Sistema Asistido para la Toma de Decisiones en la Cirugía de la Enfermedad de Parkinson
La enfermedad de Parkinson es una enfermedad degenerativa del Sistema Nervioso Central (SNC) caracterizada por un deterioro progresivo de funciones motoras, con rigidez, hipocinesia, bradicinesia, temblor y alteración de los reflejos posturales. Esta enfermedad progresa inexorablemente hacia la discapacidad y la muerte, siendo impredecible el ritmo de esa progresión.
Aunque el tratamiento inicial de la enfermedad de Parkinson es farmacológico, en algunos casos no se consigue un control adecuado de los síntomas a pesar de las diversas combinaciones de los medicamentos actualmente disponibles. En otros casos la medicación provoca efectos secundarios discapacitantes, como la aparición de movimientos anormales (discinesias) o intolerancia. Estas dos situaciones aparecen con más frecuencia a medida que aumenta el tiempo de tratamiento. En estos pacientes se indica una intervención quirúrgica encaminada a controlar los síntomas parkinsonianos.
Las técnicas quirúrgicas más empleadas están encaminadas a suprimir la actividad de los núcleos que quedan hiperactivos (Vim, GPi o STN). Durante cierto tiempo la supresión se conseguía coagulando dichos núcleos, pero recientemente se ha demostrado que es equivalente su estimulación crónica con corriente alterna de alta frecuencia, con las ventajas de que este procedimiento se asocia con menos complicaciones y efectos secundarios, es reversible, y su efecto es más fácilmente modulable.
El método utilizado actualmente en casi todos los centros con experiencia consiste básicamente en: 1. Localizar el punto diana inicial a partir de atlas cerebrales estándar, 2. Registrar una trayectoria de unos 15 a 20 mm con microelectrodos, 3. Confirmar las estructuras localizadas mediante dicho procedimiento con estimulación sensitiva (driving) o macroestimulación y 4, elegir un nuevo punto diana a partir de los datos obtenidos
Este proyecto pretende diseñar un sistema para simplificar la intervención quirúrgica y permitir su difusión a un mayor número de pacientes.
La filosofía de dicho sistema se fundamenta en tres puntos fundamentales:
- El uso de atlas cerebrales deformables. Consisten en la adaptación de un atlas deformable a la anatomía concreta del paciente, eligiendo puntos homólogos en el atlas y en la imagen de RM.
- El uso de sistemas de reconocimiento automatizado de los patrones de microrregistro. Existen algoritmos que permitan enseñar a un ordenador a reconocer patrones y clasificarlos.
- La integración de la información neurofisiológica de los microrregistros como datos anatómicos en los atlas deformables.
- Elaboración de una base de datos de microrregistros, debidamente etiquetada.
- Desarrollo de una atlas deformable, que realiza un ajuste al punto o a la estructura deseados partiendo de dos nubes de puntos: una en el atlas y otra en el cerebro del paciente. Para obtener dicho objetivo se utiliza la composición de dos aplicaciones (f g). La primera (f) es una transformación afín, mientras que para la segunda (g) se utilizan cinco aproximaciones diferentes. En la primera de estas aproximaciones, la aplicación g viene definida por un desplazamiento ponderado por el inverso de la distancia relativa a los puntos de referencia. En la segunda, para obtener la aplicación g se utiliza una idea similar, pero en este caso se tiene que resolver un sistema de ecuaciones. En las últimas aproximaciones, la aplicación g utiliza desplazamientos que conservan aproximadamente el volumen utilizando tres campos vectoriales diferentes.
- Caracterización de la actividad de las distintas regiones mediante técnicas tiempo-frecuencia de registros intracraneales profundos. Parametrización a partir del propio espectrograma y de la distribución Choi-Williams. Evaluación de los parámetros seleccionados en la clasificación mediante curvas ROC. La clasificación mediante red neuronal (MLP) sobre los parámetros de la transformación T-F logra, en la mayoría de pacientes, porcentajes mayores al 94% en la identificación de las regiones estudiadas.
- No se alcanza la integración de la información neurofisiológica de los microrregistros como datos anatómicos en los atlas deformables.