Разработка теоретических основ, математических и программных средств автоматизации анализа морфологических и функциональных данных магнитно-резонансной томографии головного мозга пациентов с когнитивными нарушениями.

КАРТОЧКА ПРОЕКТА ФУНДАМЕНТАЛЬНЫХ И ПОИСКОВЫХ НАУЧНЫХ ИССЛЕДОВАНИЙ,
ПОДДЕРЖАННОГО РОССИЙСКИМ НАУЧНЫМ ФОНДОМ

Информация подготовлена на основании данных из Информационно-аналитической системы РНФ, содержательная часть представлена в авторской редакции. Все права принадлежат авторам, использование или перепечатка материалов допустима только с предварительного согласия авторов.

ОБЩИЕ СВЕДЕНИЯ

Номер проекта 17-11-01288

НазваниеРазработка теоретических основ, математических и программных средств автоматизации анализа морфологических и функциональных данных магнитно-резонансной томографии головного мозга пациентов с когнитивными нарушениями.

Руководитель Яхно Николай Николаевич, Доктор медицинских наук

Организация финансирования, регион Федеральное государственное бюджетное учреждение науки Центр информационных технологий в проектировании Pоссийской академии наук , Московская обл

Конкурс №18 - Конкурс 2017 года «Проведение фундаментальных научных исследований и поисковых научных исследований отдельными научными группами»

Область знания, основной код классификатора 01 - Математика, информатика и науки о системах; 01-720 - Алгоритмическое и программное обеспечение для здравоохранения и биологии

Ключевые слова информационные технологии, автоматизация, поддержка принятия решений, градиентные методы, выделение контуров, нейросетевые методы, текстурный анализ, магнитно-резонансная томография, головной мозг, когнитивные нарушения первично-дегенеративного и сосудистого генеза, изотропная и анизотропная диффузия.

Код ГРНТИ28.23.29

ИНФОРМАЦИЯ ИЗ ЗАЯВКИ

Аннотация
Актуальность и значимость постановки предлагаемых исследований продиктованы рядом факторов, определяющих современные и крайне важные задачи в области автоматизированной обработки данных рентгеновской, компьютерной (КТ) и магнитно-резонансной томографии (МРТ) в интересах получения оперативной и адекватной оценки состояния пациента в различных областях медицины. Одной из требующих пристального внимания и развития областей медицины является изучение когнитивных нарушений, которые в современном мире оказывают все большее влияние на работоспособность и качество жизни человека, приводят к его нетрудоспособности, что подчеркивается как международными исследователями и организациями, так и отечественными специалистами. В последнее время особое внимание при изучении психоневрологической сферы уделяется связям как между отдельными нейронами на микроуровне, так и между различными отделами головного мозга – на макроуровне. В частности, взаимодействие между нейронами рассматривается в рамках микромасшабных связей, между различными областями и путями головного мозга – в рамках макромасшабных связей, а на глобальном уровне, между популяциями нейронов и существующими связями, – в рамках мезомасштабных связей. И здесь ключевым для изучения головного мозга как в норме, так и при различных по этиологии и патогенезу заболеваниях, являются методы нейровизуализации. Активная разработка и внедрение современного высокотехнологичного медицинского оборудования, способного обеспечить проведение, как комплексного, так и детального обследования отдельных органов пациента, определяет все возрастающий спрос на программно-аппаратные средства анализа полученных данных и представления результатов в доступной для интерпретации форме. Однако, несмотря на развитие аппаратных средств получения первичных данных, имеют весьма ограниченный функционал программные и аппаратно-программные средства вторичной обработки, обеспечивающие анализ данных, предоставляющих расширенную информацию о результатах диагностики. Так, компьютерная, магнитно-резонансная и позитронная эмиссионная томографии неотделимы от компьютерных средств хранения, обработки и представления полученных данных в удобной для последующего анализа форме. Следует отметить отсутствие отечественных, а также низкую распространенность и ограниченный функционал зарубежных программных продуктов, способных обеспечивать автоматизированный анализ полученных при обследовании данных. В частности, при проведении процедуры томографии стандартный комплект программного обеспечения, поставляемый вместе с оборудованием, зачастую обеспечивает лишь возможность сохранения полученных данных в файле стандартизованного международного медицинского формата, запись файла на внешний носитель, просмотр различных ракурсов изображения на мониторе компьютера или печать выбранного набора данных на специализированной пленке. Однако при обследовании столь сложного органа, как головной мозг человека, функционал программного обеспечения явно недостаточен. В настоящее время известны средства трехмерной визуализации участков головного мозга, однако перечень реализуемых ими функций крайне ограничен и недостаточен для задач своевременной диагностики заболеваний головного мозга, вызывающих когнитивные нарушения. В связи с ограниченными возможностями лечения когнитивных нарушений на стадии деменции особую актуальность приобретает их диагностика и уточнение причин при более легких расстройствах. Предлагаемый проект направлен на решение актуальной задачи разработки математических и программных средств повышения точности и эффективности анализа структурных (морфометрических) и функциональных данных МРТ головного мозга у пациентов с когнитивными нарушениями. Результаты его выполнения позволят сократить время и повысить качество обработки исходных данных и проведения диагностических процедур, а также позволят реализовать объективизированный контроль проводимого лечения. Наряду с этим, выполнение проекта обеспечит не только решение фундаментальных и прикладных задач медицины, связанных с диагностикой и лечением когнитивных нарушений, но и внесет значимый вклад в развитие методов обработки и анализа данных томографии, что представляет самостоятельный научный интерес. В частности, известно, что наиболее информативным способом представления информации о структурных и функциональных процессах в головном мозге является визуализация в форме, удобной для интерпретации врачом. Это может быть как трехмерное представление участка ткани, так и двумерные данные, дополненные рядом вычисленных параметров, повышающих качество диагностики. Сложность обработки изображений и визуализации участков мозга по сравнению с другими органами и тканями человека обусловлена нечеткими – получаемых первичных данных нейровизуализации – границами тканей мозга, а также отсутствием формализованных критериев для принятия решений о принадлежности участков изображений конкретным тканям и структурам. Наряду с этим нетривиальной задачей является и задача отслеживания в динамике изменений, связанных с текущей церебральной активностью или распространением парамагнитного контрастного вещества в тканях головного мозга, особенно, если требуется построение трехмерной картины, отражающей происходящие процессы в динамике. Отдельной задачей, возникающей после выделения первичных признаков и формализации первичных данных, является задача, так называемой, вторичной обработки данных, обеспечивающей поддержку принятия решений при диагностике и формирование дополнительных данных, необходимых врачу, на основе комплексной интеллектуальной обработки с использованием математического аппарата нейронных сетей и других средств обобщения и извлечения сложноформализуемых и сложноструктурированных данных. Научная новизна этой части проекта заключается в разработке теоретических основ и математических методов для создания автоматизированной подсистемы анализа исходных данных и поддержки принятия решений при проведении МРТ исследовании головного мозга пациентов с когнитивными нарушениями. Таким образом, вышеперечисленные факторы и требования к решению задачи диагностики и лечения заболеваний головного мозга на основе данных томографии обусловливают необходимость создания принципиально новых теоретических, математических, алгоритмических и программных решений, которые внесут значимый вклад в развитие фундаментальных и прикладных основ анализа когнитивных нарушений. Кроме того, следует отметить не менее важный фактор, определяющий актуальность предлагаемых исследований, а именно разработку в результате проекта отечественного продукта, полностью замещающего импортные аналогичные средства, характеризуемого расширенным и превосходящим аналогичные зарубежные продукты функционалом.

ОТЧЁТНЫЕ МАТЕРИАЛЫ

Публикации

1. Гридин В.Н., Яхно Н.Н., В.Е. Синицын, В.А. Перепелов, М.И. Труфанов, В.А. Виноградов Алгоритм поиска гиппокампа на серии магнитно-резонансных изображений головного мозга при диагностике болезни Альцгеймера Информационные технологии и вычислительные системы, 2018. № 4. С. 22-31 (год публикации - 2018)
10.14357/20718632180403

2. Гридин В.Н., Перепелов В.А., Солодовников В.И. Нейросетевой анализ данных диффузионно-тензорной мрт для определения доминирующей патологии головного мозга Искусственный интеллект и принятие решений, 2018 № 4. С. 43-52. (год публикации - 2018)
10.14357/20718594180404

3. Гридин В.Н., Перепелов В.А., Солодовников В.И., Яхно Н.Н. Исследование целостности белого вещества головного мозга с использованием диффузионно-тензорной магнитно-резонансной томографии Биомедицинская радиоэлектроника, 2018. № 11. С. 3-12. (год публикации - 2018)
10.18127/j15604136-201811-01

4. Гридин В.Н., Труфанов М.И, Солодовников В.И. Hippocampus detection and calculation of its characteristics in magnetic resonance imaging of the brain CEUR Workshop Proceedings 2018 (год публикации - 2018)

5. Меркулова М.С., Солодовников В.И., Коберская Н.Н., Перепеловая Е.М., Синицын В.Е., Гридин В.Н., Яхно Н.Н. Метод спиновой маркировки артериальной крови в оценке регионарного церебрального кровотока у пациентов с болезнью Альцгеймера Неврологический журнал (год публикации - 2018)

6. В. А. Перепелов,В. И. Солодовников ,В. Е. Синицын ,Е. М. Перепелова ,Н. Н. Коберская,В. Н. Гридин ,Н. Н. Яхно Применение диффузионно-тензорной визуализации для оценки микроструктурной целостности вещества головного мозга у пациентов с болезнью Альцгеймера Вестник рентгенологии и радиологии (год публикации - 2018)

7. 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, Т. 22. № 7. С. 5-15. (год публикации - 2019)

8. 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 (год публикации - 2019)

9. Гридин В.Н., Перепелов В.А., Солодовников В.И., Яхно Н. Н. The diffusion-tensor MRI data analysis for cerebral microangiopathy influence detection on the integrity of the brain white matter in Alzheimer's disease patients Journal of Physics Conference Series (J Phys Conf), Journal of Physics: Conference Series 1368 (2019) 052042 (год публикации - 2019)
10.1088/1742-6596/1368/5/052042

10. Гридин В.Н., Яхно Н.Н., Труфанов М.И., Виноградов В.А. Разработка программного обеспечения для обработки магнитно-резонансных изображений при диагностике болезни Альцгеймера Системы высокой доступности (год публикации - 2019)

11. Гридин В.Н., Смирнов Д.С., Перепелов В.А. Развитие современных инструментальных средств для проведения морфометрического анализа гиппокампа головного мозга по данным МРТ ИНФОРМАЦИОННЫЕ ТЕХНОЛОГИИ И ВЫЧИСЛИТЕЛЬНЫЕ СИСТЕМЫ, №4,2019, с.70-86 (год публикации - 2019)
10.14357/20718632190407

12. Яхно Н.Н., Гридин В.Н., Перепелов В.А., Синицын В.Е., Коберская Н.Н., Смирнов Д.С., Солодовников В.И., Труфанов М.И. Объемные характеристики гиппокампов по данным МР-волюметрии у пациентов с болезнью Альцгеймера Российский Электронный Журнал Лучевой Диагностики (год публикации - 2019)

13. Яхно Н.Н., Коберская Н.Н., Перепелов В.А., Смирнов Д.С., Солодовников В.И., Труфанов М.И., Гридин В.Н. Магнитно-резонансная морфометрия гиппокампов и нейропсихологические показатели у пациентов с болезнью Альцгеймера Неврология, нейропсихиатрия, психосоматика, Неврология, нейропсихиатрия, психосоматика. 2019;11(4):28–32 (год публикации - 2019)
10.14412/2074-2711-2019-4-28-32

14. В.Н. Гридин, М.И. Труфанов, В.И. Солодовников, В.С. Панищев, В.Е. Синицын, Н.Н. Яхно, Автоматический анализ количественных характеристик гиппокампа при магнитно-резонансной томографии головного мозга для диагностики возможной болезни Альцгеймера Радиология-практика, №6, 2017г., - С. 41-59 (год публикации - 2017)

15. Н.Н. Яхно, В.Н. Гридин, В.А. Перепелов, М.С. Меркулова, Е.М. Перепелова, В.Е. Синицын Магнитно-резонансная томография в диагностике болезни Альцгеймера на стадии умеренных когнитивных нарушений Информационные технологии и математическое моделирование систем 2017. Труды международной научно-технической конференции. – М.: ЦИТП РАН, 2017, - с.136-141 (год публикации - 2017)

16. В.Е. Синицын, В.Н. Гридин, Е.М. Перепелова , В.А. Перепелов Роль методов количественного анализа данных магнитно-резонансной томографии в диагностике болезни Альцгеймера на ранней стадии заболевания Вестник рентгенологии и радиологии, 2017; Том 98, №5. - С.269 - 274 (год публикации - 2017)
10.20862/0042-4676-2017-98-5-269-274

17. В.Е. Синицын, В.Н. Гридин, Е.М. Перепелова, М.С. Меркулова Функциональная и диффузионно-тензорная магнитно-резонансная томография в ранней диагностике болезни Альцгеймера Вестник рентгенологии и радиологии, Том 98, №6, с. 320-326 (год публикации - 2017)

18. В.Н. Гридин, В.С. Панищев, М.И. Труфанов, Н.Н. Яхно 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, №11, 2017г., - с.3-10 (год публикации - 2017)

Публикации