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Modelo Matemático
Descripción
Modelo D11 - Neuroimagen estructural (TC, RM, DTI)
Una vez estructurada la red semántica, se busca asociar cada objeto a una variable que permita su formulación matemática. Las relaciones entre variables —expresadas en la red semántica como vectores y asociaciones entre objetos— se traducen en ecuaciones que describen el comportamiento. Estas ecuaciones se buscan, en la mayor medida posible, basadas en primeros principios, y no en algoritmos ajustados numéricamente solo para reproducir comportamientos medidos. El resultado es la red lógica del modelo: el conjunto de variables, con sus unidades y rangos, y las ecuaciones que las relacionan.
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Estructura de los Grupos
Descripción
El primer paso consiste en analizar la descripción general del modelo e identificar los distintos aspectos que intervienen en el fenómeno y que deben ser representados. Cada uno de estos aspectos se organiza como un grupo, entendido como una unidad conceptual coherente que describe una parte específica del funcionamiento del modelo.
Cada grupo reúne los objetos o conceptos relevantes para ese aspecto y las relaciones o verbos que describen cómo interactúan, se modifican o dependen unos de otros. De esta manera, cada grupo constituye una parte de la red semántica del modelo, mientras que el conjunto de los grupos permite representar de forma estructurada su funcionamiento global.
La división en grupos facilita además separar mecanismos, condiciones, procesos y resultados que cumplen funciones diferentes dentro del modelo, manteniendo al mismo tiempo las relaciones que existen entre ellos. Los grupos no son, por tanto, componentes aislados: pueden compartir conceptos y establecer relaciones entre sí, formando conjuntamente una única representación semántica del fenómeno.
La imagen anterior ofrece una visión general de los distintos aspectos en que se ha estructurado el modelo. A continuación se presentan los grupos identificados, indicando para cada uno su título y una breve descripción del aspecto del modelo que representa.
Grupo 1: Grupo 1: Contraste estructural por relajación magnética
La RM estructural diferencia sustancia gris, sustancia blanca y líquido cefalorraquídeo porque cada tejido presenta tiempos distintos de recuperación de la magnetización longitudinal y de decaimiento de la magnetización transversal. El contraste cambia con ambos tiempos de relajación y permite separar los tipos de tejido; la fuente no especifica secuencias, intensidades de señal ni una función cuantitativa de contraste.
Grupo 2: Grupo 2: Difusión anisotrópica y tensor de difusividad
DTI caracteriza la sustancia blanca midiendo cómo el agua se difunde con distinta facilidad según la dirección. Esa anisotropía se representa mediante un tensor de difusividad cuyas direcciones principales describen la orientación preferente de la difusión; la fuente establece dependencia direccional, pero no proporciona componentes tensoriales ni protocolo de estimación.
Grupo 3: Grupo 3: Anisotropía fraccional e integridad axonal
Las direcciones principales del tensor permiten calcular la anisotropía fraccional de la sustancia blanca. La anisotropía fraccional aumenta cuando los tractos axonales están más íntegros porque el agua se difunde de forma más direccional a lo largo de axones intactos; además funciona como medida cuantitativa de la cantidad de mielina, aunque la fuente no especifica una función FA-integridad o FA-mielina.
Grupo 4: Grupo 4: Difusividad media
La difusión anisotrópica también se resume mediante la difusividad media. Esta cantidad representa la magnitud global de la difusión del agua sin distinguir la dirección en que ocurre; la fuente no proporciona una expresión de cálculo ni valores de referencia.
Grupo 5: Grupo 5: Tractografía de haces axonales
La tractografía reconstruye la trayectoria completa de los haces de fibras axonales a partir de la dirección principal de difusión en cada punto de la sustancia blanca. La trayectoria se obtiene integrando espacialmente esas direcciones principales a lo largo del tejido; no se documentan criterios de seguimiento, terminación ni incertidumbre.
Grupo 6: Grupo 6: Segmentación volumétrica de estructuras cerebrales
La RM estructural permite segmentar volumétricamente estructuras específicas del tejido cerebral, como hipocampo y sustancia negra. La segmentación produce una cuantificación objetiva del volumen estructural; la fuente no especifica algoritmo de segmentación, resolución espacial ni procedimiento de normalización.
Grupo 7: Grupo 7: Cuantificación de atrofia y daño estructural
Los volúmenes segmentados permiten cuantificar objetivamente atrofia o daño estructural en estructuras asociadas a patologías como Alzheimer y Parkinson. Este resultado integra la caracterización estructural del mismo tejido previamente diferenciado por relajación y detallado por difusión; la fuente no define umbrales diagnósticos ni una función que convierta volumen en grado de daño.
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