Geometry of tumor growth in brain
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Este documento describe el análisis geométrico del crecimiento tumoral en el cerebro. Explica los pasos de segmentación de imágenes, análisis de escalamiento y selección de modelos de crecimiento apropiados. Presenta resultados de análisis de escalamiento que muestran diferentes tasas de crecimiento para tumores de alto y bajo grado. También presenta simulaciones de modelos de crecimiento tumoral que concuerdan con mediciones in vivo y muestran cómo parámetros como el exponente de rugosidad local varían con el tiempo y gra
Geometry of tumor growth in brain
- 1. Geometry of tumor growth in brain Geometría del Crecimiento Tumoral en Cerebro. (Geometry of tumor growth in brain) Miguel Martín Landrove Centro de Física Molecular y Médica, Facultad de Ciencias, UCV Centro de Visualización Médica, Instituto Nacional de Bioingeniería, UCV Centro de Diagnóstico Docente Las Mercedes Caracas, Venezuela Francisco Torres Hoyos Universidad de Córdoba Montería, Colombia
- 2. Geometry of tumor growth in brain Segmentación de las imágenes Análisis de escalamiento Escogencia de modelo de crecimiento tumoral apropiado Optimización de plan de tratamiento Introducción
- 3. Geometry of tumor growth in brain Segmentación de imágenes
- 4. Geometry of tumor growth in brain Análisis por escalamiento
- 5. Geometry of tumor growth in brain Análisis por escalamiento
- 6. Geometry of tumor growth in brain Análisis por escalamiento
- 7. Geometry of tumor growth in brain Type Cases αloc r2(αloc) Glioblastoma†‡ 106 0.867 ± 0.054 0.999 Grade I Glioma 19 0.813 ± 0.084 0.998 Grade II Glioma 11 0.855 ± 0.072 0.998 Grade III Glioma 7 0.863 ± 0.099 0.998 Metastasis‡ 41 0.799 ± 0.118 0.998 Acoustic Schawnnoma‡ 59 0.743 ± 0.101 0.997 Meningioma‡ 113 0.778 ± 0.086 0.998 Craniopharyngioma 1 0.714 0.997 Pituitary Adenoma‡ 9 0.763 ± 0.082 0.998 SOL‡ 38 0.793 ± 0.089 0.998 • Centro de Diagnóstico Docente Las Mercedes • The Cancer Imaging Archive, National Cancer Institute † • Centro Hemato Oncológico y Radiocirugía, Dr. Domingo Luciani ‡ Resultados. Análisis por escalamiento
- 8. Geometry of tumor growth in brain mm2/día mm2/dayModelo
- 9. Geometry of tumor growth in brain s (mm2) W(mm2) 02.095.0 loc s (mm2) W(mm2) 05.071.0 loc αloc = 0,95 0,02 αloc = 0,71 0,05 Alto grado, 7 años Bajo grado, 20 años
- 10. Geometry of tumor growth in brain Resultados simulación I
- 11. Geometry of tumor growth in brain Resultados simulación I
- 12. Geometry of tumor growth in brain Resultados simulación I
- 13. Geometry of tumor growth in brain Modelo simulación II. Latencia
- 14. Geometry of tumor growth in brain 0.0024 0.0036 0.0048 0.0060 20 15 13 11 ρ Resultados simulación II. Fase terminal
- 15. Geometry of tumor growth in brain 0.0024 0.0036 0.0048 0.0060ρ Resultados simulación II. Estado a 11 años
- 16. Geometry of tumor growth in brain Resultados simulación II. αloc versus ρ
- 17. Geometry of tumor growth in brain Comportamiento maligno Comportamiento benigno Resultados simulación II. αloc versus ρ
- 18. Geometry of tumor growth in brain Conclusiones • Los parámetros de la interfaz para las simulaciones hechas con el modelo de reacción difusión concuerdan con los valores obtenidos de mediciones in vivo utilizando imágenes de resonancia magnética con contraste. • El exponente de rugosidad local varía con el tiempo de la simulación, lo que parece estar en concordancia con la dependencia observada con el grado de malignidad. • El exponente de rugosidad local varía de manera no lineal con el parámetro de proliferación celular, mostrando una transición entre un régimen de comportamiento benigno a uno maligno.