Sistema de detecção de movimento em tempo real para exames de ressonância magnética funcional

Abstract

O movimento da cabeça do paciente pode causar falha na análise de imagens em exames de ressonância magnética funcional (RMF). Mesmo movimentos muito pequenos (inferiores a 5 mm) podem corromper os volumes (imagens de 3 dimensões), invalidando a suposição de que a variação na intensidade do sinal entre volumes é exclusiva das mudanças na fisiologia cerebral. Este comportamento pode causar problemas como: alteração nos padrões de ativação neural, surgimento de falsas regiões de atividade e em muitas ocasiões o descarte total do exame. Na tentativa de reduzir o número de exames descartados por falhas desta ordem, foi desenvolvido um sistema capaz de detectar sujeitos que apresentam movimento excessivo enquanto o exame é realizado. Esta análise em tempo real permite que o exame possa ser interrompido e o sujeito possa ser reorientado a não movimentar mais a cabeça. Para a implementação deste sistema foi utilizado como base o projeto de Ressonância Magnética Funcional em Tempo Real (RMF-TR) da plataforma AFNI. O desempenho do sistema foi avaliado em ambiente simulado utilizando um banco de imagens contendo 162 aquisições de imagens funcionais posteriormente coletadas de 81 voluntários. Adicionalmente o sistema também foi avaliado em tempo real, durante a aquisição de 10 exames de RMF. O método de detecção de movimento proposto neste projeto obteve em ambiente simulado uma capacidade de detecção de falha antecipada na aquisição de imagens em mais de 75% dos casos.

Patient head motion can cause failure in the analysis of functional magnetic resonance imaging (fMRI). Even very small movements (less than 5 mm) can corrupt volumes (3- dimensional images), invalidating the assumption that the variation in signal intensity between volumes is exclusive of changes in brain physiology. This behavior can cause problems such as: changes in neural activation patterns, emergence of false regions of activity and on many occasions the exam must be discarded. In an attempt to reduce the number of exams excluded due to excessive head motion, we developed a system capable of detecting individuals who have excessive movement while the images are being acquired. This real time analysis allows the test to be stopped and the subject can be redirected to not move. The implementation of this system was used based on the functional magnetic resonance imaging project in Real Time (rtFMRI) of AFNI platform. The system performance was evaluated in a simulated environment using an image database containing 162 acquisitions of functional images later collected from 81 volunteers. In addition, the system was also evaluated in real time during acquisition of RMF 10 tests. In a simulated environment, the motion detection method proposed in this project demonstrated an ability to detect early a failure in the exams in more than 75% of the cases.