Imagen por resonancia magnética
GINYS-IDIBAPS-004
Emma Muñoz-Moreno
Cap de la plataforma
La
imagen por resonancia magnética (MRI) permite visualizar y
caracterizar de manera no invasiva órganos y tejidos tanto a nivel
anatómico como funcional.
La
plataforma de imagen de resonancia magnética de IDIBAPS dispone
de dos escáneres para la adquisición de imágenes de RM tanto en humanos
como en pequeño animal o muestras de tejido.
Además,
para
extraer la mayor información de las imágenes, la plataforma cuenta
con un laboratorio de imagen con equipamiento informático específico
y personal altamente cualificado en
la investigación y desarrollo de algoritmos de análisis adaptados a
las necesidades de cada proyecto. Junto con la adquisición
y el análisis de las imágenes, la plataforma ofrece asesoramiento
integral en los proyectos, desde su concepción hasta la
interpretación de los resultados.
Servicios
Adquisición de imagen de resonancia magnética en humanos o animal
pequeño. Entre las modalidades de imagen que se ofrecen en la plataforma
podemos destacar:
-
Imagen anatómica
-
Imagen de difusión para el análisis de microestructura y/o redes de conexiones cerebrales.
-
Imagen funcional tanto en reposo como con tarea para la identificación de patrones de activación cerebral..
-
Imagen de perfusión para caracterizar el flujo sanguíneo en los tejidos.
- Espectroscopía por resonancia magnética, que permite la cuantificación de metabolitos en los tejidos.
- Angiografía, que permite visualizar la vasculatura.
Adquisición de imagen de resonancia magnética en muestras de tejido, incluyendo:
-
Imagen anatómica de alta resolución
-
Imagen de difusión para análisis y visualización de la microestructura.
Procesado y análisis de las imágenes. El laboratorio de imagen
proporciona tanto técnicas estándar como análisis adaptados a las
necesidades del proyecto. Entre las técnicas ofrecidas podemos destacar:
-
Análisis volumétrico: volúmenes de estructuras de interés, grosor cortical en el cerebro, etc..
-
Cuantificación de metabolitos en los tejidos.
-
Análisis de conectividad cerebral tanto anatómica como funcional.
- Identificación de redes cerebrales asociadas a tareas específicas
- Cuantificación de la perfusión sanguínea en los tejidos.
- Análisis de forma tridimensional de estructuras anatómicas.
- Radiómica, análisis mediante herramientas de inteligencia artifical.
Equipos
Unidad de imagen de investigación clínica (3 Tesla):
- Escáner de RM para imagen en humano (3 Tesla Siemens Prisma Fit)
- Sistemas de presentación de
estímulos visuales y auditivos para la realización de estudios de activación cerebral (Presentation, VisuaStim Digital) - Pantalla para la proyección de estímulos visuales.
- Control remoto para
la respuesta del sujeto en estudios de resonancia magnética funcional con tarea.
Unidad de imagen experimental (7Tesla)
- Escáner de RM para imagen en pequeño animal o muestras de tejidos (7 Tesla Bruker Biospec 70/30) equipado con bobinas específicas para la adquisición de imagen en rata y ratón.
- Sistema de anestesia por inhalación
- Sistema de monitorización del estado del animal.
Laboratorio de procesamiento y análisis de imagen:
- 2 estaciones de trabajo y 16 PCs.
- Software de análisis de imagen: MatLab, LCModel, Freesurfer, FSL, itkSNAP, Synthetic MR, RAIM Alma
Personal
Àngels Calvet | CALVETI@recerca.clinic.cat
Jose Carlos Pariente Zorrilla | pariente@recerca.clinic.cat
Marta Peña González | penai@recerca.clinic.cat
Alejandro Hinojosa | ahinojosa@recerca.clinic.cat
César Garrido | cgarrido@clinic.cat
Sandra Pineda | pineda@clinic.cat
Publicaciones
Brain structural trajectories in youth at familial risk for schizophrenia or bipolar disorder according to development of psychosis spectrum symptoms
Child Psychol. Psychiatr., 62: 780-789
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Scientific Reports (2018), 8: 9498
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Brain (2018) 141(2), 391–408
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M2 cortex-dorsolateral striatum stimulation reverses motor symptoms and synaptic deficits in Huntington’s disease
eLife 9:e57017.
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Brain connectivity during Alzheimer’s disease progression and its cognitive impact in a transgenic rat model
Network Neuroscience (2020) 4 (2): 397–415.
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