La presente tesis se enmarca en el proyecto Human Brain Project (HBP), iniciativa financiada por la Unión Europea que persigue la extracción de conocimiento sobre la estructura y el funcionamiento cerebral para su posterior aplicación con fines médicos y computacionales. En el HBP se persigue la obtención de este conocimiento a través de la investigación de la actividad cerebral, mediante el estudio de la misma por parte de grupos de trabajo multidisciplinares. El objetivo de estos equipos es aunar los conocimientos obtenidos del estudio del cerebro desde diferentes escalas generando modelos computacionales que permitan simular el comportamiento cerebral. El trabajo realizado durante la presente tesis se centra en el diseño de técnicas de visualización que permitan la exploración y el análisis de estructuras cerebrales individuales y de escenarios compuestos por éstas, partiendo de información neurocientífica y aplicando las nuevas metodologías disponibles en el campo de la computación gráfica.
El campo neurocientífico encargado de obtener el conocimiento del cerebro humano ha pasado por diferentes fases desde su aparición. Entre estas fases se encuentran la fase filosófica, en la que se teorizaba sobre la mente y sus propiedades; las fases experimental y teórica, en las que se obtiene conocimiento del funcionamiento cerebral a través de datos obtenidos de la experimentación sobre el propio órgano y se construyen modelos de comportamiento basados en los mismos; y la última fase de reciente aparición que aúna los conocimientos de las fases anteriores para aplicarlos en la simulación por computador del comportamiento cerebral.
A su vez, el estudio neurocientífico puede dividirse en tres enfoques diferentes: la clasificación neuronal, el estudio conectivo y el estudio funcional. Dado que la forma de las neuronas influye en el estudio cerebral desde estos tres enfoques, se hace necesaria la disposición de herramientas que permitan el análisis de la morfología neuronal a diferentes escalas. Con este objetivo, en esta tesis se han diseñado una serie de métodos que permiten la visualización eficiente de escenas neuronales complejas y la visualización precisa de estructuras individuales para permitir su análisis y para guiar la mejora de su descripción morfológica. Para ello, se han llevado a cabo dos líneas de investigación, una que permite la reconstrucción y representación de estructuras neuronales y sub neuronales, y otra orientada a la mejora de las descripciones morfológicas neuronales.
En la línea de diseñar estrategias para la reconstrucción y representación de escenarios neuronales, se han desarrollado técnicas para la reconstrucción de la membrana neuronal partiendo de descripciones compactas en forma de trazado morfológico. Estas reconstrucciones aportan soluciones específicas para la reconstrucción de las diferentes partes que componen la membrana neuronal: soma y neuritas. Para reducir la complejidad computacional de estas representaciones se han aplicado técnicas multirresolución, obteniendo un sistema que permite la representación de la membrana neuronal con un nivel de detalle adaptativo durante la visualización de la misma. En esta misma línea, partiendo de descripciones de espinas neuronales detalladas que codifican su superficie mediante mallados poligonales, se han diseñado técnicas que permiten la visualización eficiente de grandes conjuntos de espinas basadas en la recodificación de su geometría. Tanto en el caso de la representación de la membrana neuronal, como en el caso de la representación de espinas, se obtienen representaciones multirresolución que permiten la visualización eficiente y precisa de escenarios compuestos por estas estructuras, a la vez que reduce el espacio de almacenamiento que estos requieren.
En la línea de investigación orientada a la mejora de las descripciones morfológicas neuronales, se han diseñado un conjunto de métodos que permiten la corrección de errores en los trazados a través de su detección automática o de manera manual. Estos métodos permiten la visualización interactiva de la membrana neuronal a la que da lugar el trazado a mejorar, de tal manera que las correcciones aplicadas sobre el trazado se reflejan de manera inmediata sobre el mallado tridimensional que representa la membrana, facilitando así el proceso de mejora de los trazados.
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