Métodos clássicos  e alternativos para a análise de dados de fMRI e EEG-fMRI simultâneo em indivíduos assintomáticos, pacientes com epilepsia e com estenose carotídea

• Autor(a) principal: Sturzbecher, Marcio Junior
• Data de Publicação: 2011
• Tipo de documento: Tese
• Idioma: por
• Título da fonte: Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP
• Texto Completo: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/59/59135/tde-08072011-174951/
• topic: brain mapping; carotid stenosis; EEG; EEG; EEG-fMRI; EEG-fMRI; epilepsia; epilepsy; estenose carotídea; fMRI; fMRI; mapeamento cerebral; processamento de sinal; signal processing

O mapeamento das respostas BOLD (Blood Oxygenation Level Dependent) constitui etapa importante nos experimentos de imagem funcional por ressonância magnética (Functional Magnetic Resonance Imaging fMRI) e de EEG-fMRI simultâneo. Em sua grande maioria, a análise de dados de fMRI e de EEG-fMRI está baseada no modelo linear geral (General Linear Model GLM), que procura localizar as respostas BOLD por meio de modelos definidos a priori. Porém, em muitos casos, como em pacientes, variações na forma e/ou atraso podem reduzir a confiabilidade dos resultados. Desse modo, o primeiro objetivo deste trabalho foi explorar métodos clássicos e propor novos métodos para análise de dados de fMRI e de EEG-fMRI simultâneo. Neste trabalho, um método modificado baseado na distância de Kullback-Leibler generalizada (dKLg) foi desenvolvido. Diferentemente do GLM, essa abordagem não requer um modelo para a resposta. Dados simulados foram utilizados para otimizá-lo e compará-lo ao GLM sob diferentes condições de resposta como a relação sinal ruído e a latência. Em seguida, o dKLg foi testado em dados reais, adquiridos em 14 voluntários assintomáticos, submetidos a tarefas motoras e auditivas padrões. Os resultados mostram a equivalência entre o dKLg e o GLM. Em seguida, essa estratégia foi testada em 02 pacientes com com estenose carotídea unilateral. Neste caso, o dKLg foi capaz de detectar regiões significativas ipsilaterais à estenose, não detectadas pelo GLM, em virtude do atraso do sinal BOLD. Em seguida, esses métodos foram aplicados sobre exames de EEG-fMRI realizados em 45 pacientes com epilepsia. Para esse conjunto de dados, mais uma abordagem foi elaborada, que utiliza a Análise de Componentes Independentes (Independent Component Analysis ICA). Denominado ICA-GLM, ele permite extrair de modo semi-automático a amplitude, duração e topografia das descargas epileptiformes interictais (Interictal Epileptiform Discharges IED), favorecendo a inclusão de sinais do EEG de menor destaque. Além dessa vantagem, ele ainda permite incluir modelos do sinal BOLD com diferentes latências, aumentando a abrangência da variabilidade das respostas encontradas em pacientes com epilepsia. A eficiência do ICA-GLM também foi comparado à do GLM e dKLg nos exames de EEG-fMRI. Embora os resultados tenham demonstrado a robustez do GLM, em alguns pacientes o dKLg foi mais eficiente para localizar regiões concordantes que não foram detectadas pelo GLM. Ainda, em boa parte dos casos o ICA-GLM detectou regiões mais extensas e com maior valor estatístico, quando comparado ao GLM. De forma geral, nota-se que o dKLg e ICA-GLM podem ser ferramentas complementares importantes ao GLM, aumentando a sensibilidade dos exames de EEG-fMRI como um todo. Outra etapa importante nas avaliações de EEG-fMRI em pacientes com epilepsia tem sido a utilização de imagens de fontes elétricas (Electrical Source Imaging ESI). Neste trabalho, os mapas de ESI foram obtidos por dois métodos de solução inversa distribuída nunca usados no cenários da EEG-fMRI: Bayesian Model Averaging (BMA) e constrained Low Resolution Electromagnetic Tomography (cLORETA). Além da construção dos mapas de ESI, avaliamos a utilidade de combinar as técnicas de ESI e de EEG-fMRI para promover a diferenciação entre fontes primárias e de propagação temporal. Essa análise permitiu avaliar a concordância entre as regiões detectadas pelo ESI e EEG-fMRI e diferenciar as respostas BOLD relacionadas aos componentes iniciais e posteriores da IED. Embora os resultados ainda sejam preliminares para eleger qual método seria mais eficiente (cLORETA ou BMA), a distância encontrada entre o máximo ESI e o cluster de EEG-fMRI mais próximo foi consistentemente similar, em ambos, com os dados recentes da literatura.