Modelos matemáticos e imagen médica como herramientas predictivas en gliomas de alto grado.
Estado Propuesta
Trabajo fin de master y Tesis doctoral
Director UCLM
Resumen

La imagen médica, especialmente las distintas secuencias de resonancia magnética (RM) y de tomografía de emisión de positrones (PET) son una potente  como ayuda al diagnóstico y manejo de los tumores cerebrales primarios. En este proyecto de tesis se plantea desarrollar una metodología para extraer información adicional de este tipo de imágenes a partir de modelos matemáticos de evolución incluyendo: factores productivos y factores de respuesta a fármacos.  En esta tesis se pretende 

 abordar este problema desde un enfoque multidisciplinar que incluye: modelado matemático (en el departamento de Matemáticas de la UCLM), procesado de imágenes (en colaboración con el grupo de Bioingeniería de la ETS de Ingenieros Industriales) y conocimiento de las aplicaciones médicas (en colaboración con la red GLIOMAT formada por los hospitales de Ciudad Real, 12 de Octubre, es de la prognosis del paciente. El objetivo es estudiar con modelos matemáticos la viabilidad del uso de terapias que mejoren la oxigenación para retrasar la transformación maligna asociada a la hipoxia. Las implicaciones del estudio se estudiarán mediante imágenes de RMN de perfusión en el marco de la colaboración que se mantiene con el Hospital Marqués de Valdecilla de Santander.