Caracterización de la conectividad de las redes neurales en el lóbulo temporal medial mediante la teoría de grafos al comparar dos paradigmas de memoria episódica a partir de imágenes de resonancia magnética funcional (fMRI) en sujetos sanos

RESUMEN : El presente proyecto abarca el procesamiento de imágenes obtenidas a partir de estudios de resonancia magnética funcional (fMRI) en dos repositorios libres, donde se evalúa memoria episódica visual y verbal, en un grupo de 75 sujetos sanos en total. En dichos estudios los sujetos realizaban una serie de estímulos, determinados por pautas llamadas paradigmas, donde se buscaba la activación de las áreas de memoria a evaluar. Para llegar al cumplimiento de los objetivos planteados la metodología se basa en el procesamiento de dichas imágenes de los dos repositorios luego de un preprocesamiento hasta el nivel de suavizado. Aplicando la toolbox GRETNA, para la construcción de matriz de conectividad con una correlación estática, y la transformada Z de Fisher se llega al cálculo de tres métricas de grafos como lo son grado de centralidad, camino más corto y clustering; dichas medidas se obtuvieron para cada sujeto, agrupándose en matrices por medio de Python y presentándose gráficamente como caja y bigotes con un análisis basado en pruebas estadísticas no paramétricas. Se confirma por medio de los ROI evaluados la ubicación de la activación de los sujetos como lo son (hipocampo derecho, hipocampo izquierdo y parahipocampal), además de obtenerse diferencias sugestivas entre ambos repositorios, basados en las pruebas y métricas tomadas, lográndose así una caracterización de dichas redes. Con dos datos significativos en parahipocampo, para medida de grado de centralidad y camino más corto, se sugiere mayor importancia de esta estructura a la hora de codificar la información, para lo cual se requieren más estudios en esta ruta. Además de obtenerse concordancia para activación en hemisferio izquierdo en memoria episódica verbal y para hemisferio derecho en memoria episódica no verbal.

• Autores: Guerrero Sánchez, Melissa
• Tipo de recurso: Trabajo de grado de pregrado
• Fecha de publicación: 2023
• Institución: Universidad de Antioquia
• Repositorio: Repositorio UdeA
• Idioma: spa
• OAI Identifier: oai:bibliotecadigital.udea.edu.co:10495/34043
• Acceso en línea: https://hdl.handle.net/10495/34043
• Palabra clave: Imagen por Resonancia Magnética; Magnetic Resonance Imaging; Redes Neurales de la Computación; Neural Networks, Computer; Memoria Episódica; Memory, Episodic; NeuropsicologíaEspañol; Neuropsychology; Bioestadística; Biostatistics; Neurología; Neurology; Monitorización Hemodinámica; Hemodynamic Monitoring
• Rights: openAccess
• License: https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/