Resumen
Cada día se adquieren miles de imágenes cerebrales en todo el mundo. El análisis preciso, robusto y eficiente de una cantidad tan grande de datos es un desafío importante en los entornos de investigación y clínicos actuales. Aunque existen herramientas de análisis de imágenes cerebrales que se han utilizado en las últimas dos décadas (por ejemplo, SPM, FSL, Freesurfer, volBrain), estas, se han desarrollado para resolver problemas específicos (por ejemplo, en la segmentación de tejidos en SPM) y, por lo tanto, carecen de un diseño integral para enfrentar la alta heterogeneidad de imágenes cerebrales y configuraciones de adquisición en múltiples niveles, especialmente en el caso de cerebros patológicos.
En nuestro proyecto anterior, desarrollamos un nuevo sistema basado en aprendizaje profundo llamado holiBrain que proporciona una solución integral para la segmentación cerebral multimodal de ultra alta resolución en múltiples escalas (desde el órgano hasta la subestructura). El objetivo del proyecto actual es mejorar aún más el sistema desarrollado para permitir su integración en el altamente heterogéneo entorno clínico. Para lograr este objetivo, planeamos utilizar un enfoque masivo de aprendizaje semi-supervisado utilizando el conjunto de datos de resonancia magnética (MRI) más grande y diverso disponible actualmente (el conjunto de datos volBrain) y la inclusión de muestras patológicas en nuestro conjunto de datos de entrenamiento. Esperamos que esta estrategia, combinada con un enfoque federado de comité de expertos (MOE), reduzca los problemas de "cambio de dominio" que actualmente causan pérdida de precisión en las etapas de producción. Finalmente, planeamos utilizar el sistema propuesto para crear modelos cerebrales específicos de enfermedades neurológicas que ayudarán a desarrollar nuevas herramientas de diagnóstico.
El sistema desarrollado se transferirá a los actores clínicos para su uso hospitalario mediante licencias, pero también estará disponible de forma gratuita para la comunidad científica a través de nuestra plataforma volbrain.net, que ya ha procesado automáticamente más de 500,000 cerebros en todo el mundo. De esta manera, se espera que el sistema propuesto no requiera la instalación de hardware o software, ni personal especializado, simplificando así el proceso de implementación y facilitando el acceso a esta tecnología para toda la comunidad científica. Se espera que el sistema propuesto fomente el análisis cuantitativo en neuroimagen para contribuir a una mejor comprensión del cerebro humano (tanto sano como patológico), teniendo un impacto importante tanto en la investigación en neuroimagen como en la salud pública.
