Resumen
      En el Servicio de Daño Cerebral del Hospital Valencia al Mar de Valencia, hasta ahora, el daño funcional que tienen los pacientes que han sufrido un traumatismo craneoencefálico (TCE) se evaluaba de manera cualitativa a través de imágenes FDG-PET (Fluorodeoxyglucose Positron Emission Tomography). En este trabajo de tesis se propone utilizar técnicas de análisis basado en voxel para poder evaluar las imágenes FDG-PET de manera cuantitativa, para ello se presenta una adaptación de la metodología morfometría basada en voxel. El objetivo final de la evaluación cuantitativa de las imágenes es que ésta sirva de apoyo para el pronóstico sobre el grado de independencia de los pacientes.
      Primero se aplicaron las técnicas de análisis basado en voxel a un único caso longitudinal, en el que se disponían de dos imágenes FDG-PET de un paciente que sufre una encefalitis herpética y tiene una recaída un año después. En este caso se realizó una sustracción de las imágenes volumétricas PET, que fue muy útil para poder relacionar las diferentes consecuencias de cada episodio. Esto también ayudó a confirmar la hipótesis de un fenómeno bi-fásico, en contra de la hipótesis progresiva/degenerativa.
      A continuación, se aplicaron las técnicas de análisis basado en voxel a nivel de grupo para estudiar la relación entre el metabolismo talámico expresado en las imágenes FDG-PET y el estado neurológico para los diferentes grupos de pacientes que han sufrido un TCE. Esto permitió conocer que existen diferencias metabólicas entre los distintos estados neurológicos y que cuanto peor fuese el estado neurológico del paciente menor metabolismo talámico tenía.
      El proceso de recuperación de los pacientes que han sufrido un TCE atraviesa diferentes estados neurológicos comenzando por el estado de coma. A lo largo de este proceso el personal sanitario va realizando pruebas para ver en qué estado neurológico se encuentra el paciente y en función de éste poder elaborar el plan de recuperación o ir adaptando el que se está llevando a cabo. En esta tesis se presenta una manera de clasificar automáticamente el estado neurológico de los pacientes únicamente a partir de las imágenes FDG-PET en estado de reposo utilizando máquinas de vectores de soporte, con el objetivo de que pueda servir de apoyo al personal sanitario en la clasificación de los pacientes para una óptima atención. También se presenta un estudio hecho con tres grupos de pacientes y un grupo control. En dicho estudio la tasa de acierto de clasificación en tres de los cuatro grupos se sitúa en el 90%.
      Finalmente, se describen las conclusiones generales de los estudios realizados, así como las futuras líneas de investigación.