Új agyi képalkotó technikák a pszichotikus rendellenességeknél
A navarrai UPNA / NUP Nyilvános Egyetem spanyol kutatóinak célja, hogy azonosítsák a pszichotikus betegek agyának egyes részeiben fennálló különbségeket egészséges rokonaikkal vagy más emberekkel szemben.
"Láttuk, hogy azoknál a személyeknél, akik első pszichotikus epizódot szenvedtek el, a szubkortikális ganglionok agyterülete bizonyos méretbeli különbségeket mutat az egészséges egyének méretében" - mondta Beatriz del Cerro vezető kutató.
Ez a megállapítás bizonyos mértékig ellentmond a pszichiátriai szakirodalomban közölteknek.
Cerro azzal érvel, hogy az antipszichotikus farmakológiai kezelés meghatározó tényező lehet ezekben az eltérésekben, mivel az új tanulmány a betegeket a gyógyszeres kezelés első heteiben vizsgálja, míg a korábbi tanulmányok adatokat szolgáltattak azokról a betegekről, akik hosszú ideje voltak gyógyszeres kezelés alatt.
A projekt vezetői automatikus módszereket akarnak kifejleszteni az MRI minőségének javítása érdekében, és a képelemzés során kiszámítják a kívánt méreteket.
Egy párhuzamos vizsgálat az ezen új szuperfeloldási módszerekkel foglalkozó betegek klinikai vonatkozásaira összpontosít.
Ebben a vizsgálatban a minta olyan embereket vett fel, akiknek első pszichotikus epizódja volt, a velük rokonok és egy harmadik, nemtől, koruktól és iskolai végzettségtől független harmadik csoport. A vizsgálat során mindannyian átestek az agyi mágneses rezonancia képalkotáson.
Amint a mágneses rezonancia képek eljutnak az UPNA-hoz, a kutatók előtt két fő feladat áll.
Először matematikai szuperfeloldási technikákat alkalmaznak az orvosi berendezések által megszerzett képek rekonstruálására és minőségének javítására. Másodsorban minden képet szegmentálnak mesterséges intelligencia technikák alkalmazásával; más szavakkal, különféle részekre (közös jellemzőkkel rendelkező képpontok csoportjaira) osztják fel annak érdekében, hogy leegyszerűsítsék, vagy kicseréljék az ábrázolást egy másikra, amely könnyebben elemezhető.
"Ehhez kereskedelmi szoftvereket használtunk, amelyek már léteznek, de továbbfejlesztettük az algoritmusokat és a céljainkhoz igazítottuk őket" - magyarázta Aranzazu Jurio kutató.
"Láthattuk, hogy a csoportosítási funkciókon alapuló új módszerünk a kísérlet összes képén a legjobb eredményt éri el" - mondták a szerzők.
Forrás: Baszkföldi Egyetem
