Разработка программного обеспечения для обработки магнитно-резонансных изображений при диагностике болезни Альцгеймера

Журнал «Системы высокой доступности» №3 за 2019 г.

Статья в номере:

Тип статьи: научная статья

DOI: 10.18127/j20729472-201903-06

УДК: 004.9

Ключевые слова: Автоматизированный анализ магнитно-резонансные изображения болезнь Альцгеймера цифровое изображение гиппокамп

Авторы:

В.Н. Гридин – д.т.н., профессор, науч. руководитель,

Федеральное государственное бюджетное учреждение науки Центр информационных технологий в проектировании Российской академии наук E-mail: info@ditc.ras.ru

Н.Н. Яхно – академик РАМН, д.м.н., профессор, гл. науч. сотрудник,

Федеральное государственное бюджетное учреждение науки Центр информационных технологий в проектировании Российской академии наук; заведующий научно-исследовательским отделом неврологии научно-исследовательского центра, профессор кафедры нервных болезней лечебного факультета, директор научно-образовательного клинического центра неврологии Первого МГМУ им. И.М.Сеченова. E-mail: info@ditc.ras.ru

М.И. Труфанов – к.т.н., доцент, ст. науч. сотрудник,

В.А. Виноградов – инженер,

Аннотация:

Постановка проблемы. Ключевой задачей при диагностике нарушений когнитивной деятельности является измерение параметров структур головного мозга на основе анализа магнитно-резонансных изображений. Существующие программные системы не применяются в практике врачей для анализа признаков болезни Альцгеймера (БА) и используются лишь малым кругом специалистов. Очевидна необходимость создания программного обеспечения (ПО), которое позволяло бы врачу обеспечить быстрое исследование ключевых структур мозга и не требовало бы высокого уровня квалификации в области информационных технологий.

Цель. Разработать алгоритмическое и ПО для автоматизированного вычисления параметров гиппокампа и прилегающих к нему структур при диагностике БА.

Результаты. Разработано алгоритмическое и ПО, выполнены экспериментальные исследования, подтвердившие корректность получаемых результатов.

Практическая значимость. Разработанное алгоритмическое ПО обеспечивает анализ магнитно-резонансных изображений для выявления признаков БА, что востребовано в практике врачей для своевременной диагностики этой болезни.

Страницы: 70-92

Список источников

Гридин В.Н., Труфанов М.И., Солодовников В.И., Панищев В.С., Синицын В.Е., Яхно Н.Н. Автоматический анализ количественных характеристик гиппокампа при магнитно-резонансной томографии головного мозга для диагностики возможной болезни Альцгеймера (обзор литературы и результаты собственных исследований) // Радиология – практика. 2017. № 6. С. 41-59.
Синицын В.Е., Гридин В.Н., Перепелова Е.М., Перепелов В.А. Роль методов количественного анализа данных магнитнорезонансной томографии в диагностике болезни Альцгеймера на ранней стадии заболевания // Вестник рентгенологии и радиологии. 2017. Т. 98. № 5. С. 269-274.
Freesurfer software suite – http ://freesurfer .net / (дата обращения: 20.11.2019).
Yousaf T., Dervenoulas G., Politis M. Advances in MRI Methodology // International Review of Neurobiology. 2018. V. 141. P. 31-76.
Pathak S., Fernandez-Miranda J.C. Structural and Functional Connectivity of the Claustrum in the Human Brain. In: Edelstein L.R., Smythies J.R., Ramachandran V.S. (Eds) The Claustrum – Structural, Functional, and Clinical Neuroscience. Elsevier – Academic Press. 2014. P. 209-224.
Гридин В.Н., Перепелов В.А., Солодовников В.И., Яхно Н.Н. Анализ данных диффузионно-тензорной МРТ для выявления влияния церебральной микроангиопатии на целостность белого вещества головного мозга у пациентов с болезнью Альцгеймера // Сборник трудов ИТНТ-2019. С. 126-134.
Гридин В.Н., Яхно Н.Н., Синицын В.Е., Перепелов В.А., Труфанов М.И., Виноградов В.А. Алгоритм поиска гиппокампа на серии магнитно-резонансных изображений головного мозга при диагностике болезни Альцгеймера // Информационные технологии и вычислительные системы. 2018. № 4. С. 23-32. DOI: 10.14357/20718632180403
Гридин В.Н., Панищев В.С., Труфанов М.И., Яхно Н.Н. Вычисление количественных характеристик кортикальной пластинки теменной области и подкорковых структур головного мозга при анализе качественных данных магнитно-резонансной томографии для диагностики болезни Альцгеймера // Биомедицинская радиоэлектроника. 2017. № 11. С. 3-10.
Гридин В.Н., Перепелов В.A., Панищев В.С., Труфанов М.И., Яхно Н.Н. Алгоритм вычисления параметров гиппокампа при диагностике болезни Альцгеймера // Биомедицинская радиоэлектроника. 2019. № 7. Т. 22. № 7. С. 5-15. DOI: 10.18127/j15604136-201907-01

Дата поступления: 2 октября 2019 г.