Nove tehnike slikanja možganov, ki se uporabljajo pri psihotičnih motnjah
Cilj španskih raziskovalcev z UPNA / NUP-Javne univerze v Navarri je ugotoviti razlike v določenih delih možganov pri psihotičnih bolnikih v primerjavi z njihovimi zdravimi sorodniki ali drugimi ljudmi.
"Opazili smo, da imajo posamezniki, ki so utrpeli prvo psihotično epizodo, področje možganov subkortikalnih ganglijev določene razlike v velikosti glede na zdrave posameznike," je povedala vodilna raziskovalka Beatriz del Cerro.
Ta ugotovitev je v določeni meri v nasprotju s tem, kar je opisano v psihiatrični literaturi.
Cerro trdi, da je lahko antipsihotično farmakološko zdravljenje odločilni dejavnik teh neskladnosti, saj nova študija obravnava bolnike v prvih tednih zdravljenja z zdravili, medtem ko so prejšnje študije zagotavljale podatke o bolnikih, ki so bili dolgo časa na zdravilih.
Voditelji projektov želijo razviti samodejne metode za povečanje kakovosti magnetno resonančnih slik in izračunavanje želenih velikosti v analizi slike.
Vzporedna študija se osredotoča na klinične vidike bolnikov, vključenih v te nove metode superrezolucije.
Vzorec v tej študiji je vključeval ljudi, ki so imeli prvo psihotično epizodo, ljudi, povezane z njimi, in tretjo nepovezano skupino podobnega spola, starosti in izobrazbe. V študiji so vsi opravili cerebralno magnetno resonanco.
Ko slike magnetne resonance dosežejo UPNA, jih čakajo dve glavni nalogi.
Prvič, uporabljajo tehnike matematične superrezolucije za rekonstrukcijo in izboljšanje kakovosti slik, pridobljenih z medicinsko opremo. Drugič, segmentirajo vsako sliko z uporabo tehnik umetne inteligence; z drugimi besedami, razdelijo ga na različne dele (skupine slikovnih pik s skupnimi značilnostmi), da ga poenostavijo ali zamenjajo njegovo predstavitev za drugega, ki ga je lažje analizirati.
"Za to smo uporabili komercialno programsko opremo, ki že obstaja, vendar smo izboljšali algoritme in jih prilagodili svojim namenom," je pojasnil raziskovalec Aranzazu Jurio.
"Ugotovili smo, da naša nova metoda, ki temelji na funkcijah združevanja, dosega najboljše rezultate na vseh slikah v poskusu," so povedali avtorji.
Vir: Univerza v Baskiji
