Preview

ВИЧ-инфекция и иммуносупрессии

Расширенный поиск

АВТОМАТИЧЕСКАЯ СЕГМЕНТАЦИЯ МРТ-ИЗОБРАЖЕНИЙ ГОЛОВНОГО МОЗГА: МЕТОДЫ И ПРОГРАММНОЕ ОБЕСПЕЧЕНИЕ

https://doi.org/10.22328/2077-9828-2014-6-3-73-77

Полный текст:

Аннотация

Описана методика постпроцесинговой обработки МРТ-изображений, которая может быть использована с целью оценки атрофических изменений у пациентов с рассеянным склерозом, ВИЧ-инфекцией и другими заболеваниями, основанная на комплексном использовании различных программных инструментов для автоматической сегментации нормальных структур головного мозга. Даются сравнительные данные результатов, полученные при оценке объемов структур головного мозга при помощи программных пакетов FreeSurfer и FSL. Предлагается использование структурированного отчета, отображающего основные результаты постпроцессинговой обработки. Отчет может использоваться для визуального контроля качества сегментации и для проведения индивидуального динамического сравнения результатов морфометрии. Предлагается использование вспомогательной программы-посредника, задающей последовательность и параметры запуска морфометрии для группы пациентов и в автоматическом режиме составляющей структурированные отчеты.

Об авторах

Евгений Петрович Магонов
Институт мозга человека им. Н.П.Бехтеревой Российской академии наук; «НМЦ Томография» Российско-финской клиники «Скандинавия»
Россия


Лидия Николаевна Прахова
Институт мозга человека им. Н.П.Бехтеревой Российской академии наук
Россия


Александр Геннадьевич Ильвес
Институт мозга человека им. Н.П.Бехтеревой Российской академии наук
Россия


Галина Вадимовна Катаева
Институт мозга человека им. Н.П.Бехтеревой Российской академии наук
Россия


Татьяна Николаевна Трофимова
Институт мозга человека им. Н.П.Бехтеревой Российской академии наук; «НМЦ Томография» Российско-финской клиники «Скандинавия»; Институт экспериментальной медицины
Россия


Список литературы

1. Гусев Е.И. Рассеянный склероз и другие демиелинизирующие заболевания. Руководство для врачей / под ред. Е.И.Гусев, И.А.Завалишин, А.Н.Бойко.- М.: Миклош. 2004. 540 с.

2. Труфанов, Г.Е. Магнитно-резонансная томография: руководство для врачей / под ред. Г.Е.Труфанов, В.А.Фокин.- СПб: ООО «Издательство ФОЛИАНТ», 2007.- 688 с.

3. Трофимова Т.Н., Беляков Н.А. Многоликая нейрорадиология ВИЧ-инфекции // Лучевая диагностика и терапия.- 2010.- Т. 1, № 3.- С. 3 - 11.

4. Clarke L.P., Velthuizen R.P., Camacho M.A., Heine J.J., Vaidyanathan M., Hall L.O., Thatcher R.W., Silbiger M.L. MRI segmentation: Methods and applications // Magnetic Resonance Imaging.- 1995.- Vol. 13, № 3.- С. 343-368.

5. Wen W., Sachdev P. The topography of white matter hyperintensities on brain MRI in healthy 60- to 64-year-old individuals // Neuroimage.- 2004.- Vol. 22, № 1.- С. 144-154.

6. Admiraal-Behloul F., van den HeuvelD. M, OlofsenH, van OschMJ., van der Grond J., van Buchem M.A., Reiber J.H. Fully automatic segmentation of white matter hyperintensities in MR images of the elderly // Neuroimage.- 2005.- Vol. 28, № 3.- С. 607-617.

7. Maillard P., Delcroix N, Crivello F, Dufouil C., Gicquel S., Joliot M., Tzourio-Mazoyer N, Alperovitch A., Tzourio C., Mazoyer B. An automated procedure for the assessment of white matter hyperintensities by multispectral (T1, T2, PD) MRI and an evaluation of its between-centre reproducibility based on two large community databases // Neuroradiology.- 2008.- Vol. 50, № 1.- С. 31-42.

8. Bankman I.H. Handbook of medical image processing and analysis // Elsevier.- 2009.- 984 c.


Для цитирования:


Магонов Е.П., Прахова Л.Н., Ильвес А.Г., Катаева Г.В., Трофимова Т.Н. АВТОМАТИЧЕСКАЯ СЕГМЕНТАЦИЯ МРТ-ИЗОБРАЖЕНИЙ ГОЛОВНОГО МОЗГА: МЕТОДЫ И ПРОГРАММНОЕ ОБЕСПЕЧЕНИЕ. ВИЧ-инфекция и иммуносупрессии. 2014;6(3):73-77. https://doi.org/10.22328/2077-9828-2014-6-3-73-77

For citation:


Magonov E.P., Prakhova L.N., Ilves A.G., Kataeva G.V., Trofimova T.N. AUTOMATIC SEGMENTATION OF BRAIN MRI IMAGES: METHODS AND SOFTWARE. HIV Infection and Immunosuppressive Disorders. 2014;6(3):73-77. (In Russ.) https://doi.org/10.22328/2077-9828-2014-6-3-73-77

Просмотров: 303


Creative Commons License
Контент доступен под лицензией Creative Commons Attribution 4.0 License.


ISSN 2077-9828 (Print)