1 KAB: Integrated Analysis of Brain Images Tool Jaime E Castro ∗† , Diego A. Angulo ∗‡ , Johana C. Forero ∗§ , Jos´ e T Hern´ andez ∗¶ ∗ Grupo IMAGINE - Universidad de los Andes † Email: je.castro@egresados.uniandes.edu.co ‡ Email: da.angulo39@uniandes.edu.co § Email: jc.forero47@uniandes.edu.co ¶ Email: jhernand@uniandes.edu.co Abstract—Integration of different types of brain images in a single visualization space can aid specialists in both interactive data analysis and in communication with colleagues. This arti- cle presents an interactive visualization software, called KAB, which integrates structural magnetic resonance images (MRI), functional images (fMRI) and tractographies (DTI). It is an operational prototype which offers interactive visual queries on integrated data. It also features mechanisms for exploring data provided by one exam based on another exam, therefore yielding more information than what each independent exam could. This software was developed and tested as part of a study on brain development of 40 patients (teenagers). Index Terms—Visualization ,Brain Images, Data Integration, Tractography I. I NTRODUCCI ´ ON El mejoramiento continuo de los m´ etodos de adquisici´ on de informaci´ on sobre el cerebro, en particular de im´ agenes diagn´ osticas, nos ponen frente a un escenario de variedad de fuentes de datos. Cada d´ ıa resulta menos costoso realizar pruebas y en consecuencia aumenta el volumen de los datos y la complejidad del an´ alisis de los mismos, haciendo necesario el desarrollo de nuevas herramientas inform´ aticas para poder aprovecharlos. La t´ ecnica de resonancia magn´ etica puede utilizarse para obtener una gran variedad de im´ agenes. La m´ as utilizada es la resonancia anat´ omica (MRI) que proporciona informaci´ on sobre las estructuras del cerebro. Tambi´ en es posible cap- turar im´ agenes funcionales (fMRI), en las que se compara estad´ ısticamente las se˜ nales de actividad adquiridas durante un periodo en el que un est´ ımulo o tarea est´ a presente con respecto a las se˜ nales adquiridas en un periodo de control. De esta forma se obtiene informaci´ on sobre las ´ areas involucradas y su significancia en el procesamiento del est´ ımulo o la realizaci´ on de la tarea [1]. Otra t´ ecnica conocida como imagen de tensor de difusi´ on (DTI) permite medir la difusi´ on del agua dentro del cerebro [2], [3]. En la materia blanca se espera que la difusi´ on sea mayor en direcci´ on paralela a las fibras que conectan distintas estructuras mientras que en direcci´ on perpendicular sea menor. La Fracci´ on de Anisotrop´ ıa (FA) es una medida frecuentemente utilizada para expresar que tan restringido se encuentra el movimiento del agua en direcci´ on paralela a los tractos. Este valor ser´ a alto en regiones donde las fibras se encuentren orientadas coherentemente, y bajo en regiones donde la materia no est´ e estructurada. Es posible tambi´ en inferir el trazado que siguen las fibras a partir de esta informaci´ on con base en los datos captados por el resonador en cada voxel, con la t´ ecnica conocida como reconstrucci´ on de fibras cuyo resultado son las tractografias. En general consiste en iniciar fibras en varios puntos semillas y propagarlas en las direcciones m´ as probables seg´ un lo indica el campo de tensores. Las t´ ecnicas mencionadas anteriormente son s´ olo una mues- tra de la variedad de informaci´ on y de fuentes de la misma que podemos adquirir actualmente. El an´ alisis de cada una de ellas ha llevado al desarrollo de herramientas de an´ alisis dirigidas a diferentes especialistas. Sin embargo, resulta dif´ ıcil analizar los datos obtenidos por estos medios de manera integral. La naturaleza de la informaci´ on que aporta cada una de las t´ ecnicas es diferente, pero complementaria entre s´ ı. Por lo anterior se ha hecho necesario el desarrollo de herramientas que no s´ olo realicen el procesamiento de las im´ agenes sino tambi´ en la extracci´ on de informaci´ on para posteriores an´ alisis transversales. La cantidad de datos, y su naturaleza diversa ponen un reto a la visualizaci´ on interactiva para facilitar la integraci´ on de los mismos, su an´ alisis y la comunicaci´ on entre especialistas. KAB (Kangaroo-mother- care Analysis-tool for Brain) es un conjunto de herramientas interactivas que busca integrar algunas herramientas visuales y de an´ alisis de datos de cerebro. Permite a diferentes espe- cialistas interactuar con los datos y realizar diferentes an´ alisis desde sus diferentes perspectivas. A. Antecedentes Tradicionalmente, asociadas con cada tipo de examen, se han desarrollado herramientas de an´ alisis y visualizaci´ on especializadas. Se presenta a continuaci´ on un conjunto de herramientas referenciadas en la bibliograf´ ıa, que van m´ as all´ a de un tipo de examen. MedINRIA [4] comprende un conjunto de herramientas para el an´ alisis de im´ agenes m´ edicas, contiene varios m´ odulos entre los que se encuentran los de rastreo de fibras, visualizaci´ on de tensores, ambiente para el an´ alisis de fMRI y DWI y herramientas de registro y segmentaci´ on. Tambi´ en permite realizar mediciones sobre ROI (Regiones de Inter´ es) de fibras, pero no implementa m´ etodos para realizar comparaciones espec´ ıficas dentro de grupos de pacientes. Tiene una considerable complejidad computacional que afecta la rapidez con que se pueden realizar algunas tareas [5]. FSL (FMRIB Software Library) [6], [7] es un conjunto de herramientas de an´ alisis de neuroim´ agenes que se divide en tres ´ areas principales de trabajo: fMRI, DTI, MRI [8]. FEAT es una herramienta que emplea im´ agenes de fMRI para 978–1–4673–0793–2/12/$31.00 c  2012 IEEE