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Área de la Ciencia:

• Neuroimagen
• Informática Médica
• Investigación de Disparidades en Salud

Sus antecedentes:

• El software automatizado de desfiguración es crucial para proteger la privacidad de los participantes en estudios de neuroimagen cerebral.
• Las herramientas de desfiguración existentes se validan principalmente en poblaciones blancas no hispanas.
• Las disparidades en el rendimiento del software de desfiguración entre grupos etnorraciales no se comprenden bien.

Objetivo del estudio:

• Evaluar el rendimiento del software de desfiguración en diversos grupos etnorraciales en RM cerebrales.
• Comparar el impacto de la desfiguración en las mediciones de neuroimagen (grosor cortical, volumen de materia gris) en individuos no hispanos blancos, afroamericanos y mexicoamericanos.

Principales métodos:

• Se utilizaron datos de RM con ponderación T1 de 305 participantes de la cohorte Health and Aging Brain Study: Health Disparities (HABS-HD).
• Se emparejaron participantes de tres grupos etnorraciales (blancos no hispanos, afroamericanos, mexicoamericanos) por edad, sexo y estado cognitivo.
• Se aplicó el software mri_reface para la desfiguración y FreeSurfer para el análisis de neuroimagen, comparando las diferencias en las mediciones entre las imágenes desfiguradas y las originales entre los grupos.

Principales resultados:

• Se observaron diferencias significativas en los efectos de desfiguración del grosor cortical entre los grupos de blancos no hispanos y mexicoamericanos, y entre los grupos de afroamericanos y mexicoamericanos.
• Las diferencias en el volumen de materia gris debidas a la desfiguración fueron significativas entre los grupos de afroamericanos y mexicoamericanos.
• Las diferencias observadas tanto en el grosor cortical como en el volumen de materia gris fueron generalmente pequeñas, con un impacto regional mínimo.

Conclusiones:

• El rendimiento del software de desfiguración varía significativamente entre los grupos etnorraciales.
• La investigación futura se centrará en optimizar los algoritmos de desfiguración para garantizar un rendimiento equitativo.
• Las versiones actuales del software de desfiguración producen diferencias que probablemente no afecten los resultados prácticos en los análisis de neuroimagen.