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Hybrid MEG-MRI Imaging System

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Un método combinatorio para mejorar las imágenes encefálicas

Un equipo de científicos financiado por la Unión Europea se propuso mejorar la sensibilidad y la precisión de las imágenes encefálicas mediante una combinación de tecnologías de imágenes funcionales y estructurales. Además de su aplicación en el ámbito de la neurociencia, el escáner híbrido resultante podría utilizarse en cirugía y para el diagnóstico del cáncer.

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La magnetoencefalografía (MEG) es una técnica de formación de imágenes tridimensionales (3D) que mide los campos magnéticos generados por la transmisión de señales neuronales en el encéfalo. Con este método es por lo tanto posible cartografiar la actividad encefálica y generar imágenes funcionales que pueden servir para estudiar los procesos encefálicos cognitivos y sensoriales. Sin embargo, y a diferencia de la resonancia magnética (RM), que sí proporciona una visualización de las estructuras blandas del cuerpo tales como el encéfalo y el músculo, la MEG no ofrece ninguna información estructural. La RM de campo ultrabajo (ULF) es una alternativa rentable a la RM tradicional que ofrece un contraste mejorado y una mayor precisión geométrica de los tejidos del cuerpo. Además, al utilizar campos magnéticos de muy baja intensidad, el procedimiento resulta adecuado para las mujeres embarazadas, los niños y las personas portadoras de un marcapasos. Los socios del proyecto «Hybrid MEG-MRI imaging system» (MEGMRI) se propusieron combinar las tecnologías de RM y MEG para crear un escáner de imagen híbrida. Este avance permitiría la obtención simultánea de imágenes estructurales y funcionales del encéfalo humano. Como primer paso, el consorcio se propuso determinar el tipo de sensor más adecuado para el escáner híbrido. Para ello, optimizaron tres tipos de sensores diferentes: dispositivos superconductores de interferencia cuántica (SQUID) de alta y baja temperatura y sensores mixtos basados en magnetorresistencia gigante (GMR). De este modo diseñaron tres sistemas, cada uno con sensores, geometría, sistemas de bobina y electrónica diferentes. El prototipo final de escáner MEGMRI utiliza un conjunto de setenta y dos sensores, mejorando significativamente el rendimiento en comparación con dispositivos anteriores. Entre las aplicaciones de este escáner híbrido cabría destacar el diagnóstico previo a operaciones de neurocirugía como la resección de tumores o de focos epileptogénicos del córtex de pacientes con epilepsia farmacorresistente. El perfeccionamiento de las imágenes funcionales y anatómicas podría ayudar a reducir, en el futuro, la necesidad de grabaciones intraoperatorias. La RM de campo ultrabajo también puede servir para mejorar el diagnóstico del cáncer. La precisión anatómica que ofrecerán los estudios combinados de MEG y RM contribuirá a mejorar nuestros conocimientos sobre la relación que existe entre la actividad neuronal y el comportamiento.

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