ou frequência de precessão é proporcional

à razão giromagnética e à amplitude do campo magnético externo aplicada:

(Equação 2)

Assim, ao submetermos os protões à acção de um campo de

radiofrequências como a frequência de precessão vamos estar a provocar o

fenómeno de ressonância e isto vai levar a que ocorra um aumento do número

de spins anti-paralelos e que os spins sejam colocados em fase.

Figura 7 – Representação da frequência precessão dos protões em torno do eixo z do campo magnético forte (B0)

A amplitude e a duração dos impulsos desta frequência vão determinar

os efeitos provocados e o sinal medido vai ser a magnetização transversal,

Figura 5 – Representação dos protões de forma aleatória

Figura 6 - Alinhamento dos protões após serem colocados sob um campo magnético forte (B0)



sinal que só vai ser possível detectar-se através de bobinas que captam a

radiofrequência no momento em que os protões apresentam a frequência de

precessão em fase, isto é, a girar em torno do eixo longitudinal z (Prince &

Links, 2005).

No momento em que a radiofrequência (RF) é interrompida, a

magnetização transversal diminui e vai desaparecer ao contrário da

magnetização longitudinal que vai aumentar, isto é, os protões vão regressar

ao seu estado de equilíbrio emitindo energia electromagnética, fenómeno

conhecido por relaxação. Trata-se de um fenómeno físico dinâmico em que o

protão regressa ao seu estado fundamental.

Existem dois tipos de relaxação, a relaxação longitudinal, descrita por

uma curva exponencial caracterizada pela constante de tempo T1, durante a

qual os protões voltam a estar alinhados com o campo magnético. A curva

ilustrada na Figura 8 representa a variação da relaxação longitudinal ao longo

do tempo, onde se pode ver que T1 representa o tempo necessário para a

magnetização longitudinal (ML) recuperar 63% do seu valor inicial (M0). A

relaxação transversal é descrita por uma curva exponencial caracterizada pela

constante de tempo T2, que se resume à saída dos protões do seu estado de

fase e a curva representada na Figura 9 mostra a variação da magnetização no

plano transversal ao longo do tempo, onde T2 representa o tempo necessário

para a magnetização transversal (Mxy) atingir 32% do seu valor inicial (Mazzola,

2009). A relaxação transversa é mais rápida do que a relaxação longitudinal e

estes valores não estão relacionados com a força do campo magnético.

Figura 8 – Variação da relaxação longitudinal ao longo do tempo (Mazzola, 2009)

Figura 9 – Variação da magnetização no plano transversal ao longo do tempo (Mazzola, 2009)



A Tabela 2 mostra alguns valores dos tempos de relaxação, à frequência

de precessão de 20 MHz:

Tabela 2 – Valores aproximados de T1 e T2 para diferentes tecidos (Hobbie & Roth, 2007)

T1 (ms) T2 (ms)

Sangue 1200 200

Músculo 500 35

Tecido adiposo 200 60

Água 3000 3000

Substância branca 790 90

Substância cinzenta 920 100

Líquido céfalo-raquidiano 4000 2000

Após o pulso de RF, vão ocorrer inúmeras alterações em ambas as

magnetizações, a magnetização longitudinal aumenta, a transversal diminuiu e

este processo liberta energia e para a recepção deste sinal uma antena é

colocada no plano transversal (x0y) onde é induzida uma corrente eléctrica (lei

de Faraday). Para uma melhor compreensão da emissão deste sinal é

necessário especificar a sequência de pulsos de RF denominada sequência

spin eco. Esta é baseada na repetição de uma sequência de impulsos de 90º e

180º consecutivamente e apresenta dois parâmetros: TE/2 e TE. O esquema da

emissão destes impulsos está ilustrado na Figura 10.

Figura 10 – Diagrama da sequência de impulsos para gerar spin ecos (Prince & Links, 2005)



O impulso de 90º (TE/2) provoca o desaparecimento da magnetização

longitudinal e o crescimento da transversal e quando este é desligado, dá-se

um decaimento da magnetização transversal e os protões libertam a energia

absorvida. Esta energia libertada vai provocar oscilações na frequência do

campo magnético o que induz uma corrente eléctrica, o sinal. A frequência

deste é constante mas desaparece ao longo do tempo, o que se traduz numa

curva exponencial de decaimento. As antenas recebem o sinal no plano

transversal devido às variações do vector da magnetização transversal.

Quando não existe qualquer gradiente magnético dá-se o designado

decaimento livre de indução (FID), representado na Figura 11 que é provocado

por uma diminuição da magnetização transversal, perda de energia para o

ambiente e redução da oscilação de sinal no plano transverso. Como não

existe nenhum gradiente magnético, o sinal de FID decresce mais rapidamente

do que o T2 e é caracterizado por um tempo constante T2*. O tempo T2* é

influenciado por um tipo específico de relaxação spin-spin e pelos campos

magnéticos estáticos não homogéneos que aceleram o desfasamento dos

spins.

Figura 11 – Decaimento livre de indução, causado pela relaxação transversal (Prince & Links, 2005).

O impulso de 180º (TE) coloca os spins em fase e inverte o campo

magnético não homogéneo e uma vez aplicado um RF com este impulso os

spins entram em fase e a magnetização transversa reaparece e aumenta. Após

isto os spins deslocam-se para um estado de desequilíbrio e a magnetização

transversa diminui. Quando atingirem na totalidade este estado, o impulso de

180º é enviado e os protões entram novamente em fase. Quando se desliga o

pulso de 180º o sinal é emitido em forma de ecos. A diferença de intensidade



de sinal depende de dois factores, Tempo de Repetição (TR – que é a

diferença entre a intensidade de sinal entre tecidos T1 usando dois pulsos

consecutivos, ou seja, a diferença entre a magnetização longitudinal de

diferentes tecidos) e Tempo de Eco (TE – que é o tempo entre o pulso 90º e o

eco. Pode ser escolhido pelo operador) que indicaram o tipo de imagem

(imagem ponderada em T1, densidade protónica e imagem ponderada em T2)

(Hobbie & Roth, 2007).

2.2 – Princípios de Instrumentação

Os componentes básicos de um scanner de MRI apresentam-se

esquematizados na Figura 12:

Figura 12 – Organização de um sistema típico de MRI (Khandpur, 2004)

Estes instrumentos utilizam campos magnéticos estáticos, uniformes e

fortes (a sua força pode variar entre os 0.2T e os 3T em uso clínico) com três

conjuntos de bobinas, que têm a si associados amplificadores e dispositivos

para correcção da corrente, necessárias à codificação espacial do paciente a

analisar por produção de um gradiente magnético variante no tempo. O

transmissor RF transmite e recebe as bobinas e os amplificadores e os

receptores de RF são utilizados para excitação dos núcleos e para receber os



sinais. O computador é utilizado para controlar o scanner e para processar e

apresentar os resultados (imagens, espectros, etc.). Contêm também outros

dispositivos como equipamento para monitorização do paciente e sistemas de

segurança (Kutz, 2009).

O íman (magnet) proporciona B0 uniforme e estável (Figura 13);

Figura 13 – Esquema da constituição de um íman supercondutor (Prince & Links, 2005)

O B0 destes scanners pode ser gerado por electroímanes resistivos, ímanes

permanentes ou ímanes supercondutores, sendo estes últimos os mais comuns

e que devido à tecnologia supercondutora necessitam de um sistema de

arrefecimento próprio com Hélio líquido.

O transmissor RF (RF transmitter) envia impulsos de RF para a

amostra;

Para a activação dos núcleos este sistema que emite os sinais consiste no

transmissor RF em si, num amplificador de potência RF e em bobinas de

transmissão. O transmissor em si é constituído por um cristal que oscila à

frequência de precessão.

O sistema gradiente (gradient system) gera campos magnéticos

variáveis no tempo;

É este sistema gradiente que é responsável pela capacidade da codificação

espacial dos sinais detectados para a formação das imagens. Isto deve-se à

capacidade de controlar localmente o campo magnético e à utilização de três

bobinas que impões as variações lineares no campo magnético em qualquer

uma das direcções cartesianas.



O sistema de detecção (detection system) produz o sinal de

saída;

A sua principal função é detectar e gerar o sinal de saída a ser processado pelo

computador e apresenta-se estruturado de acordo com o diagrama de blocos

da Figura 14.

Figura 14 – Diagrama de blocos do sistema de detecção (Khandpur, 2004)

Aqui a bobina de recepção vai funcionar como uma antena para captar a

magnetização nuclear flutuante da amostra e converte-la na voltagem flutuante

de saída V(t). A bobina apresenta-se ligada uma rede de correspondência

(matching network) que faz a ligação ao pré-amplificador para maximizar a

energia transferida para o amplificador e introduz um alternador de fase para o

sinal. O pré-amplificador é um amplificador de baixo ruído que amplifica o sinal

e o transfere um detector de quadratura de fase. Este circuito de detecção

recebe o sinal de NMR V(t) e o sinal de referencia e faz a sua multiplicação de

modo a obter só uma saída e apresenta um filtro

passa baixo para remoção de todos os componentes

excepto os centrados em zero. Por fim o sinal é

processado por um conversor A-D para ser

transformado numa série de dados a ser analisa no

computador.

O sistema de imagem (imager system)

inclui o computador para reconstrução e Figura 15 – Consola de operação do scanner de MRI (Prince & Links, 2005)



apresentação das imagens (Figura 15) (Khandpur, 2004).

Na Figura 16 é possível ver como todos estes componentes se

organizam no interior de um scanner de MRI.

Figura 16 – Esquema da construção de um scanner de MRI (Bronzino, 2000)

2.3 – Aplicações da Ressonância Magnética

Algumas das aplicações existem desta tecnologia são:

MRI Standard;

Imagiologia Eco-Planar (EPI);

Fast Imaging with Steady-state Precession (FISP);

Half Fourier Acquisition Single-shot Turbo spin Echo (HASTE);

Angiografia de Ressonância Magnética;

Espectroscopia de Ressonância Magnética;

Ressonância Magnética Funcional.

Análise de Imagens de Ressonância Magnética Funcional Ressonância Magnética Funcional


Capítulo 3 – Ressonância Magnética Funcional

A fMRI é uma aplicação da MRI que se refere à utilização desta

tecnologia para detectar alterações localizadas no fluxo sanguíneo e na

oxigenação sanguínea que ocorrem no cérebro como resposta à actividade

neuronal.

O conceito de que o fluxo sanguíneo cerebral poderia reflectir a

actividade neuronal iniciou-se em 1890 com experiências realizadas por Roy e

Sherrington e este tornou-se a base de todas as técnicas de imagiologia

cerebrais baseadas na hemodinâmica.

Nas ultimas décadas esta técnica tem vindo a ser muito desenvolvida

com o objectivo de mapear o cérebro humano e tem sido extensivamente

utilizada para investigar funções cerebrais como a visão, linguagem, motora e

cognitiva (Buxton, 2009).

3.1 – O Cérebro (Bases de Anatomia e Fisiologia)

O cérebro humano, representado na Figura 17, é o principal órgão do

sistema nervoso central e o centro de controlo de muitas actividades

voluntárias e involuntárias do corpo humano e como tal é responsável por

acções tão complexas como pensamento, memória, emoção e linguagem. No

adulto este órgão pode ter cerca de 12 biliões de neurónios (células do sistema

nervoso).

Figura 17 – Ilustração do cérebro humano.



Apresenta-se dividido em dois hemisférios, esquerdo e direito onde se

diferenciam as denominadas áreas funcionais, no entanto não existe um

acordo generalizado para a definição e marcação das fronteiras entre cada

uma destas e é a ausência destas definições anatómicas que leva a que

existam várias subdivisões do córtex cerebral. O hemisfério esquerdo é

responsável pelo pensamento lógico e competência comunicativa O hemisfério

esquerdo é responsável pelo pensamento lógico e competência comunicativa,

com áreas altamente especializadas como a Área de Broca (B), responsável

pela motricidade da fala, e a Área de Wernicke (W), responsável pela

compreensão verbal, enquanto o hemisfério direito é responsável pelo

pensamento simbólico e criatividade. O corpo caloso, localizado no fundo da

fissura sagital, é a estrutura responsável pela conexão entre os dois

hemisférios cerebrais e é responsável pela troca de informações entre as

diversas áreas do córtex cerebral. O córtex motor é responsável pelo controle e

coordenação da motricidade voluntária. Aqui o córtex motor do hemisfério

esquerdo controla o lado direito do corpo e o córtex motor do hemisfério direito

controla o lado esquerdo do corpo. O córtex pré-motor, responsável pela

aprendizagem motora e pelos movimentos de precisão, encontra-se na parte

em frente da área do córtex motor. O cerebelo é o principal responsável pela

coordenação geral da motricidade e equilíbrio. O eixo formado pela adeno-

hipófise e o hipotálamo, são responsáveis pelas funções homeostáticas do

organismo (cárdio-respiratória, circulatória, etc.).

O córtex cerebral está dividido em quatro áreas chamadas de lobos

cerebrais, com funções diferenciadas e especializadas representadas nas

Figura 18:

Figura 18 – Divisão dos lobos cerebrais.

http://pt.wikipedia.org/wiki/Pensamento_l%C3%B3gico

http://pt.wikipedia.org/wiki/Pensamento_l%C3%B3gico

http://pt.wikipedia.org/wiki/%C3%81rea_de_Broca

http://pt.wikipedia.org/wiki/%C3%81rea_de_Wernicke

http://pt.wikipedia.org/wiki/Pensamento_simb%C3%B3lico

http://pt.wikipedia.org/wiki/Criatividade

http://pt.wikipedia.org/wiki/Corpo_caloso

http://pt.wikipedia.org/wiki/C%C3%B3rtex_motor

http://pt.wikipedia.org/wiki/Motricidade

http://pt.wikipedia.org/w/index.php?title=C%C3%B3rtex_pr%C3%A9-motor&action=edit&redlink=1

http://pt.wikipedia.org/wiki/Cerebelo

http://pt.wikipedia.org/wiki/Adeno-hip%C3%B3fise

http://pt.wikipedia.org/wiki/Adeno-hip%C3%B3fise

http://pt.wikipedia.org/wiki/Hipot%C3%A1lamo

http://pt.wikipedia.org/wiki/Homeostase

http://pt.wikipedia.org/w/index.php?title=Lobo_cerebral&action=edit&redlink=1

http://pt.wikipedia.org/w/index.php?title=Lobo_cerebral&action=edit&redlink=1



O lobo frontal, localizado na zona da testa, inclui o córtex motor

e pré-motor e o córtex pré-frontal e é responsável pelo

planeamento de acções e movimentos bem como funções que

possam incluir o pensamento abstracto e criativo, a fluência de

pensamento e linguagem, respostas afectivas e emocionais,

vontade e atenção selectiva;

O lobo occipital, na região da nuca, está coberto pelo córtex

cerebral, também designado por córtex visual e é constituído por

várias sub-áreas especializadas em processar a visão de cor,

movimento, profundidade e distância;

O lobo parietal, na parte superior central da cabeça é constituído

por duas subdivisões - a anterior designada por córtex

somatossensorial, com funções relacionadas com as sensações

(tacto, dor, temperatura, etc.) e a posterior que é uma área

secundária que analisa, interpreta e integra as informações

recebidas pela área anterior;

E os lobos temporais, nas regiões laterais da cabeça por cima

das orelhas, têm como principal função processar os estímulos

auditivos.

No entanto existe outro mapa também muito utilizado, baseado no

parcelamento dos hemisférios cerebrais em cerca de 50 áreas

citoarquitectónicas (Figura 19), por Korbinian Brodmann’s, que se dividem em

cinco grandes zonas funcionais (Ramachandran, 2002):

Limbica;

Paralimbica;

Associação heteromodal;

Associação unimodal;

Sensório-motor primário.

http://pt.wikipedia.org/wiki/Lobo_frontal

http://pt.wikipedia.org/w/index.php?title=C%C3%B3rtex_pr%C3%A9-frontal&action=edit&redlink=1

http://pt.wikipedia.org/wiki/Lobo_occipital

http://pt.wikipedia.org/wiki/C%C3%B3rtex_cerebral

http://pt.wikipedia.org/wiki/C%C3%B3rtex_cerebral

http://pt.wikipedia.org/wiki/Vis%C3%A3o

http://pt.wikipedia.org/wiki/Lobo_parietal

http://pt.wikipedia.org/wiki/Posterior

http://pt.wikipedia.org/wiki/Lobos_temporais

http://pt.wikipedia.org/wiki/Cabe%C3%A7a

http://pt.wikipedia.org/wiki/Orelha



Figura 19 – Visualizações lateral e medial dos hemisférios cerebrais (Ramachandran, 2002).

Em 1990 Ogawa relatou, com base no seu estudo em cérebros de ratos,

que a o mapeamento funcional do cérebro era possível devido ao efeito BOLD

(Blood Oxygenation Level Dependent) que se baseia em alterações da

desoxihemoglobina (dHb), onde esta funciona como um agente paramétrico

contrastante e cujas alterações de concentração locais no cérebro levam a um

aumento da intensidade do sinal de MRI (Ogawa, Lee, Kay, & Tank, 1990) .

Embora os mecanismos que conectam activação neuronal e a fisiologia

cerebral sejam ainda objecto de muitos estudos, sabe-se que a activação

neuronal leva a um aumento no consumo de ATP (adenosina trifosfato), o que

implica um aumento de necessidade de oxigénio e para preencher a

necessidade dá-se um aumento do fluxo sanguíneo local e estas alterações



fisiológicas são fundamentais para a fMRI. Assim, ao atravessar a rede de

vasos capilares, a oxihemoglobina (HbO2) vai libertar o oxigénio que transporta,

transformando-se em desoxihemoglobina (dHb), cujas propriedades

paramagnéticas actuam no sentido de intensificar localmente os efeitos do

campo magnético externo. Logo, para suprimir esse défice de O2, dá-se um

aumento de volume e fluxo sanguíneo locais, o que leva a uma posterior

diminuição na concentração de dHb em relação ao nível basal, sendo estas

alterações na concentração de dHb que funcionam como agente de contraste

(Faro & Mohamed, 2010).

Assim, segundo Pauling & Coryell a dHb é paramagnética (atractiva),

isto é, magnetiza-se no mesmo sentido do campo magnético a que é exposta e

a HbO2 é diamagnética (repulsiva) e estas propriedades magnéticas têm um

efeito directo na intensidade do sinal detectado nas regiões neurais activas. É

possível verificar que um aumento da concentração de HbO2 no fluxo de

sangue vai provocar um aumento na intensidade do sinal captado e que numa

situação contrária, ou seja, na presença de uma maior concentração de dHb

vai ocorrer uma diminuição da intensidade local devido ao realinhamento de T2

e T2*. Isto verifica-se porque os eventos que iniciam com o aumento da

actividade eléctrica e modulam a resposta neurovascular alteram o sinal de

ressonância magnética no tempo e produzem a função de resposta

hemodinâmica (Pauling & Coryell, 1936).

3.2 – Aplicações da fMRI

As técnicas de fMRI têm vindo a evoluir muito rapidamente ao longo dos

últimos anos, juntamente com a evolução dos métodos de análise que

permitem detectar as alterações na actividade neural. Assim sendo uma das

principais aplicações da fMRI apresenta-se relaciona com a área das

neurociências para permitir um melhor estudo dos mecanismos cerebrais tão

complexos como a percepção, as emoções, o comportamento e a dor, sendo

de grande interesse conseguir descrever quantitativamente estas funções bem

como qualitativamente.



A fMRI enquadra-se assim com estes objectivos porque envolve um

conjunto de técnicas que possibilitam a exploração da susceptibilidade dos

sinais de MRI aos processos fisiológicos associados com a actividade cerebral.

3.2.1 – Organização de um estudo de fMRI

Para a análise da fMRI tem se vindo a utilizar um grande número de

técnicas derivadas de métodos de processamento e análise estatística. Estas

podem ser classificadas como derivadas de hipótese e baseadas em modelos

ou como derivadas de dados e exploratórias. Os métodos baseados em

modelos incluem análise de variância (ANOVA) e métodos correlacionais e os

métodos derivados de dados incluem análise de componentes principais (PCA)

e análise de componentes independentes (ICA), sendo que todos estes

métodos têm como factor comum a capacidade de identificar as áreas de

activação cerebrais mais significativas num paciente (Bogorodzki & Rogowska,

2005).

Os estudos de fMRI são extremamente dependentes das alterações

hemodinâmicas cerebrais e para a organização destes é necessário tem em

conta as características espaciais e temporais destes efeitos hemodinâmicos.

As características espaciais resultam da vasculatura cerebral e as

características temporais prendem-se com o atraso inerente às alterações do

sinal em resposta à actividade neural e com a dispersão das alterações

hemodinâmicas resultantes ao longo do tempo.

Com base nas características temporais dos fenómenos hemodinâmicos

podemos ainda classificar os estudos de fMRI em:

Delineamento em blocos, onde a experiencia é desempenhada

de modo continuo em blocos de tempo (normalmente com a

duração de 20-60 seg) e cujo objectivo é criar um “estado

estacionário” das alterações hemodinâmica e neuronal. Este é um

bom método para detecção de pequenas alterações na actividade

cerebral;

Delineamento relacionado com eventos utiliza padrões de

resposta temporais em hemodinâmica e as características de



resposta linear associados com as aplicações de estímulos

múltiplos. Estes últimos são aplicados individualmente e em

ordem aleatória e mede-se a resposta hemodinâmica a cada um

deles. Este método pode ainda dividir-se em:

Delineamento de estudo único espaçado (com longos

intervalos entre estímulos e são utilizados com o objectivo

de permitir que no fim de cada estimulo a resposta

hemodinâmica retorne ao seu estado de repouso);

Delineamento de estudo único rápido (que tira partido das

propriedade de linearidade e sobreposição da resposta

hemodinâmica.

Para estes estudos é também de estrema importância saber reconhecer

as variáveis chave a analisar tais como a resolução espacial, a resolução

temporal, a cobertura cerebral e a relação sinal-ruído (SNR), para que possam

ser convenientemente manipuladas para obtenção dos resultados pretendidos.

Assim, para obtenção de uma resolução espacial muito elevada é necessário

reduzir a resolução temporal, limitar a cobertura cerebral e diminuir a SNR.

No entanto há também que ter em conta outros aspectos importantes

associados a estas técnicas, tais como o custo financeiro extremamente

elevado e as restrições relativas à segurança do paciente (Savoy, 2002).

Análise de Imagens de Ressonância Magnética Funcional Medicina Tradicional Chinesa – A Acupunctura


Capítulo 4 – Medicina Tradicional Chinesa – A Acupunctura

A acupunctura (do latim acus - agulha e punctura - pontuada) é um ramo

da Medicina Tradicional Chinesa e consiste na aplicação de agulhas, em

pontos definidos do corpo, chamados de "Pontos de Acupunctura" ou

"Acupontos", para obter efeito terapêutico em diversas condições. Isto é,

colocar agulhas da espessura de fios de cabelo em diferentes pontos de

pressão, em todo o corpo. Acredita-se que o estímulo desses pontos promova

as capacidades naturais regeneradoras do corpo e aperfeiçoe o seu

funcionamento.

A medicina tradicional chinesa está associada às teorias baseadas no

Taoismo, sobre a dualidade Yin/Yang (aspectos opostos de todo movimento no

universo). Trata-se no entanto de um conceito hoje considerado quântico que

os médicos chineses antigos conseguiram adaptar para a medicina. No corpo

do homem existe um equilíbrio que pode ser alterado por diversos tipos de

influências, como a alimentação, o comportamento entre outras. Com base

nisto existem inúmeras formas de diagnóstico na medicina tradicional chinesa.

Algumas delas são a pulsação, a observação do aspecto da língua, da cor e

aspectos da pele.

A aceitação da acupunctura pela medicina ocidental teve início a partir

de 1970 com diversos estudos científicos no sentido de comprovar a sua

eficácia. Em 1973 Chiang e Cols demonstraram que a acupunctura provoca um

efeito conduzido através dos nervos, ao constatarem que o estímulo das

agulhas não provocava efeito quando aplicado em áreas bloqueadas por

anestésicos locais.

Em 1979, a Organização Mundial de Saúde (OMS) editou uma lista com

41 doenças nas quais esta técnica teve excelentes resultados e publicou o

documento Acupuncture: Review and analysis of reports on controlled clinical

trials, onde expõe os resultados destas pesquisas. Neste documento foi

analisada a eficácia da acupunctura em comparação com o tratamento

convencional para 147 doenças, sintomas e condições de saúde. Chan,

1984,[12] concluiu que muitos dos pontos de acupunctura correspondem a locais

de penetração das fibras nervosas na fáscia muscular, 309 pontos estão

http://pt.wikipedia.org/wiki/Latim

http://pt.wikipedia.org/wiki/Medicina_Tradicional_Chinesa

http://pt.wikipedia.org/wiki/Tao%C3%ADsmo

http://pt.wikipedia.org/wiki/Yin_yang

http://www.wpro.who.int/health_topics/traditional_medicine/publications.htm

http://www.wpro.who.int/health_topics/traditional_medicine/publications.htm

http://pt.wikipedia.org/wiki/Acupuntura#cite_note-11

Análise de Imagens de Ressonância Magnética Funcional Medicina Tradicional Chinesa – A Acupunctura


localizados sobre terminações nervosas e 286 pontos localizados sobre os

principais vasos sanguíneos.

Análise de Imagens de Ressonância Magnética Funcional Processamento dos dados de fMRI


Capítulo 5 – Processamento dos dados de fMRI

Para o estudo de fMRI são necessárias a aquisição de uma ou várias

séries temporais de dados funcionais (sequências rápidas de MR), captados

durante a realização de estímulos sensoriais ou motores ou durante a

realização de paradigmas, que são conjuntos de tarefas cognitivas, e a

aquisição de dados anatómicos (sequências lentas de MR) que abranjam as

áreas de interesse que servem de referência estrutural para a visualização das

áreas funcionais activas. Após esta aquisição é feita a localização e

caracterização das regiões cerebrais activadas pelos estímulos. Para tal são

necessárias várias etapas de processamento das imagens uma vez que todo

este processo está sujeito à influência de diversos tipos de artefactos que

podem adulterar as imagens obtidas (Formisano, Salle, & Goebel, 2005).

Segundo (Jenkinson & Smith, 2001) não existe apenas um protocolo

para a análise de imagens de fMRI, no entanto há uma sequência base de

passos para o processamento de imagens de fMRI:

1. “ Adquirir e reconstruir as imagens individuais

2. Corrigir a fase das séries temporais para variações de timing dos

cortes obtidos

3. Aplicar uma correcção de movimento para corrigir movimentos da

cabeça

4. Suavização espacial dos dados para aumentar SNR

5. Filtrar cada série temporal de voxel’s para remover variações

temporais e ruído de elevada frequência

6. Realizar a análise estatística (através da geração de um mapa

estatístico paramétrico – um SPM)

7. Thresholding do SPM para encontrar as regiões activas

significantes.”

5.1 – Pré-Processamento

O contraste devido ao efeito BOLD, aliado a técnicas de aquisição

rápida, permite a visualização de determinados processos cerebrais. No



entanto, tais alterações de contraste não são visíveis directamente, o que

implica a utilização de algoritmos computacionais para a visualização dessas

mesmas áreas.

5.1.1 – Correcção do movimento

Durante a aquisição das imagens, qualquer movimento realizado pelo

paciente, desde pequenos movimentos da cabeça ao pulsar dos vasos

sanguíneos, vai gerar artefactos de movimento. Estes são responsáveis por

distorções na análise de séries de dados e nem sempre é possível a sua

correcção através de técnicas de pós-processamento. Assim, aplicam-se

algoritmos de realinhamento das imagens captadas que permitam obter a

função de transformação geométrica mais adequada à minimização de

diferenças entre as imagens (Buxton, 2009).

5.1.2 – Correcção temporal

A obtenção dos dados das séries temporais é feita pela aquisição de um

corte de cada vez o que implica que as diferentes partes do cérebro não sejam

analisadas em simultâneo e que os dados não possam ser considerados como

uma amostra instantânea. Assim, para a correcção deste desfasamento

ajustam-se os dados através de um deslocamento aproximado de cada série

temporal de voxel’s que pode ser feito pela aplicação de uma interpolação 1-D

no domínio temporal ou pela aplicação de uma transformada de Fourier

(Formisano, Salle, & Goebel, 2005).

5.1.3 – Suavização espacial

Este passo tem como principal objectivo a aplicação de filtros de

suavização para reduzir os efeitos de distorção possivelmente causados pela

instrumentação ou mesmo pela actividade fisiológica do cérebro que possam

levar à presença de ruído. Assim para este fim recorre-se normalmente a filtros

passa-baixo, como é o caso do filtro Gaussiano 3D, cujos efeitos podem ser



observados na Figura 20, para fazer uma suavização espacial das séries

temporais das fMRI (Formisano, Salle, & Goebel, 2005).

Figura 20 – Aplicação de um kernel de suavização Gaussiano 3D

5.2 – Segmentação

O processo de segmentação das imagens tem um papel muito

importante na extracção de informação e atributos úteis das imagens a

analisar. Este é um dos passos mais importantes para a análise, compreensão

e interpretação das imagens e o seu principal objectivo é dividi-las em regiões

que sejam homogéneas no que respeita a certos critérios ou características.

Cada região pode ser processada separadamente para extrair a informação.

Este processo pode ser acompanhado pela identificação de todos os píxeis ou

voxels que pertençam à mesma estrutura ou região. A segmentação das

imagens não é apenas importante para a extracção de características e

visualização mas também para a realização de medições e compreensão das

mesmas.



A segmentação de dados provenientes da fMRI é algo difícil

principalmente devido ao aumento da dimensionalidade dos dados e às

limitações físicas impostas por esta técnica.

A quantificação precisa da fisiologia regional depende da delineação

(segmentação) precisa das estruturas ou regiões de interesse (ROI) e o

principal papel destas é:

Permitir a quantificação;

Reduzir o conjunto de dados por concentração da análise das

ROI extraídas;

Estabelecer uma correspondência estrutural para as amostras

fisiológicas dentro das regiões.

A abordagem mais directa de segmentação é a delineação manual das ROI,

mas existem também métodos semiautomáticos que permitem remover a

subjectividade da definição desta devida aos operadores humanos.

De um modo geral, as técnicas de segmentação podem dividir-se em

quatro classes:

Thresholding

É uma das técnicas mais simples de implementar. Nesta, selecciona-se um

valor (threshold) predefinido e divide-se a imagem em grupos de píxeis cujos

valores sejam iguais ou superiores ao do threshold e em grupos com valores

mais baixos. A abordagem mais utilizada é a de Thresholding Global que é

também a mais simples e computacionalmente mais rápida, mas existem

também outras abordagens como a de Thresholding Local e a de Thresholding

Dinâmico. Estas duas últimas são muito úteis quando o valor do thresholding

não consegue ser determinado a partir do histograma.

Segmentação baseada em orlas

Esta abordagem apresenta duas componentes:

Detecção das orlas

Ligação/Seguimento das orlas

Para determinação das orlas e das regiões. Estas podem ser definidas por

transições abruptas na intensidade dos píxeis que pode ser reflectida pela

informação do gradiente. A implementação da detecção de orlas pode ser

acompanhada pela convolução da imagem original com uma máscara (janela

ou kernel) que vai percorrer toda a imagem. Para resolver possíveis falhas



causas por ruído ou artefactos da aquisição implementa-se seguidamente a

ligação das orlas para estabelecer a ligação entre os píxeis de modo a formar

orlas mais significativas ou regiões fechadas.

Segmentação com base em regiões

Esta abordagem examina os píxeis da imagem e forma regiões disjuntas por

união de píxeis vizinhos com propriedade de homogeneidade baseadas em

critérios de semelhança. A imagem original pode ser montada por junção de

todas as regiões sem que haja sobreposição entre estas. A técnica mais

simples para esta abordagem é o Region Growing que é utilizado para extrair a

região ligada de píxeis semelhantes da imagem. Este algoritmo requer uma

medida de similaridade que determine os critérios de inclusão de píxeis e de

paragem para paragem do crescimento da região.

Classificação de píxeis

Trata-se de uma abordagem que utiliza a estatística do histograma para definir

thresholds simples ou múltiplos para classificar as imagens. Torna-se muito útil

quando os píxeis apresentam várias características que possam ser

expressadas através de um vector num espaço de características

multidimensional. A segmentação das imagens pode ser realizada através de

clustering de todas as características de interesse para imagens multicanal ou

multiespectais. Clustering é um processo de combinação e agrupamento de

objectos similares num único cluster enquanto os objectos com outras

características são agrupados em clusters diferentes. A similaridade é

quantificada em termos de uma medida de distância apropriada.

Estas técnicas são normalmente aplicadas para a segmentação de

imagens 2D, mas existem também algumas abordagens mais avançadas de

segmentação:

Segmentação baseada em modelos (utiliza modelos analíticos

para descrever a forma das ROI);

Segmentação multimodal (integra informação disponível de

diferentes modalidades de imagiologia);

Abordagens multivariadas (onde as estruturas são identificadas

e extraídas com base na informação temporal presente em

imagens dinâmicas) (Suri, Wilson, & Laxminarayan, 2005).

Análise de Imagens de Ressonância Magnética Funcional Considerações finais e Perspectivas futuras


Capítulo 6 – Considerações finais e Perspectivas futuras

Com base no estudo realizado para esta Monografia pode-se concluir

que os sistemas de MRI são de extrema importância já que providenciam

informação científica de elevada resolução e que pode ser obtida de modo não

invasivo.

Trata-se de uma área da imagiologia de grande relevância devido

aos avançados no conhecimento do funcionamento e anatomia do corpo

humano que têm permitido, tornando-se cada vez mais detalhados e rápidos e

menos dispendiosos.

A área da imagiologia médica tem também sofrido grandes

avanços ao longo do tempo, principalmente no que diz respeito ao

desenvolvimento de algoritmos e ferramentas computacionais cada vez mais

rápidos e objectivos.

O estudo da fMRI permitiu adquirir vários conhecimentos

relativamente aos conceitos inerentes a esta técnica e também aos conceitos

inerentes ao processamento das imagens que será necessário durante o

desenvolver da dissertação.

Para estudo futuro pretende-se fazer um estudo mais aprofundado da

Ressonância Magnética Funcional ao nível de testes de acupunctura com o

objectivo de detectar, identificar e delimitar as zonas de activação cerebral que

esta técnica provoca e para tal torna-se necessário adquirir um conhecimento

mais aprofundado dos conceitos inerentes às técnicas de fMRI e dos

respectivos algoritmos e softwares de tratamento de dados a usar no

desenvolvimento deste projecto.

Análise de Imagens de Ressonância Magnética Funcional Bibliografia


Bibliografia:

ABI Center for Advanced Brain Imaging. (s.d.). MRIcro. Obtido em 9 de Maio de

2011, de www.cabiatl.com/mricro/mricro/mricro.html

Bogorodzki, P., & Rogowska, J. (2005). Structural Group Classification

Technique based on Regional fMRI BOLD Response. IEEE Transactions on

Medical Imaging, Vol. 24, Nº3 , 389-398.

Bronzino, J. D. (2000). The Biomedical Engineering HandBook, Second Edition.

CRC Press LLC.

Buxton, R. B. (2009). Introduction to Functional Magnetic Resonance Imaging -

Principles and Techniques 2nd Ed. CAMBRIDGE UNIVERSITY PRESS.

Faro, S. H., & Mohamed, F. B. (2010). BOLD fMRI. Springer.

Formisano, E., Salle, F., & Goebel, R. (2005). Fundamentals of Data Analysis

Methods in Functional MRI. In L. Landini, V. Positano, & M. F. Santarelli,

Advanced Image Processing in Magnetic Resonance Imaging (pp. 481-500).

Taylor & Francis Group, LLC.

Hobbie, R. K., & Roth, B. J. (2007). Intermediate Physics for Medicine and

Biology. Springer.

Jenkinson, M., & Smith, S. (2001). The Role of Registration in Functional

Magnetic. In J. V. Hajnal, D. L. Hill, & D. J. Hawkes, Medical Image Registration

(pp. 183-198). CRC Press LLC.

Khandpur, R. (2004). Biomedical Instrumentation: Technology and Applications.

McGraw-Hill Professional.

Kutz, M. (2009). Biomedical Engineering and Desing Handbook Volume 2:

Applications. McGraw-Hill Companies.

Landini, L., Positano, V., & Santarelli, M. (2005). Advance Image Processing in

Magnetic Resonance Imaging. Taylor & Francis Group, LLC.



Liptrot, A., & Liptrot, M. (s.d.). LYNGBY - A Toolbox for functional neuroimaging.

Obtido em 20 de Maio de 2011, de http://neuro.imm.dtu.dk/software/lyngby

Madihally, S. V. (2010). Principles of Biomedical Engineering. Artech House.

Mazzola, A. A. (2009). Ressonância Magnética: princípios de formação da

imagem e aplicações em imagem funcional. Revista Brasileira de Física Médica

, 117-129.

MeVis Medical Solutions AG. (s.d.). MeVisLab - medical image processing and

visualization. Obtido em 9 de Maio de 2011, de www.mevislab.de

Ogawa, S., Lee, T. M., Kay, A. R., & Tank, D. W. (1990). Brain magnetic

resonance imaging with contrast dependent on blood oxygenation. Proceedings

of the National Academy of Sciences Vol. 87 , 9868-9872.

Pauling, L., & Coryell, C. D. (1936). The magnetic properties and struture of

hemoglobine, oxyhemoglobine and carbonmonoxyhemoglobine. Proceedings of

the National Academy of Sciences Vol. 22 , 210-216.

Prince, J. L., & Links, J. (2005). Medical Imaging Signals and Systems. Prentice

Hall.

Ramachandran, V. S. (2002). Encyclopedia of the Human Brain. Academic

Press.

Savoy, R. (2002). Functional Magnetic Resonance Imaging (fMRI). In V. S.

Ramachandran, Encyclopedia of the Human Brain Vol.2 (pp. 327-350). Elsevier

Science.

Suri, J. S., Wilson, D. L., & Laxminarayan, S. (2005). Handbook of Biomedical

Image Analysis Volume II: Segmentation Models Part B. Kluwer Academic /

Plenum Publishers.

Swartz Center for Computer Neuroscience. (s.d.). Home Page of FMRLAB.

Obtido em 20 de Maio de 2011, de http://sccn.ucsd.edu/fmrlab

University of Texas Health Science Center. (s.d.). Research Imaging Institute.

Obtido em 9 de Maio de 2011, de http://ric.uthscsa.edu/mango/index.html



Worsley, K. J. (s.d.). FMRISTAT. Obtido em 20 de Maio de 2011, de

www.math.mcgill.ca/keith/fmristat

análise de imagens de ressonância magnética...

Documents