Programa del congreso
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Resumen diario |
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Ju-P2: Sesión de pósteres II Lugar: Zona pósteres | |
| Presentación 19 | |
Spine-fNIRS Web: Interfaz Gráfica Remota para el Análisis y Visualización de Señales de la Respuesta Neurovascular en la Médula Espinal 1: Escuela de Informática, Universidad Tecnológica Metropolitana, Santiago, Chile; 2: Departamento de Informática y Computación, Universidad Tecnológica Metropolitana, Santiago, Chile; 3: Laboratorio de Neurociencia Traslacional, Instituto de Ciencias Biomédicas, Facultad de Ciencias de la Salud, Universidad Autónoma de Chile; 4: Department of Medical Imaging and Radiation Sciences, Faculty of Medicine, Monash University, Australia. La médula espinal humana puede verse afectada por diversas patologías que generan alteraciones en las funciones motoras y sensoriales, dificultando considerablemente su diagnóstico debido a que muchas veces no existen cambios estructurales visibles mediante las técnicas de imagenología tradicionales, como la resonancia magnética y la tomografía computacional. En años recientes, la espectroscopia funcional de infrarrojo cercano (fNIRS) ha demostrado ser una herramienta prometedora para estudiar el acoplamiento neurovascular de la médula espinal, ofreciendo información dinámica sobre cambios en las concentraciones de oxihemoglobina (O2Hb) y desoxihemoglobina (HHb). En este contexto, se utilizó una base de datos conformada por 241 registros obtenidos durante la aplicación de estímulos en un nervio periférico, no nocivo e indoloro, en distintos individuos. Con el objetivo de facilitar y optimizar el análisis de estos datos, se diseñó y desarrolló una interfaz gráfica interactiva, accesible de manera remota, para explorar patrones hemodinámicos que puedan reflejar alteraciones funcionales espinales. La interfaz permite filtrar las señales según variables demográficas como edad, índice de masa corporal (IMC) y sexo, así como visualizar respuestas individuales por canal y comparar señales ante diferentes estímulos. Además, ofrece la posibilidad de exportar métricas relevantes para análisis clínicos e investigaciones posteriores. Gracias a esta herramienta, se logró identificar con eficacia registros con artefactos o señales atípicas que podrían tener relevancia clínica, demostrando así su potencial para mejorar el diagnóstico precoz y el seguimiento funcional de pacientes con alteraciones medulares.
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