Psühhootiliste häirete korral rakendatavad uued ajukuvamistehnika

Uus tehnoloogia võimaldab magnetresonantspildi (MRI) superlahustamist ja segmenteerimist, et aidata teadlastel psühhoosi tegelikku struktuuri uurida.

Navarra UPNA / NUP-i riikliku ülikooli Hispaania teadlaste eesmärk on tuvastada psühhootiliste patsientide aju teatud osade erinevused nende tervete sugulaste või teiste inimestega.

"Oleme näinud, et inimestel, kes on kannatanud esimese psühhootilise episoodi all, avaldub subkortikaalsete ganglionide aju piirkonnas teatud suuruse erinevus võrreldes tervete inimeste suurusega," ütles juhtivteadur Beatriz del Cerro.

See leid on teatud määral vastuolus psühhiaatriakirjanduses avaldatuga.

Cerro väidab, et antipsühhootiline farmakoloogiline ravi võib olla nende erinevuste määrav tegur, kuna uues uuringus vaadeldakse patsiente esimestel ravinädalatel, kasutades ravimeid, samas kui varasemad uuringud pakkusid andmeid patsientide kohta, kes olid pikka aega ravinud ravimeid.

Projektijuhid soovivad välja töötada automaatsed meetodid MRI kvaliteedi tõstmiseks ja pildianalüüsis arvutada soovitud suurused.

Paralleelne uuring keskendub nende uute superresolutsioonimeetoditega seotud patsientide kliinilistele aspektidele.

Selle uuringu valimisse kuulusid inimesed, kellel on esinenud esimene psühhootiline episood, nendega seotud inimesed ja kolmas sarnase soo, vanuse ja haridustasemega mitteseotud rühm. Uuringus tehti kõigile aju magnetresonantstomograafia.

Kui magnetresonantspildid UPNA-sse jõuavad, on teadlastel ees kaks peamist ülesannet.

Esiteks kasutavad nad meditsiiniseadmete abil saadud piltide rekonstrueerimiseks ja kvaliteedi parandamiseks matemaatilisi ülilahendusmeetodeid. Teiseks segmenteerivad nad iga pildi tehisintellekti tehnika abil; teisisõnu jagavad nad selle mitmeks osaks (ühiste tunnustega pikslite rühmadeks), et seda lihtsustada või vahetada kujutis teise vastu, mida on lihtsam analüüsida.

"Selleks kasutasime juba olemasolevat kommertstarkvara, kuid oleme täiustanud algoritme ja kohandanud neid oma eesmärkidele," selgitas teadlane Aranzazu Jurio.

"Oleme suutnud näha, et meie uus meetod, mis põhineb grupeerimisfunktsioonidel, annab parima tulemuse kõigis katse piltides," ütlesid autorid.

Allikas: Baskimaa ülikool

!-- GDPR -->