Нові методики візуалізації мозку, що застосовуються до психотичних розладів
Іспанські дослідники з УНПА / NUP-Публічного університету Наварри мають на меті виявити відмінності в конкретних відділах мозку у пацієнтів-психотиків у порівнянні зі своїми здоровими родичами чи іншими людьми.
"Ми бачили, що у осіб, які перенесли перший психотичний епізод, область мозку підкіркових гангліїв демонструє певні відмінності в розмірах щодо здорових людей", - сказала провідний дослідник Беатріс дель Серро.
Ця знахідка певною мірою суперечить тому, що повідомляється в психіатричній літературі.
Серро стверджує, що антипсихотичне фармакологічне лікування може бути визначальним фактором цих розбіжностей, оскільки нове дослідження розглядає пацієнтів протягом перших тижнів лікування за допомогою ліків, тоді як попередні дослідження надавали дані про пацієнтів, які тривалий час лікувались наркотиками.
Керівники проекту хочуть розробити автоматичні методи підвищення якості МРТ та обчислення бажаних розмірів при аналізі зображень.
Паралельне дослідження фокусується на клінічних аспектах пацієнтів, які беруть участь у цих нових методах суперрезолюції.
Вибірка у цьому дослідженні включала людей, які пережили перший психотичний епізод, людей, пов'язаних з ними, і третю непов'язану групу подібної статі, віку та рівня освіти. У дослідженні всі пройшли церебрально-магнітний резонанс.
Як тільки зображення магнітного резонансу досягнуть UPNA, перед дослідниками стоять дві основні задачі.
По-перше, вони використовують математичні методи надвирішення, щоб реконструювати та підвищити якість зображень, отриманих медичним обладнанням. По-друге, вони сегментують кожне зображення, застосовуючи методи штучного інтелекту; іншими словами, вони ділять його на різні частини (групи пікселів із загальними ознаками), щоб спростити його або поміняти його подання на інший, простіший для аналізу.
"Для цього ми використали комерційне програмне забезпечення, яке вже існує, але ми вдосконалили алгоритми та адаптували їх до своїх цілей", - пояснив дослідник Аранзазу Журіо.
"Ми змогли побачити, що наш новий метод, заснований на функціях групування, отримує найкращі результати на всіх зображеннях в експерименті", - сказали автори.
Джерело: Університет країни Басків
