Un fotógrafo retrata el mismo paisaje con tres objetivos distintos. En las tres fotos se ve lo mismo, pero la suavidad de los detalles, la nitidez de los contornos y hasta la visibilidad de los objetos pequeños cambian de un objetivo a otro. Con los mapas del cerebro pasa igual: un mismo conjunto de datos, pasado por distintos filtros de suavizado, cuenta historias un poco diferentes sobre el envejecimiento.
La resonancia magnética cuantitativa mide las propiedades de los tejidos cerebrales en unidades físicas: cuánta mielina, cuánto hierro, cuánta agua hay allí. Pero cada vóxel (un píxel en tres dimensiones) puede contener una mezcla de sustancia gris, sustancia blanca y líquido cefalorraquídeo, y además las mediciones traen ruido. Para extraer de esos datos una señal fiable, los mapas se suavizan: se promedian los valores de los vóxeles vecinos. La cuestión es cómo promediar exactamente.
Los investigadores tomaron datos abiertos de 138 personas sanas de entre 19 y 75 años y construyeron mapas de cuatro parámetros: MTsat, PD, R1 y R2*. Cada mapa se suavizó de tres maneras y, después, para cada variante se construyó un modelo estadístico que busca la relación entre el valor del parámetro en cada vóxel y la edad. Resultó que los métodos ponderado por tejido y generalizado específico por tejido producen mapas de cambios significativos casi idénticos. El ponderado por tejido encontró algo más de vóxeles significativos, porque su suavizado efectivo es un poco más intenso. SUSAN se comportó de otro modo: arrojó menos vóxeles significativos, pero más conglomerados separados, y sobre todo dejó ver muy bien los cambios en los límites entre la sustancia gris y la sustancia blanca.
Esta comparación mostró por primera vez que la elección del suavizado altera la topología estadística más que la elección entre una inferencia estadística paramétrica y una no paramétrica. Antes, el suavizado solía aplicarse como un paso de rutina, sin preguntarse cómo afectaba al resultado. Ahora queda claro: si el investigador quiere ver cambios sutiles en la corteza, le conviene fijarse en SUSAN, y si le importa más la imagen general en la profundidad de los tejidos, le conviene el método ponderado por tejido.
El fotógrafo elige el objetivo según la tarea: uno para el retrato, otro para el paisaje. Del mismo modo, quien estudia el envejecimiento del cerebro ahora puede elegir el filtro de suavizado con conocimiento de causa, sabiendo que de esa elección depende qué detalles aparecerán en el mapa final. Y si algún día hace falta ver los cambios más sutiles en el límite entre la sustancia gris y la sustancia blanca, SUSAN será ese objetivo capaz de no difuminar la frontera, sino de conservarla.
En los mapas de MTsat de la sustancia blanca, el suavizado ponderado por tejido encontró hasta 93 060 vóxeles significativos, mientras que SUSAN solo 63 340, aunque ambos métodos se consideran «específicos por tejido».
No publicado en arXiv. Aquí están su página, el PDF y la formalización: puede comprobarlo usted mismo, no solo leer nuestro análisis.