<secondary-title/> </titles> <doi/> <pages/> <volume/> <number/> <keywords> <keyword>neurociencias</keyword> <keyword>ciencias clínicas</keyword> <keyword>neurología</keyword> <keyword>ultrasonidos</keyword> </keywords> <dates> <year>2025</year> <pub-dates> <date>2025</date> </pub-dates> </dates> <abstract>Esta tesis doctoral se centra en la investigación y análisis de la función neuromuscular en pacientes con accidente cerebrovascular mediante la integración de datos de electroencefalografía (EEG) y de imágenes de ultrasonido muscular. El objetivo principal de esta investigación fue comprender cómo el accidente cerebrovascular afecta tanto la conectividad estructural del cerebro como el estado del tejido muscular, e identificar biomarcadores confiables que puedan apoyar la evaluación clínica y las estrategias de rehabilitación. La investigación se llevó a cabo en cinco estudios interrelacionados. El primer estudio fue un estudio de caso diseñado para explorar los efectos de la punción seca en la estructura de la red cerebral de un paciente con accidente cerebrovascular. Utilizando registros de EEG y técnicas de análisis de redes complejas, el estudio demostró que la punción seca puede inducir cambios significativos en la arquitectura de la red cerebral. Esto sugiere una posible respuesta neuroplástica desencadenada por la intervención, lo que destaca la capacidad del cerebro para reorganizarse estructuralmente incluso en fases crónicas del ictus. El segundo estudio fue una revisión sistemática cuyo objetivo fue sintetizar la literatura existente sobre la organización de las redes cerebrales en pacientes con accidente cerebrovascular. Al analizar estudios que utilizaron EEG y métricas de conectividad funcional, esta revisión reveló que la topología de las redes cerebrales puede variar considerablemente entre los sobrevivientes de un accidente cerebrovascular. Estas variaciones estaban influenciadas por factores como la localización de la lesión, la gravedad del accidente cerebrovascular y el tiempo transcurrido desde el evento. El estudio subrayó la importancia del análisis de redes individualizado para comprender la dinámica cerebral post-ictus. En el tercer estudio, el enfoque se desplazó del cerebro al sistema muscular, específicamente al músculo gastrocnemio, utilizando imágenes de ultrasonido en modo B. El objetivo fue identificar un posible biomarcador dentro de estas imágenes que pudiera reflejar el grado de afectación muscular debido al accidente cerebrovascular. El estudio introdujo y validó la "Ecovariación"—una medida de la variabilidad de la intensidad de los píxeles—como un prometedor biomarcador cuantitativo. Se encontró una fuerte correlación entre la Ecovariación y la escala de Heckmatt, un sistema clínico de evaluación del cambio en el tejido muscular. Esto indicó que la Ecovariación podría servir como un indicador objetivo basado en imágenes de la disfunción neuromuscular en pacientes con accidente cerebrovascular. Sobre la base de estos hallazgos, el cuarto estudio tuvo como objetivo refinar y validar los modelos predictivos desarrollados en el tercer estudio. Se construyeron dos modelos, uno basado en la Ecovariación y otro en la Ecointensidad. Ambos modelos mostraron un buen rendimiento en la estimación del daño muscular, aunque el modelo basado en la Ecovariación demostró mayor precisión y correlación con las evaluaciones clínicas, reforzando el valor de la Ecovariación como herramienta confiable para la evaluación muscular. El quinto y último estudio introdujo un enfoque innovador de análisis de imágenes basado en la segmentación por parches. Este método consistió en dividir las imágenes de ultrasonido en parches pequeños y consistentes para su análisis por separado. Los resultados mostraron que este análisis por parches podía detectar variaciones locales significativas en la Ecovariación, aumentando así la sensibilidad a cambios sutiles en el músculo. Curiosamente, esta técnica no mostró cambios significativos en la Ecointensidad, lo que sugiere que la Ecovariación es más sensible a alteraciones estructurales localizadas. En conclusión, esta tesis presenta un enfoque integral para comprender los cambios inducidos por el accidente cerebrovascular tanto en el cerebro como en los sistemas musculares. A través de la integración del análisis de redes basado en EEG y de técnicas avanzadas de imagen por ultrasonido, se introducen métodos cuantitativos novedosos para la evaluación de la disfunción neuromuscular. Estos hallazgos contribuyen al campo en expansión de la neurorrehabilitación, ofreciendo nuevas herramientas para el diagnóstico, monitoreo y planificación del tratamiento en la recuperación post-ictus. </abstract> </record> </records> </xml>

Herrero Gallego, Pablo <secondary-title/> </titles> <doi/> <pages/> <volume/> <number/> <keywords> <keyword>neurociencias</keyword> <keyword>ciencias clínicas</keyword> <keyword>neurología</keyword> <keyword>ultrasonidos</keyword> </keywords> <dates> <year>2025</year> <pub-dates> <date>2025</date> </pub-dates> </dates> <abstract>Esta tesis doctoral se centra en la investigación y análisis de la función neuromuscular en pacientes con accidente cerebrovascular mediante la integración de datos de electroencefalografía (EEG) y de imágenes de ultrasonido muscular. El objetivo principal de esta investigación fue comprender cómo el accidente cerebrovascular afecta tanto la conectividad estructural del cerebro como el estado del tejido muscular, e identificar biomarcadores confiables que puedan apoyar la evaluación clínica y las estrategias de rehabilitación. La investigación se llevó a cabo en cinco estudios interrelacionados. El primer estudio fue un estudio de caso diseñado para explorar los efectos de la punción seca en la estructura de la red cerebral de un paciente con accidente cerebrovascular. Utilizando registros de EEG y técnicas de análisis de redes complejas, el estudio demostró que la punción seca puede inducir cambios significativos en la arquitectura de la red cerebral. Esto sugiere una posible respuesta neuroplástica desencadenada por la intervención, lo que destaca la capacidad del cerebro para reorganizarse estructuralmente incluso en fases crónicas del ictus. El segundo estudio fue una revisión sistemática cuyo objetivo fue sintetizar la literatura existente sobre la organización de las redes cerebrales en pacientes con accidente cerebrovascular. Al analizar estudios que utilizaron EEG y métricas de conectividad funcional, esta revisión reveló que la topología de las redes cerebrales puede variar considerablemente entre los sobrevivientes de un accidente cerebrovascular. Estas variaciones estaban influenciadas por factores como la localización de la lesión, la gravedad del accidente cerebrovascular y el tiempo transcurrido desde el evento. El estudio subrayó la importancia del análisis de redes individualizado para comprender la dinámica cerebral post-ictus. En el tercer estudio, el enfoque se desplazó del cerebro al sistema muscular, específicamente al músculo gastrocnemio, utilizando imágenes de ultrasonido en modo B. El objetivo fue identificar un posible biomarcador dentro de estas imágenes que pudiera reflejar el grado de afectación muscular debido al accidente cerebrovascular. El estudio introdujo y validó la "Ecovariación"—una medida de la variabilidad de la intensidad de los píxeles—como un prometedor biomarcador cuantitativo. Se encontró una fuerte correlación entre la Ecovariación y la escala de Heckmatt, un sistema clínico de evaluación del cambio en el tejido muscular. Esto indicó que la Ecovariación podría servir como un indicador objetivo basado en imágenes de la disfunción neuromuscular en pacientes con accidente cerebrovascular. Sobre la base de estos hallazgos, el cuarto estudio tuvo como objetivo refinar y validar los modelos predictivos desarrollados en el tercer estudio. Se construyeron dos modelos, uno basado en la Ecovariación y otro en la Ecointensidad. Ambos modelos mostraron un buen rendimiento en la estimación del daño muscular, aunque el modelo basado en la Ecovariación demostró mayor precisión y correlación con las evaluaciones clínicas, reforzando el valor de la Ecovariación como herramienta confiable para la evaluación muscular. El quinto y último estudio introdujo un enfoque innovador de análisis de imágenes basado en la segmentación por parches. Este método consistió en dividir las imágenes de ultrasonido en parches pequeños y consistentes para su análisis por separado. Los resultados mostraron que este análisis por parches podía detectar variaciones locales significativas en la Ecovariación, aumentando así la sensibilidad a cambios sutiles en el músculo. Curiosamente, esta técnica no mostró cambios significativos en la Ecointensidad, lo que sugiere que la Ecovariación es más sensible a alteraciones estructurales localizadas. En conclusión, esta tesis presenta un enfoque integral para comprender los cambios inducidos por el accidente cerebrovascular tanto en el cerebro como en los sistemas musculares. A través de la integración del análisis de redes basado en EEG y de técnicas avanzadas de imagen por ultrasonido, se introducen métodos cuantitativos novedosos para la evaluación de la disfunción neuromuscular. Estos hallazgos contribuyen al campo en expansión de la neurorrehabilitación, ofreciendo nuevas herramientas para el diagnóstico, monitoreo y planificación del tratamiento en la recuperación post-ictus. </abstract> </record> </records> </xml>