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ISSN 1684-1859 (Impreso)

2022, Número 2

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Revista Cubana de Informática Médica 2022; 14 (2)


Una mirada actual a la caracterización de datos y ficheros de neurociencias.

Contrera CY, Orellana GA, Ortega SK, Vega IL

Idioma: Español
Referencias bibliográficas: 46
Paginas:
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RESUMEN

Para los neurocientíficos constituye un desafío realizar un seguimiento de los datos y metadatos generados en cada investigación y extraer con precisión toda la información relevante, hecho crucial para interpretar resultados y requisito mínimo para que los investigadores construyan sus investigaciones sobre los hallazgos anteriores.
Se debe mantener tanta información como sea posible desde el inicio, incluso si esta pudiera parece ser irrelevante, además de registrar y almacenar los datos con sus metadatos de forma clara y concisa. Un análisis preliminar sobre la literatura especializada arrojó ausencia de una investigación detallada sobre cómo incorporar la gestión de datos y metadatos en las investigaciones clínicas del cerebro, en términos de organizar datos y metadatos completamente en repositorios digitales, recopilar e ingresar estos teniendo en cuenta su completitud, y sacar provecho de dicha recopilación en el proceso de análisis de los datos.
Esta investigación tiene como objetivo caracterizar conceptual y técnicamente los datos y metadatos de neurociencias para facilitar el desarrollo de soluciones informáticas para su gestión y procesamiento. Se consultaron diferentes fuentes bibliográficas, así como bases de datos y repositorios tales como: Pubmed, Scielo, Nature, Researchgate, entre otros. El análisis sobre la recopilación, organización, procesamiento y almacenamiento de los datos y metadatos de neurociencias para cada técnica de adquisición de datos (EEG, iEEG, MEG, PET), así como su vínculo a la estructura de datos de imágenes cerebrales (BIDS) permitió obtener una caracterización general de cómo gestionar y procesar la información contenida en los mismos.


REFERENCIAS (EN ESTE ARTÍCULO)

  1. NICHD [Internet]. Sobre la neurociencia | NICHD Español Eunice Kennedy Shriver National Institute of Child Heath and Human Development; [actualizado Jul 2019; citado 2 Jun 2021]; [aprox. 2 pant]. Disponible en: Disponible en: https://espanol.nichd.nih.gov/salud/temas/neuro/informacion 1.

  2. Hernández Leal EJ, Duque Méndez ND, Moreno Cadavid J. Big Data: una exploración de investigaciones, tecnologías y casos de aplicación. TecnoLógicas. 2017 May- Ago [citado ];20(39):15-38. Disponible en: http://www.scielo.org.co/pdf/teclo/v20n39/v20n39a02.pdf2.

  3. Ruiz C A, Basualdo MS, Matich DJ. Redes Neuronales: Conceptos Básicos y Aplicaciones. Universidad Tecnológica Nacional - Facultad Regional Rosario-Departamento de Ingeniería Química-Grupo de Investigación Aplicada a la Ingeniería Química (GIAIQ) P. 55.

  4. Alonso Valerdi LM, Arreola Villarruel MA, Argüello García J. Interfaces Cerebro-Computadora: Conceptualización, Retos de Rediseño e Impacto Social. Revista mexicana de ingeniería biomédica. 2019 Dec;40(3). DOI 10.17488/rmib.40.3.8.

  5. Neurociencia - Fundación Innovación Bankinter [Internet]. Qué es y qué estudia la neurociencia; [citado 2 Jun 2021]; [aprox. pant.]. Disponible en: Disponible en: https://www.fundacionbankinter.org/ftf/tendencias/neurociencia/que-estudia-la-neurociencia 5.

  6. Psoteg C. Diseño de redes neuronales artificiales en Neurociencias. . P. 7.

  7. Oquendo R, Casilla R. Aplicación de Modelos Computacionales en la Neurociencia. . P. 6.

  8. Adee S. Reverse engineering the brain. IEEE Spectrum [Internet]. 2008 May [cited 2021 Jun 2];45(6). Available from: Available from: https://ieeexplore.ieee.org/document/4531462 8.

  9. García Carrasco J, Juanes Méndez JA. El Cerebro Y Las Tic. Teoría de la Educación. Educación y Cultura en la Sociedad de la Información [Internet]. 2013 [citado 20 Abr 2022];14(2):42-84. Disponible en: Disponible en: https://www.redalyc.org/pdf/2010/201028055003.pdf 9.

  10. Brazzini Arméstar A, Arias Schereiber M, Méniz Leiva V. Desarrollo de la Radiología. Centenario del descubrimiento de los Rayos X. Boletín de la Sociedad Peruana de Medicina Interna [Internet]. 1996 [citado 3 Jun 2021];9(1):[aprox. 6 pant.]. Disponible en: Disponible en: https://sisbib.unmsm.edu.pe/bvrevistas/spmi/v09n1/des_radio.htm 10.

  11. Sanei S, Chambers JA. EEG Signal Processing. England: John Wiley & Sons; 2013. 313 p.

  12. Analysis of human ECoG and sEEG recordings. FieldTrip toolbox [Internet]. 2021 [cited 2021 Jul 4]. Available from: Available from: https://www.fieldtriptoolbox.org/tutorial/human_ecog/ 12.

  13. Jentoft E, Skukies R. Human Time Data: Working with iEEG Data: an introduction [Internet]; 2019 [cited 2022 May 24]. Available from: Available from: https://www.sv.uio.no/psi/english/research/projects/human-time-data/documents/data-lifecycle/ieeg/resources/ieeg-doc-firstdraft.pdf 13.

  14. Maestú C, Gómez Utrero E, Piñeiro R, Sola RG. Magnetoencefalografía: una nueva técnica de diagnóstico funcional en neurociencia. Rev Neurol [Internet]. 1999 [citado 24 May 2022];28(11):1077-90. Disponible en: Disponible en: https://neurorgs.net/wp-content/uploads/Investigacion/cirugia-epilepsia/neurofisiologicos/magnetoencefalografia-tecnica-diagnostico-funcional-neurociencia.pdf 14.

  15. Águila Carbelo M, Esquivel Sosa L, Rodríguez González C. Historia y desarrollo del ultrasonido en la Imagenología. Acta Méd Centro [Internet]. 2019 Oct-Dic [citado 24 May 2022];13(4):601-15. Disponible en: Disponible en: http://www.revactamedicacentro.sld.cu/index.php/amc/article/view/1054/1339 15.

  16. Raudales Díaz IR. Imágenes Diagnósticas: Conceptos y Generalidades. Rev Fac Cienc Méd [Internet]. 2014 [citado 24 May 2022];11(1):35-43. Disponible en: Disponible en: http://www.bvs.hn/RFCM/pdf/2014/pdf/RFCMVol11-1-2014-6.pdf 16.

  17. Martínez Noguera A, Montserrat Esplugas E, Estrada P, Capdevila A. Evolución de la Imagen Médica Radiológica desde Roentgen hasta la Digitalización [Internet]. SERAM 2012; 25-28 Mayo 2012; Barcelona, España: Sociedad Española de Radiología Médica; 2012. Disponible en: https://docplayer.es/18123045-Evolucion-de-la-imagen-medica-radiologica-desde-roentgen-hasta-la-digitalizacion.html17.

  18. NayaK L, Dasgupta A, Das R, Ghosh K, De RK. Computational neuroscience and neuroinformatics: Recent progress and resources. J Biosci. 2018 Dec;43(5):1037-54

  19. Caicoya M, González García FM. La PET. La historia de la introducción de una tecnología. Servicio de Salud del Principado de Asturias19. . 14 Abril 2014. P. 19

  20. Departamento de Teoría de la Señal y Comunicaciones. Programas de procesamiento de imágenes médicas en la actualidad [Internet]. España: Escuela Técnica Superior de Ingeniería - Universidad de Sevilla; [citado 24 May 2022]. 5 p. Disponible en: Disponible en: https://biblus.us.es/bibing/proyectos/abreproy/12008/fichero/5.Programas+de+procesamiento+de+im%C3%A1genes+m%C3%A9dicas+en+la+actualidad.pdf 20.

  21. Sanz Martín A, Hernández González M, Guevara Pérez M. Programas computacionales para análisis de señales bioeléctricas y evaluación cognoscitiva21. . México: Universidad de Guadalajara; 2010. 180 p

  22. EEGLAB [Internet]. USA: University of California; 2021 [cited 2021 Jun 8]. Available from: Available from: https://sccn.ucsd.edu/eeglab/index.php 22.

  23. Braggio D. Técnicas de análisis y cuantificación en imagen médica en el estudio de enfermedades neuronales [tesis final carrera en Internet]. Argentina: Universidad Nacional del Centro de la Provincia de Buenos Aires, Facultad de Ciencias Exactas; 2016 [citado 24 May 2022]. 93 p. Disponible en: Disponible en: https://www.ridaa.unicen.edu.ar/xmlui/bitstream/handle/123456789/559/Tesis%20Braggio.pdf?sequence=1&isAllowed=y 23.

  24. Jenkinson M, Beckmann CF, Behrens TEJ, Woolrich MW, Smith SM. FSL. NeuroImage24. . 2012 Aug;62(2):782-90

  25. Esch L, Dinh C, Larson E, Engemann D, JAS M, Khan S, et al. MNE: Software for Acquiring, Processing, and Visualizing MEG/EEG Data. In : Supek S, Aine CJ. (eds.). Magnetoencephalography25. [Internet]. Switzerland: Springer International Publishing; 2019 [cited 2021 Jul 3]. p. 355-71. Available from: Available from: https://link.springer.com/referenceworkentry/10.1007/978-3-030-00087-5_59 25.

  26. NITRC: The fMRI Data Center. Tool/Resource Info [Internet]. USA: NIH Blueprint for Neuroscience Research and others; [cited 2021 Jun 4]. Available from: Available from: https://www.nitrc.org/projects/fmridatacenter/bibing.us.es/proyectos/abreproy/12008/fichero/5.Programas+de+procesamiento+de+im%C3%A1genes+m%C3%A9dicas+en+la+actualidad.pdf 26.

  27. OpenNeuro [Internet]. Introduction | OpenNeuro Documentation; [cited 2021 Jun 4]; [about 3 screens]. Available from Available from https://docs.openneuro.org/ 27.

  28. The NWB: N Data Standard - Neurodata Without Borders [Internet]. [cited 2021 Jun 5]. Available from: Available from: https://www.nwb.org/nwb-neurophysiology/ 28.

  29. Chronux Home [Internet]. USA: Marine Biological Laboratory; [cited 2021 Jun 8]. Available from: Available from: http://chronux.org/ 29.

  30. Larobina M, Murino L. Medical Image File Formats. Journal of Digital Imaging [Internet]. 2014 Apr;27(2):200-6. Available from: https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC3948928/30.

  31. EDF Extensión de archivo - ¿Qué es .edf y cómo abrir? - ReviverSoft [Internet]. [citado 10 Jun 2021]. Disponible en: Disponible en: https://www.reviversoft.com/es/file-extensions/edf 31.

  32. Tellado Vázquez B. Herramienta basada en Matlab para la realización y análisis de estudios estructurales y funcionales a partir de imágenes de resonancia magnética [tesis carrera en Internet]. España: Universidad Carlos III de Madrid; (s/f) [citado 5 Jun 2021]. 80 p. Disponible en: Disponible en: https://e-archivo.uc3m.es/bitstream/handle/10016/26699/TFG_Belen_Tellado_Vazquez_2014.pdf?sequence=1&isAllowed=y 32.

  33. Image Formats [Internet]. Germany: Max Planck Institute for Metabolism Research; [cited 2011 Jun 11]. Available from: Available from: http://www.nf.mpg.de/vinci3/doc/image-formats.html 33.

  34. Pernet CR, Appelhoff S, Gorgolewski KJ, Flandin G, Phillips C, Delorme A, et al. EEG-BIDS, an extension to the brain imaging data structure for electroencephalography. Scientific Data [Internet]. 2019 Jun [cited 2011 Jun 11];6:[about 5 p.]. Available from: Available from: https://www.nature.com/articles/s41597-019-0104-8 34.

  35. Zehl L, Jaillet F, Stoewer A, Grewe J, Sobolev A, Wachtler T, et al. Handling Metadata in a Neurophysiology Laboratory. Front Neuroinform [Internet]. 2016 Jul [cited 2021 Jul 2]. Available from: Available from: https://www.frontiersin.org/articles/10.3389/fninf.2016.00026/full 35.

  36. Lindberg D. Internet Access to the National Library of Medicine. Eff Clin Pract [Internet]. 2000 Sep-Oct [cited 2021 Sep 17];3(5):256-60. Available from: Available from: https://web.archive.org/web/20131102194044/http://www.acponline.org/clinical_information/journals_publications/ecp/sepoct00/nlm.pdf 36.

  37. SciELO - Scientific Electronic Library Online [Internet]. FAPESP y BIREME; [cited 2011 Sep 17]; [aprox. 2 pant.]. Disponible en: Disponible en: http://scielo.sld.cu/scielo.php 37.

  38. Frontiers. About Frontiers | Academic Journals and Research Community [Internet]. [cited 2021 Sep 24]. Available from: Available from: https://www.frontiersin.org/about/about-frontiers 38.

  39. Martínez P. LibGuides: Redes Sociales Científicas: ResearchGate [Internet]. [citado 24 Sep 2021]. Disponible en: Disponible en: https://uandes.libguides.com/redescientificas/researchgate 39.

  40. Reardon S. Proyecto global para mapear el cerebro despierta emoción y dudas. Scientific American - Español [Internet]. 2016 [citado 26 Nov 2021]. Disponible en: Disponible en: https://www.scientificamerican.com/espanol/noticias/proyecto-global-para-mapear-el-cerebro-despierta-emocion-y-dudas/ 40.

  41. Piacente PJ. Un nuevo mapa cerebral revoluciona la neurociencia. Tendencias21 [Internet]. 2021 Oct 7 [citado 26 Nov 2021]:[aprox. 8 pant.]. Disponible en: Disponible en: https://tendencias21.levante-emv.com/un-nuevo-mapa-cerebral-revoluciona-la-neurociencia.html 41.

  42. OpenMind [Internet]. Ventana al Conocimiento. BigBrain: El mapa más preciso del cerebro. 2021 11 [citado 26 Nov 2021]. Disponible en: Disponible en: https://www.bbvaopenmind.com/ciencia/biociencias/el-mapa-mas-preciso-del-cerebro/ 42.

  43. RGT Consultores Internacionales [Internet]. Aguayo Hernández JA. International Brain Initiative (IBI): Mapeando el Cerebro Humano. México: RGT Consultores Internacionales; [citado 26 Nov 2021]; [aprox. 11 pant]. Disponible en: Disponible en: https://rgtconsultores.mx/blog/international-brain-initiative-ibi-mapeando-el-cerebro-humano 43.

  44. Menéndez Dávila M. Neurociencias en Cuba, centinelas del capital mental. Juventud Rebelde [Internet]. 21 Sep 2017 [citado 25 Nov 2021]. Disponible en: Disponible en: https://www.juventudrebelde.cu/suplementos/en-red/2009-12-19/neurociencias-en-cuba-centinelas-del-capital-mental 44.

  45. Hernández G, Bringas M, García L, Bosch J, Lorenzo Y, Melie L, et al. Multimodal Quantitative Neuroimaging Databases and Methods: The Cuban Human Brain Mapping Project. Clinical EEG and neuroscience: official journal of the EEG and Clinical Neuroscience Society (ENCS). 2011 Jul;42:149-59

  46. Gorgolewski KJ, Auer T, Calhoun VD, Craddock R, Das S, Duff EP et al. The brain imaging data structure, a format for organizing and describing outputs of neuroimaging experiments. Scientific Data [Internet]. 2016 Jun;3(1):[about 9 p.] Available from: https://www.nature.com/articles/sdata20164446.




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