Внутриполушарная симметрия перфузии головного мозга. Часть 1. Методика расчета

Автор(и)

  • Микола Олександрович Ніколов Национальный технический университет Украины "Киевский политехнический институт"; Государственный университет телекоммуникаций, Ukraine https://orcid.org/0000-0001-8716-6254
  • Сергій Сергійович Макеєв Институт нейрохирургии им. А. П. Ромоданова Национальной академии медицинских наук Украины, Ukraine https://orcid.org/0000-0001-9068-508X
  • Тетяна Григорівна Новікова Институт нейрохирургии им. А. П. Ромоданова Национальной академии медицинских наук Украины, Ukraine https://orcid.org/0000-0001-8916-3233
  • Владислав Олексійович Цікало Национальний технический университет Украины "Киевский политехнический институт имени Игоря Сикорского", Ukraine https://orcid.org/0000-0002-0434-3217
  • Єлизавета Сергіївна Крюкова Национальний технический университет Украины "Киевский политехнический институт имени Игоря Сикорского", Ukraine https://orcid.org/0000-0002-7408-9584

DOI:

https://doi.org/10.20535/S002134702108001X

Ключові слова:

ОФЭКТ, головной мозг, поворотная симметрия, внутриполушарная симметрия, перфузия, 99mTc-ГМПАО

Анотація

При анализе симметричности распределения радиофармпрепарата (РФП) между полушариями головного мозга (ГМ) по данным однофотонной эмиссионной компьютерной томографии (ОФЭКТ) отмечено, что существуют квазисимметричные области перфузии внутри полушарий. В данной работе изучено это наблюдение, что в перспективе позволит разработать новые количественные критерии функционального состояния мозга с точки зрения эффективной перфузии, а также даст новые знания о структурно-функциональных закономерностях ГМ. Авторами разработана методика для оценки внутриполушарной симметрии (ВПС) перфузии ГМ по данным ОФЭКТ. Для этого проанализированы 32 ОФЭКТ изображения пациентов с различным уровнем перфузии головного мозга. Сцинтиграфические исследования ГМ проведены с 99mTc-ГМПАО на гамма-камере E.Cam (Siemens) с коллиматором LEHR. ОФЭКТ проводилась через 15–20 мин после введения РФП. Томографическое исследование включало сбор 128 проекций для матрицы 128×128, активность РФП для введения составляла 740 МБк. Разработанная методика автоматизированной стандартизации пространственной ориентации ОФЭКТ изображения ГМ реализована в программном обеспечении «ScintyBrain» в среде Matlab 2018. Основными критериями поиска квазисимметричных линий профиля перфузии ГМ предлагается использовать коэффициент взаимной корреляции r и среднеквадратическое отклонение между ними. Количество выделенных пар линий профиля зависит от заданного порога rmin. Анализ экспериментальных данных показал, что для количественной оценки ВПС ГМ рекомендуется использовать значение rmin = 0,94. В работе представлена гипотеза существования внутриполушарной квазисимметрии перфузии ГМ. Разработанная методика анализа ВПС дает новую диагностическую информацию о пространственном распределении РФП и является принципиально новым инструментом для оценки взаимосвязи нарушения кровообращения тканей ГМ в его различных сегментах.

Посилання

D. C. Costa, “Single photon emission tomography (SPET) with 99Tc m-hexamethylpropyleneamineoxime (HMPAO) in research and clinical practice - a useful tool,” Vasc. Med. Rev., vol. vmr-1, no. 2, pp. 179–201, 1990, doi: https://doi.org/10.1177/1358836X9000100207.

J. W. Choi, M. H. Kim, S.-A. Park, D. S. Sin, M.-S. Kim, “Neural correlates of motor recovery measured by SPECT at six months after basal ganglia stroke,” Ann. Rehabil. Med., vol. 41, no. 6, p. 905, 2017, doi: https://doi.org/10.5535/arm.2017.41.6.905.

D. S. Liebeskind, “Imaging the future of stroke: I. Ischemia,” Ann. Neurol., vol. 66, no. 5, pp. 574–590, 2009, doi: https://doi.org/10.1002/ana.21787.

B. H. Brinkmann et al., “Statistical parametric mapping demonstrates asymmetric uptake with Tc-99m ECD and Tc-99m HMPAO SPECT in normal brain,” J. Cereb. Blood Flow Metab., vol. 32, no. 1, pp. 190–198, 2012, doi: https://doi.org/10.1038/jcbfm.2011.123.

K. M. Kang et al., “Correlation of asymmetry indices measured by arterial spin-labeling MR imaging and SPECT in patients with crossed cerebellar diaschisis,” Am. J. Neuroradiol., vol. 36, no. 9, pp. 1662–1668, 2015, doi: https://doi.org/10.3174/ajnr.A4366.

А. К. Кондаков, “Радионуклидные методы изучения перфузии головного мозга в диагностике и контроле качества лечения дегенеративных и функциональных поражений нервной системы,” Москва, 2018. uri: https://docplayer.ru/85071986-Kondakov-anton-kirillovich-luchevaya-diagnostika-luchevaya-terapiya.html.

A. W. Toga, P. M. Thompson, “Mapping brain asymmetry,” Nat. Rev. Neurosci., vol. 4, no. 1, pp. 37–48, 2003, doi: https://doi.org/10.1038/nrn1009.

M. LeMay, “Morphological cerebral asymmetries of modern man, fossil man, and nonhuman primate,” Ann. New York Acad. Sci., vol. 280, no. 1 Origins and E, pp. 349–366, 1976, doi: https://doi.org/ 10.1111/j.1749-6632.1976.tb25499.x.

J. M. Mountz, E. C. San Pedro, “Basis and clinical application of brain imaging,” in The Pathophysiologic Basis of Nuclear Medicine, Berlin: Springer Berlin Heidelberg, 2006, pp. 448–485.

T. Makazlieva et al., “Our preliminary experience with SPECT 99m Tc-HMPAO brain perfusion scans in diagnosis of dementia,” Acta Morphol., vol. 12, no. 1, pp. 22–28, 2015, uri: http://hdl.handle.net/20.500.12188/8102.

M. A. Viergever et al., “Registration, segmentation, and visualization of multimodal brain images,” Comput. Med. Imaging Graph., vol. 25, no. 2, pp. 147–151, 2001, doi: https://doi.org/10.1016/S0895-6111(00)00065-3.

C. Grova et al., “A methodology for generating normal and pathological brain perfusion SPECT images for evaluation of MRI/SPECT fusion methods: application in epilepsy,” Phys. Med. Biol., vol. 48, no. 24, pp. 4023–4043, 2003, doi: https://doi.org/10.1088/0031-9155/48/24/003.

L. Lazli, M. Boukadoum, O. A. Mohamed, “A survey on computer-aided diagnosis of brain disorders through MRI based on machine learning and data mining methodologies with an emphasis on Alzheimer disease diagnosis and the contribution of the multimodal fusion,” Appl. Sci., vol. 10, no. 5, p. 1894, 2020, doi: https://doi.org/10.3390/app10051894.

N. Nikolov, S. Makeev, T. Novikova, V. Tsikalo, “Spatial standardization of spect brain images with perfusion radiopharmaceuticals,” Innov. Biosyst. Bioeng., vol. 4, no. 2, pp. 67–74, 2020, doi: https://doi.org/10.20535/ibb.2020.4.2.195546.

Н. А. Николов et al., “Определение абсолютного мозгового кровотока по данным сцинтиграфии с липофильным радиофармпрепаратом,” Медицинская физика, no. 3, pp. 36–45, 2018, uri: https://elibrary.ru/item.asp?id=35664229.

T. Carmen, “Do children with aggressive behavior have temporal lobe changes?,” Alasbimn J., vol. 5, no. 19, pp. AJ19-3, 2003, uri: http://web.uchile.cl/vignette/alasbimn2/alasbimn/CDA/sec_b/0,1206,SCID%253D2837,00.html.

M. Schmidt et al., “DSC brain perfusion using advanced deconvolution models in the diagnostic work-up of dementia and mild cognitive impairment: a semiquantitative comparison with HMPAO-SPECT-brain perfusion,” J. Clin. Med., vol. 9, no. 6, p. 1800, 2020, doi: https://doi.org/10.3390/jcm9061800.

A. Baldassarre, L. E. Ramsey, J. S. Siegel, G. L. Shulman, M. Corbetta, “Brain connectivity and neurological disorders after stroke,” Curr. Opin. Neurol., vol. 29, no. 6, pp. 706–713, 2016, doi: https://doi.org/10.1097/WCO.0000000000000396.

X. Guo et al., “Altered inter‐ and intrahemispheric functional connectivity dynamics in autistic children,” Hum. Brain Mapp., vol. 41, no. 2, pp. 419–428, 2020, doi: https://doi.org/10.1002/hbm.24812.

P. A. Robinson, “The balanced and introspective brain,” J. R. Soc. Interface, vol. 14, no. 130, p. 20160994, 2017, doi: https://doi.org/10.1098/rsif.2016.0994.

D. Kliemann et al., “Intrinsic functional connectivity of the brain in adults with a single cerebral hemisphere,” Cell Reports, vol. 29, no. 8, pp. 2398-2407.e4, 2019, doi: https://doi.org/10.1016/j.celrep.2019.10.067.

M. Filippi et al., “Brain network connectivity differs in early-onset neurodegenerative dementia,” Neurology, vol. 89, no. 17, pp. 1764–1772, 2017, doi: https://doi.org/10.1212/WNL.0000000000004577.

X. Ma et al., “Brain connectivity variation topography associated with working memory,” PLOS ONE, vol. 11, no. 12, p. e0165168, 2016, doi: https://doi.org/10.1371/journal.pone.0165168.

X. Zheng, W. Wei, Q. Huang, S. Song, J. Wan, G. Huang, “A computer-aided analysis method of SPECT brain images for quantitative treatment monitoring: performance evaluations and clinical applications,” BioMed Res. Int., vol. 2017, pp. 1–11, 2017, doi: https://doi.org/10.1155/2017/1962181.

S. Cascianelli et al., “Role of artificial intelligence techniques (automatic classifiers) in molecular imaging modalities in neurodegenerative diseases,” Curr. Alzheimer Res., vol. 14, no. 2, pp. 198–207, 2017, doi: https://doi.org/10.2174/1567205013666160620122926.

Y. Höller et al., “Combining SPECT and quantitative EEG analysis for the automated differential diagnosis of disorders with amnestic symptoms,” Front. Aging Neurosci., vol. 9, 2017, doi: https://doi.org/10.3389/fnagi.2017.00290.

F. J. Martinez-Murcia et al., “Functional brain imaging synthesis based on image decomposition and kernel modeling: application to neurodegenerative diseases,” Front. Neuroinformatics, vol. 11, 2017, doi: https://doi.org/10.3389/fninf.2017.00065.

М. О. Ніколов, Т. Г. Новікова, С. С. Макеєв, “Оцінка клінічної інформативності методики розрахунку ефективного мозкового кровотоку за даними поліфазної сцинтиграфії з 99mTc-ГМПАО,” Український радіологічний та онкологічний журнал, vol. 29, no. 2, pp. 62–75, 2021, doi: https://doi.org/10.46879/ukroj.2.2021.62-75.

Типичное расположение центра масс ОФЭКТ изображения головного мозга

Опубліковано

2021-10-15

Як цитувати

Ніколов, М. О., Макеєв, С. С., Новікова, Т. Г., Цікало, В. О., & Крюкова, Є. С. (2021). Внутриполушарная симметрия перфузии головного мозга. Часть 1. Методика расчета. Вісті вищих учбових закладів. Радіоелектроніка, 64(8), 463–475. https://doi.org/10.20535/S002134702108001X

Номер

Розділ

Статті