Procesamiento de imágenes 3D fMRI de actividad neuronal en meditación

Abstract

El procesamiento de imágenes de resonancia magnética funcional (fMRI) es una técnica neurocientífica que permite estudiar la actividad cerebral que presenta el voluntario dentro del escáner, mientras realiza una serie de tareas o actividades recogidas en lo que se conoce como paradigma del experimento. Para el desarrollo de este estudio, se parte de unas imágenes adquiridas en los años 2011 y 2012 a unos voluntarios meditadores de distinta edad, sexo y años de experiencia meditando. No obstante, durante la adquisición se cometieron errores a la hora de ajustar los parámetros del escáner y como consecuencia existen diferencias fundamentales entre los volúmenes de cada sujeto. Una de las primeras tareas de este trabajo fue clasificar a los voluntarios según los parámetros que presentaban sus imágenes. A través del programa SPM (Statistical Parametric Mapping) se llevó a cabo el preprocesado espacial de las imágenes, con el fin de prepararlas para ser analizadas estadísticamente. El análisis estadístico en SPM se divide en la especificación de primer nivel y en la especificación de segundo nivel, en las cuales se definen una serie de contrastes por los cuales se resta una condición de otra con el fin de ver los efectos que tiene realizar una tarea concreta en términos de activación neuronal (en nuestro caso, la tarea es meditar). En este trabajo, se realizaron varios análisis estadísticos variando el número de participantes, los contrastes y otras condiciones con el fin de obtener resultados acordes con la literatura que además presentaran un nivel de significación estadística aceptable medida a través del p-valor.

The functional Magnetic Resonance Imaging (fMRI) is a neuroscientific technique that allows us to study the brain activity of a voluntary while he or she is doing a series of tasks inside the scanner. To make this study, we start from a series of images acquired in 2011 and 2012 to a group of meditators with different age, sex, and experience in yoga. Nonetheless, when this study was done, the parameters of the scanner were not correctly adjusted, therefore, there are significant differences between images from different volunteers. One of the first jobs of this project was to classify the volunteers by the parameters of their images. Using the software SPM (Statistical Parametric Mapping), we completed the spatial pre-processing of the images needed to analyse them statistically. The statistical analysis in SPM is divided into two parts: 1st-level and 2nd-level specification, in which we define a series of contrasts where a condition is subtracted from the other, therefore we can see the effects of carrying out a task in terms of neuronal activity. In our case, the tasks are meditating towards a specific chakra. In this study, we designed and executed several statistical analyses varying the number of participants, the contrasts, and other conditions in order to obtain not only results in the line of previous studies, but also results with enough statistical significance measured with the p-value.