КАРТОЧКА ПРОЕКТА,
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 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.

РуководительЯхно Николай Николаевич, Доктор медицинских наук

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

Года выполнения при поддержке РНФ 2017 - 2019 

КонкурсКонкурс 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 словаинформационные 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


СтатусУспешно завершен


 

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.

Ожидаемые результаты
Ожидаемые результаты выполнения проекта включают в себя, как теоретические основы, так и программные средства автоматизации анализа морфологических и функциональных данных МРТ головного мозга пациентов с когнитивными и нейродегенеративными нарушениями. В частности, можно выделить: 1. Результаты морфометрического анализа структурных компонентов головного мозга и ликворосодержащих пространств с уточнением их типичных характеристик в различных регионах головного мозга при когнитивных нарушениях, базирующиеся на автоматизированной обработке визуальных МРТ последовательностей; 2. Методика выявления типичных изменений функциональных МР-данных при различных заболеваниях головного мозга с когнитивными нарушениями, а также сигнальных изменений и их характеристик в наиболее выгодных МР-последовательностях при оптимальных параметрах; 3. Выявление групп признаков, комплексная оценка которых позволит существенно улучшить диагностику причин когнитивных нарушений различных по этиологии и патогенезу, и которые могут быть использованы для построения решающего правила при разработке автоматизированных модулей диагностического программного обеспечения; 4. Определение базовых значений нормативных параметров для различных возрастных групп на основе инструментальной оценки серий данных пациентов одинаковых возрастных групп; 5. Алгоритмы выделения изображений и определения границ изучаемых областей головного мозга человека, отличительной особенностью которых является адаптивное вычисление параметров границ объектов на основе векторов текстурных признаков и локальных изменениях яркости; 6. Математические методы и модели для автоматизации процесса обработки МРТ-изображений головного мозга и поддержки принятия решений, основанные на использовании интеллектуальных методов выделения и вычисления первичных признаков на исходных инструментальных данных и обобщении полученных данных с целью извлечения информации о значениях диагностических параметров при вторичной обработке; 7. Созданное программное обеспечение и результаты проверки построенных математических моделей, алгоритмов и комплекса программ на реальных данных, подтверждающие адекватность созданных теоретических основ и возможность их дальнейшего использования. Выполнение проекта способно внести существенный вклад в процесс изучения головного мозга человека и вопросов его функционирования, а также в развитие диагностических комплексов нового поколения. Также стоит отметить, что предлагаемый проект полностью соответствует стратегии импортозамещения, которая объявлена одним из приоритетов в развитии Российской Федерации.


 

ОТЧЁТНЫЕ МАТЕРИАЛЫ


Аннотация результатов, полученных в 2017 году
Болезнь Альцгеймера – это хроническое прогрессирующее дегенеративное заболевание головного мозга, которое проявляется нарушениями памяти и других высших мозговых функций, приводящее к деменции. Наиболее часто на ранних этапах болезни Альцгеймера у пациентов выявляется расстройство памяти на недавние события, неспособность усвоить новую информацию, а также нарушение управляющих функций (сосредоточенности, планирования и т.д.). Своевременная диагностика болезни Альцгеймера (БА) является актуальной задачей для современной медицины и базируется на анамнестических, клинических, а также инструментальных данных, подразделяющихся на лабораторные и нейровизуализационные методики. В повседневной клинической практике наибольшее распространение приобрела магнитно-резонансная томография, из-за относительной простоты проведения и более низкой, в сравнении с ПЭТ и ОФЭКТ стоимости исследования, высокого пространственно-временного разрешения. Основное внимание при выполнении проекта в текущем году уделено вопросам исследования существующих врачебных практик, основанных на инструментальных методах диагностики когнитивных нарушений, выявлении достоинств и недостатков методов автоматизированной обработки данных анализа различных параметров головного мозга, а также построении собственной математической модели, метода и алгоритмов обработки данных и изображений головного мозга, полученных при помощи магнитно-резонансного томографа. Для подтверждения корректности известных из литературных источников выводов и формулированная собственных базирующихся на экспериментальных данных принципов обработки визуальных данных, построения математической модели, методов и алгоритмов принятия решения о наличии инструментально подтвержденных когнитивных нарушениях коллективом авторов проекта выполнено обследование ряда пациентов с клинически диагностированной болезнью Альцгеймера на стадии легкой деменции. Всем пациентам была проведена магнитно-резонансная томография головного мозга на сверхвысокопольном МР-томографе (MAGNETOM Skyra 3.0T, «Siemens AG», Мюнхен, Германия). При обработке результатов МР-томографии 15 пациентов с клинически диагностированной болезнью Альцгеймера у всех пациентов была выявлена грубая атрофия вещества гиппокампов, слабая выраженность продольной складчатости их головок,резкое снижение высоты и недостаточная дифференцировка вещества гиппокампов; атрофию предклинья удавалось выявить в 11 случаях; у всех пациентов была диагностирована истонченность конвекситальной и перисильвиарной пластинки, а также грубое истончение мозолистого тела и расширение ликворосодержащих пространств (боковые желудочки, арахноидальные пространства) в контексте вторичной атрофии вещества головного мозга, редукция объема червя и гемисфер мозжечка были выражены в меньшей степени; в 12 случаях у обследуемых отмечались очаговые поражения белого вещества головного мозга, соответствующие ангиопатии на начальной или умеренной стадии развития; при проведении артериальной МР-ангиографии у 14 пациентов было выявлено диффузное ослабление сигнала от артериального потока; у 13 пациентов отложение гемосидерина было в пределах возрастного норматива, у одного пациента были выявлены единичные экстравазаты в конвекситальных отделах левой лобной доли, а у другого пациента единичный экстравазат в левом таламусе. В одном случае, по-видимому, деменция носила смешанный характер (сосудистый и нейродегенеративный). В соответствии с планом работ получены следующие значимые научные результаты. Выполнен анализ известных математических методов и специального математического обеспечения в области обработки изображений МРТ и других медицинских изображений в близкой к предметной областях, выявлены достоинства и недостатки, а также обоснованы основные подходы к разработке математических основ, метода и алгоритмов решения задач исследования с учетом имеющихся мировых решений и наработок коллектива исполнителей проекта. Основное внимание при анализе методов обработки данных МРТ уделено вопросам повышения уровня автоматизации принятия решения, снижения уровня влияния субъективности принятия решения врачом и обеспечения диагностики признаков когнитивных нарушений, выявляемых на основе анализа МРТ данных. В результате анализа известных подходов к диагностике выделены количественные параметры данных магнитно-резонансной томографии, являющиеся прогностически значимыми для обнаружения и прогноза развития нарушений. Наиболее хорошо изученными являются атрофия гиппокампа и других структур, располагающихся в медиальных отделах височной доли и энторинальной коры. Базируясь на анализе известных математических методов диагностики когнитивных нарушений и собственных ранее полученных наработках авторов проекта, разработаны методы обработки исходных визуальных данных и автоматизации процесса принятия решения о наличии признаков болезни Альцгеймера, основывающихся на использовании математических подходов к обработке цифровых изображений структур головного мозга, полученных с помощью магнитно-резонансной томографии. Разработанный подход состоит в последовательном анализе серии магнитно-резонансных изображений сагиттальной проекции, итерационной обработке каждого снимка с целью автоматического обнаружения гиппокампа и последующего измерения его объемных характеристик и характеристик прилегающих к гиппокампу областей и структур головного мозга. Вектор полученных геометрических линейных и объемных, вычисленных по серии изображений параметров гиппокампа и прилегающих к нему областей передается в нейросетевую процедуру анализа и принятия решения о соответствия гиппокампа возрастному нормативу или выявлению признаков болезни Альцгеймера. Целью такого анализа является обнаружение характерных признаков и их сочетаний для диагностики болезни Альцгеймера. Разработана обобщенная математическая модель предварительной обработки исходных данных, основанная на методах обработки изображений, обеспечивающая выделение первичных диагностических признаков и вычисление их значений по входным последовательностям МРТ. Отличительной особенностью созданной математической модели, и основанных на ней методах является описание автоматического обнаружения ключевых структур головного мозга, измерение и вычисление параметров которых позволяет построить решающее правило для диагностики болезни Альцгеймера. Предложен подход к автоматическому обнаружению оптических срезов гиппокампа на полной серии изображений, полученных в сагиттальной проекции, а также описана возможность перехода от сагиттальной к коронарной и аксиальной проекциями, что использовано при построении частных алгоритмов и специального математического и программного обеспечения при выполнении проекта. Предложены частные подмодели предварительной обработки изображений, обеспечивающие подготовку исходных магнитно-резонансных изображений к автоматической обработке данных. В процессе выполнения текущего этапа научно-исследовательской работы предложен новый метод, обобщенный и частные алгоритмы,направленные на автоматическое обнаружение, вычисление параметров и формирование признакового пространства с целью формулирования предположения о наличии или отсутствии болезни Альцгеймера. Как выявлено в ходе решения задачи по анализу известных информационных подходов в диагностике болезни Альцгеймера и когнитивных нарушений, основными анатомическими образованиями головного мозга, подвергающимися морфологическим изменениям, являются гиппокамп и прилегающие к нему близлежащие области (в т.ч. энторинальная кора, парагиппокампальная извилина), мозолистое тело, поясная борозда, а также теменная доля. Кроме того, общий объем серого вещества по отношению к общему объему головного мозга также является информативным маркером в обследовании лиц с когнитивными нарушениями. Таким образом, указанный выше набор признаков и их количественных и качественных характеристик положен в основу формирования признакового пространства и построения решающего правила для диагностики болезни Альцгеймера. Предложенный метод предполагает его дальнейшую полностью автоматическую реализацию в виде программного пакета. Практическая значимость разрабатываемого подхода заключается в последующем построении специализированного отечественного программного продукта, позволяющего проводить автоматический и автоматизированный анализ МРТ-изображений головного мозга в интересах своевременного выявления болезни Альцгеймера и инструментальной оценки динамики ее развития или приостановления

 

Публикации

1. 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).

2. 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).

3. 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).

4. 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).

5. 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).


Аннотация результатов, полученных в 2018 году
Постоянное увеличение в популяции количества лиц с болезнью Альцгеймера, делает диагностику данного нейродегенеративного заболевания одной из актуальных проблем современной медицины. Проведенный на предыдущем этапе выполнения работы анализ международных публикаций по проблемам диагностики болезни Альцгеймера подтверждает отсутствие неинвазивного удобного для применения в повседневной практике метода выявления текущего нейродегенеративного процесса при данном заболевании, позволяющего с высокой степенью достоверности поставить пациенту точный диагноз. В связи с чем, особую актуальность приобретает разработка автоматизированных методов, алгоритмов, программных и программно-аппаратных средств для обнаружения отклонений в структуре головного мозга, основанных на анализе МР-изображений, как наиболее распространенного, неинвазивного и сравнительно недорогого метода оценки структурного и функционального состояния вещества головного мозга. В процессе выполнения проекта разработан алгоритм детектирования гиппокампа, необходимый для решения поставленной задачи. Алгоритм базируется на математических основах принятия решения на базе нечеткой логики при использовании в качестве исходных данных результатов предварительной обработки изображений и результатов распознавания объектов на основе их эталонного описания. Новизной алгоритма является использование процедур выбора ключевых МР-изображений для расчета параметров предварительной обработки изображений, использование спектральной характеристики отдельных регионов мозга на двумерном изображении в сагиттальной проекции для уточнения координат гиппокампа, принятие решения о наличии гиппокампа на основе нечеткой логики (с учетом прямых и косвенных признаков). Указанные нововведения обеспечивают программную реализацию алгоритма для оценки характеристик гиппокампа в автоматическом режиме, что положительным образом скажется на повышении качества и скорости диагностики данного заболевания. Таким образом, разработан подход к выделению гиппокампа на серии магнитно-резонансных изображений головного мозга, обеспечивающий автоматическое определение данного анатомического образования, для решения последующих задач измерения его объема и других заданных геометрических параметров для автоматизации процесса диагностики болезни Альцгеймера. Было обследовано 20 пациентов в возрасте от 45 до 85 лет (средний возраст 66 ± 10), у которых при неврологическом и нейропсихологическом обследовании диагностирована БА с легкой или умеренной деменцией. Пациенты прошли нейропсихологическое тестирование, оценивающее состояние когнитивных функций. Всем пациентам была проведена магнитно-резонансная томография головного мозга на высокопольном МР-томографе. При оценке результатов исследования у всех пациентов отмечалось наличие нейровизуализационных признаков той или иной степени выраженности, свидетельствующих о характерном для болезни Альцгеймера поражении головного мозга: диффузная атрофия кортикальной пластинки полушарий головного мозга с преимущественным вовлечением медио-базальных отделов, сопровождавшаяся снижением высоты и уменьшением поперечного размера гиппокампа с вторичным расширением хориоидальной щели и височного рога бокового желудочка. В ряде случаев отмечалась атрофия паралимбических структур головного мозга (каудальные отделы поясной борозды и область предклинья), а также базальных отделов лобных долей головного мозга. Для повышения качества диагностики болезни Альцгеймера при помощи МРТ на текущем этапе выполнения проекта было уделено внимание применению диффузионно-тензорной МРТ (Diffusion Tensor Imaging, DTI), как перспективной и неинвазивной методике получения диагностической информации о нарушении микроструктурной целостности вещества головного мозга, а также методу спиновой маркировки артериальной крови (arterial spin labelin – ASL), который является относительно новым неинвазивным способом оценки показателей регионарного мозгового кровотока. С помощью программного обеспечения для постпроцессорной обработки МР-данных OleaMedicalSphere 3,0 в ручном режиме измерялись показатели DTI (фракционная анизотропия (FA), средняя диффузионная способность (MD), аксиальный и радиальный коэффициент диффузии (AxD и RxD)) в различных областях головного мозга, а также производилось построение перфузионных карт и дальнейшая количественная оценка скорости церебрального кровотока. В рамках статистической обработки полученных данных проведена линейная нормировка и кодирование исходных данных. Нормировка заключалась в приведении наборов значений каждого измеренного параметра для всех областей мозга к единичному интервалу. Получена обобщенная динамика изменения значений показателей FA, MD, AxD, RxD диффузионно-тензорной томографии по всем областям мозга для всех обследованных пациентов в зависимости от характерного (изолированного или сочетанного) поражения вещества головного мозга. Уровень значимости рассчитывался через двухвыборочный t-тест с различными дисперсиями. При сочетанном поражении головного мозга в сравнении с изолированным при БА, наблюдается снижение показателей FA, увеличение MD, снижение AxD и рост RxD в следующих областях головного мозга: центральная таламическая лучистость, задняя таламическая лучистость, верхний продольный пучок, нижний продольный пучок, колено мозолистого тела. В качестве альтернативного подхода для выявления областей мозга, наиболее информативных для определения доминирующей патологии, было осуществлено построение уравнений множественной линейной регрессии. Наибольшие значения коэффициента детерминации отмечались в средней таламической лучистости, верхних и нижних продольных пучках, задних отделах поясного пучка и в колене мозолистого тела. Таким образом, при сопоставлении различных статистических подходов, наиболее значимо при наличии ЦМ поражались: центральная таламическая лучистость, верхний продольный пучок, нижний продольный пучок, колено мозолистого тела. Представленные результаты отчасти соответствуют данным Jian-LiangFu и соавт., выявившим снижение FA и повышение MD в нижних фронто-окципитальных и верхних продольных пучках, а также в мозолистом теле (колене и валике) у лиц с БА и ЦМ, в сравнении с изолированной БА. Разработан математический аппарат на основе нейронной сети для дополнительного анализа сложных нелинейных зависимостей показателей FA, MD, AxD, RxD и выявления наиболее подверженных патологическим изменениям анатомических структур мозга при наличии церебральной микроангиопатии в сочетании с болезнью Альцгеймера. Обработана выборка, полученная для 20 пациентов, включающая измерения FA, MD, AxD, RxD для 19 областей мозга, с использованием визуализации исходных данных с помощью самоорганизующихся карт Кохонена. Выделен ряд областей претендентов для построения классификатора доминирующей патологии. Проведена дополнительная проверка для подтверждения выявленных областей с использованием нейронной сети типа многослойный персептрон. Полученные результаты в дальнейшем могут быть уточнены и дополнены в процессе накопления статистики обследования новых пациентов. Применен метод спиновой маркировки артериальной крови для выявления регионарного нарушения перфузии головного мозга при болезни Альцгеймера изолированнного течения и с наличием церебральной микроангиопатии. Для всех обследованных пациентов проведен анализ величин кровотока в различных областях головного мозга. Проведен сравнительный анализ данных показателей церебрального кровотока (ЦК) с использованием метода спиновой маркировки артериальной крови у пациентов с БА с наличием микроангиопатии и без нее. Выявлено стойкое снижение показателей ЦК у пациентов с хронической ишемией головного мозга, преимущественно в группе пациентов с умеренным (прим. группа пациентов с выраженным поражением вещества головного мозга сосудистой этиологии не была включена в анализ, поскольку данные пациенты могут иметь выраженное нарушение когнитивных функций, обусловленное нарушением кровоснабжения головного мозга) поражением белого вещества по данным МРТ (II ст. по шкале Fazekas), в сравнении с показателями ЦК у пациентов с болезнью Альцгеймера изолированного течения. Наименьшие показатели ЦК были выявлены в верхней височной; средней височной; затылочно-височной; верхней лобной и угловой извилинах. В работе Benedictus M.R. и соавт. 2014 по оценке глобальной перфузии головного мозга были получены схожие результаты. По данным этих авторов сниженные показатели ЦК коррелировали с объемом поражения белого вещества и общей атрофией серого вещества головного мозга у пациентов с БА с микроангиопатией. Полученные данные носят предварительный характер, тем не менее, можно сделать вывод, что ASL является чувствительным методом оценки церебральной перфузии у пациентов с БА с сосудистым поражением белого вещества головного мозга. Таким образом, выполненные работы текущего этапа были направлены, с одной стороны, на разработку математических основ, алгоритмов и программных средств обработки МРТ-изображений, применительно к автоматическому обнаружению гиппокампа, как ключевой анатомической структуры, подверженной патологическим изменениям при нейродегенеративной этиологии, а с другой, на дальнейшее обследование пациентов для сбора, накопления и анализа данных с целью выявления дополнительных информативных признаков для более точного выявления нейровизуализационных (МРТ) изменений, характерныхдля болезни Альцгеймера. Разработан и программно реализован ряд частных алгоритмов предобработки и подготовки данных МРТ для последующего их анализа, алгоритмы обработки всей последовательности МР-изображений головного мозга для автоматического выделения области гиппокампа и прилегающих к нему анатомических структур, а также автоматическое выделение анатомических МР-изображений, наиболее значимых при оценке признаков болезни Альцгеймера. Проведен морфометрический анализ гиппокампов и смежных ликворосодержащих пространств (хориоидальная щель, височный рог бокового желудочка). Оценена роль метода спиновой маркировки артериальной крови (ASL) и диффузионно-тензорной магнитно-резонансной томографии (DTI) в получении дополнительной диагностической информации о нарушении микроструктурной целостности белого вещества и оценке церебральной перфузии головного мозга. К полученным численным значениям применялись статистические и нейросетевые методы анализа данных. Это позволило выделить ряд областей головного мозга, наиболее сильно подверженных патологическим изменениям у лиц с сочетанным сосудистым и нейродегенеративным процессами в сравнении с пациентами с изолированным поражением головного мозга при БА. В результате весь объем работ, планировавшийся на второй год выполнения проекта, выполнен полностью.

 

Публикации

1. 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).

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).

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).

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. 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).

6. 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).


Аннотация результатов, полученных в 2019 году
В 2019 году на третьем этапе выполнения проекта продолжена разработка теоретических основ, специального математического, алгоритмического и программного обеспечения для автоматизации процесса вычисления признаков болезни Альцгеймера и диагностики когнитивных нарушений. Как и планировалось, полностью выполнены все поставленные планом исследований задачи. Получены принципиально новые результаты в области инструментальной программно-алгоритмической обработки изображений магнитно-резонансной томографии (МРТ) головного мозга. 1. Расширены результаты экспериментального анализа инструментальных средств морфометрического анализа гиппокампа головного мозга по данным МРТ. В частности экспериментально при обследовании пациентов выявлены существенные недостатки существующих инструментальных средств: неудобство использования, сложный пользовательский интерфейсом, предполагающие специфические знания работы с командной строкой при отсутствии графического интерфейса; применение таких систем медицинскими работниками без существенных компетенций в области информационных технологий невозможно; проблема устойчивости измерений и воспроизводимости результатов. Как показывает анализ научной литературы возникают ошибки при исследовании снимков одного и того же пациента сделанных спустя промежуток времени; с учетом наличия ошибок расчетов возрастают требования к размеру выборки для получения статистически значимых результатов, что на практике не всегда возможно ввиду специфики морфометрических изменений структур головного мозга и различных пациентов; отсутствие у пользователей инструментов дообучения и адаптации моделей к собственным выборкам и группам пациентов с различными заболеваниями. 2. Разработаны математический аппарат, алгоритмическое и программное обеспечения для решения задачи автоматизации процесса диагностики болезни Альцгеймера. Разработаны метод и алгоритм, состоящие в последовательном анализе отдельных оптических срезов, позволяющие реализовать поиск и вычисление количественных характеристик гиппокампа, которые показали возможность и целесообразность их применения на практике. Отличительными особенностями разработанного алгоритма являются: - уменьшенный объем обрабатываемых изображений за счет предварительной выборки ключевых изображений, предположительно содержащих гиппокамп; - отсутствие необходимости использования атласов-справочников с априори заданными обобщенными параметрами и местоположение гиппокампа, что обеспечивает корректную обработку и поиск гиппокампа как для больных болезнью Альцгеймера пациентов, так и для здоровых людей; - возможность обработки данных без использования значительных объемов памяти вычислительных средств за счет поэтапного выделения ключевых данных, обработки только информативных изображений и пошаговой загрузки и анализа изображений; - возможность вычисления относительного общему объему мозга объема гиппокампа. Разработанный алгоритм позволяет без использования априорной информации о положении гиппокампа выполнить анализ магнитно-резонансных изображений головного мозга с целью определения позиции гиппокампа и обеспечить измерение его относительного объема, что является основой для принятия решения при диагностике болезни Альцгеймера. 3. Разработан метод декомпозиции изолированной болезни Альцгеймера и болезни Альцгеймера, сочетанной с цереброваскулярными нарушениями на основе анализа полученных в результате морфометрии данных Экспериментально посредством нейросетевого анализа определены анатомические структуры головного мозга, наиболее подверженные патологическим изменениям в случае наличия сосудистой этиологии у лиц с деменцией альцгеймеровского типа. Анализ динамики изменения показателей DTI выявил общую тенденцию к снижению показателей FA и AxD и повышению MD и RxD у лиц с сочетанным поражением паренхимы головного мозга. 4. Разработана структурно-функциональная организация программно-аппаратного комплекса, который должен быть использован для автоматизации процессов пост-процессорной обработки данных МРТ, хранения и анализа данных обработки и волюметрических анализов. Реализован прототип данной системы, который состоит из 4-х основных аппаратных компонент: магнитно-резонансного томографа, рабочего компьютера рентгенолога, Unix-сервера и рабочих компьютеров пользователей системы. Предлагаемая система позволяет существенно упростить проведение работ по морфометрическому анализу, автоматизировав наиболее трудоемкие и сложные операции. 5. Разработаны ключевые программные модули программного обеспечения для автоматизированной обработки изображений магнитно-резонансной томографии при диагностике когнитивных нарушений, реализующие созданные математические основы, методы и алгоритмы. Разработан общий и частные алгоритмы функционирования программного обеспечения. Создан полностью собственный программный инструментарий, не заимствующий общедоступные программные средства сторонних разработчиков, что позволило повысить точность локализации и измерения величин структур мозга пациента при морфометрии. Проведена проверка работы программного обеспечения по данным пациентов. Для проверки правильности функционирования разработанного программного обеспечения и корректности вычисления объемов анализируемых структур мозга выполнены вручную и разработанным программным обеспечением в пошаговом режиме измерение объема цереброспинальной жидкости над гиппокампом и гиппокампа как сумм площадей соответствующих объектов на отдельных оптических срезах. Получены идентичные величины, что подтверждает корректность сформированных разработанным программным обеспечением результатов. 6. Получены результаты анализа МРТ данных при обследовании головного мозга у пациентов с болезнью Альцгеймера, сопутствующими заболеваниями и лиц из группы контроля. Обследован 41 пациент с БА в возрасте 70,63 ±8,38 лет и 6 здоровых людей в возрасте 64,67±11,23 лет. У пациентов с БА объем обоих гиппокампов и их суммарный объём были статистически достоверно меньше, чем в контрольной группе. Объем левого гиппокампа незначительно превышал объем правого. Нормализованный объем гиппокампов был выше в группе здоровых лиц. Статистически значимых различий морфометрических показателей у пациентов с легкой и умеренной деменцией не обнаружено. При оценке объемных характеристик гиппокампов у пациентов с БА и лиц из контрольной группы, было выявлено статистически значимое уменьшение их объема в группе пациентов с БА, в сравнении с индивидами из группы контроля. При исследовании гиппокампов у лиц с деменцией легкой и средней степени выраженности не отмечено статистически значимых различий их объемных характеристик. 7. Выполнен анализ данных магнитно-резонансной морфометрии гиппокампов и нейропсихологических показателей у пациентов с болезнью Альцгеймера. По всем нейропсихологическим показателям пациенты с БА с легкой и умеренной деменцией статистически достоверно отличались от лиц контрольной группы. Группы пациентов с БА с различной степенью выраженности деменции статистически достоверно различались между собой по всем шкалам, кроме тестов «12 слов» и Бентона. Результаты нейропсихологического исследования показали, что группы пациентов с разной степенью выраженности деменции различались по показателям всех использованных тестов, кроме теста «12 слов» на непосредственное и отсроченное воспроизведение и теста Бентона, наиболее корректно оценивающих функцию памяти, хотя и наблюдалась тенденция к снижению показателей этих тестов с утяжелением деменции. Нарушения памяти, в первую очередь эпизодической, страдают при БА уже на додементной стадии. Дальнейшее ухудшение памяти с утяжелением деменции оказывается не столь значительным. По данным МР-морфометрии больные с БА отличались от здоровых испытуемых по объемам обоих гиппокампов и их суммарному объему. Структурные и функциональные изменения мозга при нарастании деменции от легкой до умеренной степени, вероятно, в большей степени касаются не гиппокампов, а других отделов мозга и их связей. Об этом свидетельствует и динамика когнитивных функций. 8. Установлено статистически достоверное уменьшение объема гиппокампов у пациентов с болезнью Альцгеймера по сравнению с группой здоровых. Подтверждена информативность анализа объема гиппокампов для диагностики болезни Альцгеймера и связь этого показателя с нейропсихологическими характеристиками пациентов 7. Обоснована возможность использования МР-морфометрии гиппокампа в сочетании с нейропсихологическими тестами, как нового информативного метода в диагностике БА. 9. Предложен подход и механизм визуализация признакового пространства на основе искусственной нейронной сети для разделения деменции, вызванной исключительно болезнью Альцгеймера, и болезнью Альцгеймера с сочетанным поражением головного мозга сосудистой этиологии. Таким образом, выполнены все запланированные на третий этап задачи и получены новые результаты, вносящие существенный вклад в развитие теоретических подходов и программного инструментария для исследования и своевременной диагностики болезни Альцгеймера и когнитивных нарушений.

 

Публикации

1. 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).

2. 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).

3. 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).

4. 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).

5. 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).

6. 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).

7. 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).