Published 2017 | Version v1
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Classification of brain tumors by means of proton nuclear magnetic resonance (NMR) spectroscopy

Description

In the present work, at the request of health professionals, a computer application named "ViDa" was developed. The aim of this study is to differentiate brain lesions according to whether or not they are tumors, and their subsequent classification into different tumor types using magnetic resonance spectroscopy (SVS) with an echo time of 30 milliseconds. For this development, different areas of knowledge were integrated, among which are Artificial intelligence, physics, programming, physiopathology, images in medicine, among others. Biomedical imaging can be divided into two stages: the pre-processing, performed by the resonator, and post-processing software, performed by ViDa, for the interpretation of the data. This application is included within the Medical Informatics area, as it provides assistance for clinical decision making. The role of the biomedical engineer is fulfilled by developing a health technology in response to a manifested real-life problem. The tool developed shows promising results achieving a 100% Sensitivity, 73% Specificity, 77% Positive Predictive Value and 100% Negative Predictive Value reported in 21 cases tested. The correct classifications of the tumor's origin reach 70%, the classification of non-astrocytic lesions achieves 67% of correct classifications in that the gradation of astrocytomas achieves a 57% of gradations that agree with biopsies and 43% of slight errors. It was possible to develop an application of assistance to the diagnosis, which together with others medical tests, will make it possible to sharpen the diagnoses of brain tumors. (authors)

Availability note (English)

Also available at: https://rdu.unc.edu.ar/bitstream/handle/11086/5018/Proyecto%20Integrador%20Zanchi-Sottile.pdf?sequence=1&isAllowed=y

Abstract (Spanish)

En el presente trabajo se desarrolla una aplicación informática, denominada ViDa, a pedido de profesionales de la salud. El objetivo de la misma es diferenciar lesiones cerebrales según sean tumorales o no, y clasificarlas en distintos tipos tumorales utilizando señales de espectroscopía de resonancia magnética con un tiempo de eco de 30ms. Para este desarrollo se integraron distintas áreas del conocimiento, entre las que se encuentran Inteligencia artificial, física, programación, fisiopatología, imágenes en medicina, entre otras. El procesamiento de las imágenes biomédicas analizadas se puede dividir en dos etapas: el preprocesamiento que realiza el software propio del resonador y post procesamiento realizado por ViDa para la interpretación de los datos. Esta aplicación se encuentra incluida dentro del área Informática médica, ya que brinda asistencia para la toma de decisiones clínicas. El rol del ingeniero biomédico es cumplido al desarrollar una tecnología sanitaria en respuesta a un problema manifestado. La herramienta desarrollada muestra resultados prometedores logrando una Sensibilidad del 100%, Especificidad del 73%, Valor Predictivo Positivo del 77% y Valor Predictivo Negativo 100% reportado en 21 casos ensayados. Las clasificaciones correctas en el origen tumoral alcanzan el 70%, la tipificación de lesiones no astrocíticas logra un 67% de clasificaciones correctas en cuanto que la gradación de astrocitomas logra un 57% de gradaciones que concuerdan con las biopsias y 43% de errores leves. Se logró desarrollar una aplicación de asistencia, que en conjunto con otras pruebas permitirá agudizar los diagnósticos. (autores)

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Original title (Spanish)
Clasificación de tumores cerebrales por medio de espectroscopía de resonancia magnética nuclear de protones (ERM)

Publishing Information

Imprint Pagination
96 p.
Report number
INIS-AR-A--30

INIS

Country of Publication
Argentina
Country of Input or Organization
Argentina
INIS RN
49045747
Subject category
S62: RADIOLOGY AND NUCLEAR MEDICINE;
Resource subtype / Literary indicator
Thesis
Descriptors DEI
BRAIN; COMPUTERS; IMAGES; MAGNETIC RESONANCE; NEOPLASMS; SPECTROSCOPY
Descriptors DEC
BODY; CENTRAL NERVOUS SYSTEM; DISEASES; NERVOUS SYSTEM; ORGANS; RESONANCE