Нови техники за образна диагностика на мозъка, приложени към психотични разстройства

Новата технология позволява суперразрешаване и сегментиране на изображения с магнитен резонанс (ЯМР), за да помогне на учените да проучат действителната структура на психозата.

Испански изследователи от UPNA / NUP-Публичния университет в Навара имат за цел да идентифицират разликите в конкретни части на мозъка при психотични пациенти в сравнение със здравите им роднини или други хора.

„Видяхме, че при лица, които са претърпели първи психотичен епизод, областта на мозъка на подкорковите ганглии показва определени разлики в размера по отношение на тези при здрави индивиди“, каза водещият изследовател Беатрис дел Серо.

Тази констатация до известна степен противоречи на съобщеното в психиатричната литература.

Cerro твърди, че антипсихотичното фармакологично лечение може да бъде определящ фактор за тези несъответствия, тъй като новото проучване разглежда пациентите през първите седмици от лечението, използващи лекарства, докато по-ранните проучвания предоставят данни за пациенти, които са били на лекарствено лечение от дълго време.

Ръководителите на проекти искат да разработят автоматични методи за повишаване на качеството на ЯМР и изчисляване на желаните размери в анализа на изображението.

Паралелно проучване се фокусира върху клиничните аспекти на пациентите, участващи в тези нови методи на суперрезолюция.

Извадката в това проучване включва хора, които са имали първи психотичен епизод, хора, свързани с тях, и трета несвързана група от подобен пол, възраст и образование. В проучването всички са подложени на церебрално магнитно резонансно изображение.

След като изображенията с магнитен резонанс достигнат UPNA, изследователите имат две основни задачи пред тях.

Първо, те използват техники за математическо свръхразрешаване, за да реконструират и подобрят качеството на изображенията, получени от медицинското оборудване. Второ, те сегментират всяко изображение, като прилагат техники на изкуствен интелект; с други думи, те го разделят на различни части (групи пиксели с общи характеристики), за да го опростят или да сменят представянето му с друго, което е по-лесно за анализ.

„За целта използвахме търговски софтуер, който вече съществува, но подобрихме алгоритмите и ги адаптираме към нашите цели“, обясни изследователят Аранзазу Журио.

„Успяхме да видим, че нашият нов метод, основан на групиране на функции, постига най-добри резултати във всички изображения в експеримента“, казаха авторите.

Източник: Университет на Страната на баските