Низкая цена
Всего 249a за скачивание одной диссертации
Скидки
75 диссертаций за 4900a по акции. Подробнее
О проекте

Электронная библиотека диссертаций — нашли диссертацию, посмотрели оглавление или любые страницы за 3 рубля за страницу, пополнили баланс и скачали диссертацию.

Я впервые на сайте

Отзывы о нас

Комплексная магнитно-резонансная морфометрия очаговых и атрофических изменений головного мозга (на примере рассеянного склероза и ранних стадий ВИЧ-инфекции) : диссертация ... кандидата медицинских наук : 14.01.13 / Магонов Евгений Петрович; [Место защиты: ФЕДЕРАЛЬНОЕ ГОСУДАРСТВЕННОЕ БЮДЖЕТНОЕ ВОЕННОЕ ОБРАЗОВАТЕЛЬНОЕ УЧРЕЖДЕНИЕ ВЫСШЕГО ПРОФЕССИОНАЛЬНОГО ОБРАЗОВАНИЯ "ВОЕННО-МЕДИЦИНСКАЯ АКАДЕМИЯ ИМЕНИ С.М. КИРОВА" МИНИСТЕРСТВА ОБОРОНЫ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ]

Год: 2015

Номер работы: 729011

Автор:

Стоимость работы: 249 e

Без учета скидки. Вы получаете файл формата pdf

Оглавление и несколько страниц
Бесплатно

Вы получаете первые страницы диссертации в формате txt

Читать онлайн
постранично
Платно

Просмотр 1 страницы = 3 руб



Оглавление диссертации:

Актуальность темы исследования Многие хронические неврологические заболевания, в том числе болезнь Альцгеймера, болезнь Паркинсона, рассеянный склероз, мультисистемная атрофия, наследственные нейродегенерации и др., по мере прогрессирования проявляются атрофическими изменениями центральной нервной системы (ЦНС) [1], [2], [3], [4]. Более того, в наше время атрофические изменения рассматриваются как диагностический критерий [5], показатель тяжести процесса [6], биомаркер эффективности лечения [

Сегментация здоровых тканей различных типов, а также патологических очагов, является основной частью постпроцессинговой обработки МРТ-изображений головного мозга с целью их волюметрической оценки. Принцип сегментации заключается в разделении изображения на различные регионы в соответствии с интенсивностью MP сигнала, которая, в свою очередь, зависит от типа ткани. Выделенные регионы характеризуются общими свойствами и, как правило, связаны физиологическими и анатомическими характеристиками. Р

Регистрация — это процесс приведения двух разных изображений к общей системе координат, позволяющий выявить малейшие различия между ними [49]. Регистрация является неотъемлемой частью процесса морфометрического анализа как при анализе одного объема (для приведения в стандартную систему координат), так и при наличии двух и более исходных объемов — в частности, при использовании нескольких типов импульсных последовательностей МРТ или диагностических модальностей, при сравнительном анализе изобр

Первыми автоматическими нейроанатомическими вычислительными алгоритмами стали методы воксельной морфометрии (VBM) и деформационной морфометрии (DBM), в частности, тензорная морфометрия (ТВМ) [74], [75]. Воксельная морфометрия основана на вычислении локальных различий ткани головного мозга после нивелирования выраженных различий в анатомическом строении и пространственном положении. Это достигается путем пространственной нормализации (регистрации) структурных изображений в единое стереотаксиче

Морфометрический анализ мозга осложняется существенной вариабельностью размеров черепа и внутричерепных структур в популяции, что требует внедрения дополнительных процедур измерения размеров головы и их учета при сравнительном структурном и функциональном анализе данных, в частности, измерении региональных объемов и темпов развития общей атрофии. Показатели, которые обычно используют для этой цели, включают высоту черепа [83], [84], окружность головы [85], [86] и измерение полного внутричереп

Уменьшение объема головного мозга, как проявление церебральной атрофии, является общей чертой многих неврологических заболеваний [93]. Понятие атрофии применимо к любой ткани организма и подразумевает под собой потерю клеток. Выделяют общую (тотальную) и регионарную (локальную) атрофию. Под общей атрофией понимают уменьшение объема мозговой паренхимы и увеличение объема ликворосодержащих полостей — субарахноидальных пространств и желудочков мозга. Уменьшение объема отдельных структур мозга на

Считается, что у пациентов с рассеянным склерозом регионарная атрофия может служить более чувствительным маркером тяжести заболевания, чем общая, однако полученные в различных исследованиях результаты неоднозначны и зачастую прямо противоречат друг другу. В последние годы высказывается мнение, что атрофия кортикального и подкоркового серого вещества превалирует над уменьшением объема белого вещества головного мозга и в значительной степени определяет степень инвалидизации больных PC [94], при

Клинически изолированный синдром, подозрительный на развитие PC (КИС) у пациентов (например, при неврите зрительного нерва), в 60-80% случаев развивается в достоверный PC. Исследования показали более выраженное расширение желудочков в течение одного года у пациентов с трансформацией КИС в клинически достоверный PC (+0,3-0,8 см в год против -0,1-0,06 см в год без развития КДРС), [95], [96]. В течение трех лет наблюдения за 58 пациентами с КИС выяснилось, что у 31 пациента с PC объем желудочков

Многие сравнительные исследования показали снижение объема головного мозга у пациентов с рецидивирующе-ремиттирующим типом течения рассеянного склероза (РРРС) по сравнению с соответствующей по возрасту контрольной группой [105], [106], [107], [108]. В большинстве динамических исследований темпы развития атрофии оцениваются в пределах 0,7-1,5% в год и наблюдаются даже у пациентов на ранних стадиях заболевания до наступления существенной инвалидизации [109]. Средний темп развития атрофии в груп

Несмотря на то, что во многих исследованиях было показано снижение объема головного мозга при ВПРС по сравнению с группой контроля [118], [105], [107], оценки темпов развития атрофии существенно различаются. Возможно, это связано с относительной неоднородностью групп по длительности заболевания. В группе из 38 пациентов с ВПРС снижение объема мозолистого тела за первый год 36-месячного исследования составило в среднем 1,4% [119]. В исследовании использовался метод, основанный на измерении объ

В отличие от ВПРС, при ППРС было выполнено меньше динамических исследований, изучающих атрофию, при этом сравнительные исследования показали снижение объемов мозга при ППРС по сравнению с группой контроля [126]. В одном крупном динамическом исследовании, включающем 137 пациентов с ППРС, годовое снижение объема мозолистого тела составило в среднем 1,3% [127]. Часть этих пациентов (п=100) была исследована повторно через год, и к концу этого периода изменение по сравнению с базовым значением сос

Волюметрический анализ региональных структур, которые по-разному могут быть вовлечены в патологический процесс, может оказаться более чувствительным маркером патологии, чем измерение общей атрофии. При групповом анализе объема паренхимы в 13 различных областях головного мозга при РРРС и ВПРС было обнаружено, что наибольшее снижение объема по сравнению с группой контроля произошло в базальных ядрах, находящихся в теменных долях, включая таламус, а также в верхних отделах лобных и теменных доле

Для использования количественных показателей атрофии в научной и клинической практике необходимо, чтобы они не только соотносились со степенью инвалидизации, но и были точнее уже применяющихся показателей локального воспаления. Несмотря на то, что перераспределение Na+ каналов в аксонах и кортикальная реорганизация, которые были выявлены при PC, могут привести к ремиссии и возвращению функций [143], эти процессы постепенно теряют эффективность до момента достижения порогового уровня поврежден

Когнитивные нарушения определяются приблизительно у 50% пациентов с PC даже на ранней стадии заболевания и, по всей видимости, прогрессируют со временем [153], [154], [155]. Обычно наблюдается дефицит скорости обработки информации и нарушение внимания, однако помимо этого могут определяться различные варианты подкорковых и кортикальных нарушений, например, краткосрочный или долгосрочный дефицит устной и зрительно-пространственной 35 памяти, что, безусловно, может повлиять на повседневную жизн

Таким образом, количественные показатели скорости развития атрофических изменений головного мозга могут использоваться как биомаркер при прогнозировании течения заболевания и развития когнитивных нарушений у пациентов с КИС и PC. Исследования показывают, что у пациентов с КИС при трансформации в PC отмечаются значительно более высокие темпы атрофических изменений на самыхранних стадиях заболевания, при этом ранее развитие атрофии, вероятно, является предиктором когнитивных нарушений, которые

Как известно, отличительной особенностью ВИЧ-инфекции является прогрессирующая иммуносупрессия, вызванная снижением CD4+ Т-лимфоцитов. ВИЧ проникает в головной мозг через 2 недели после инфицирования [163] и повреждает нейроны преимущественно за счет стимуляции выработки токсичных цитокинов, вызывающих гибель нервных клеток. У 35% ВИЧ-инфицированных пациентов выявляются признаки нейрокогнитивных нарушений [164], характеризующихся снижением концентрации, психомоторной заторможенностью, нарушен

MPT, как метод лучевой диагностики, играет важную роль в постановке диагноза «Рассеянный склероз», являясь наиболее чувствительным инструментом выявления и динамического наблюдения за очаговым поражением головного мозга, которое обязательно учитывается в соответствии с критериями Мак-Дональда. Несмотря на то, что очаги демиелинизации при рассеянном склерозе могут выявляться в любых отделах мозга, они имеют тенденцию к локализации в перивентрикулярном белом веществе и, как правило, имеют оваль

Магнитно-резонансное томографическое обследование было выполнено 187 пациентам с рассеянным склерозом и ВИЧ-инфекцией на базе Института Мозга Человека им. Н. П. Бехтеревой Российской Академии Наук в период с 2012 по 2014 гг. Для анализа и оценки результатов были отобраны 106 пациентов, из них 85 больных рассеянным склерозом и 21 больной с ВИЧ-инфекцией, 81 пациент был исключен. Критериями исключения из исследования являлись: • наличие по данным МРТ патологических морфологических изменений бел

Оценка неврологического дефицита у больных рассеянным склерозом, определенным согласно критериям Мак-Дональда 2001, 2005 и 2010 гг, проводилась по шкале состояния функциональных систем (FS) и расширенной шкале инвалидности (EDSS). Шкала FS, состоящая из 7 разделов, определяет условную классификацию в баллах нарушений функции каждой функциональной системы: пирамидные и стволовые нарушения, нарушения чувствительности, нарушения функции тазовых органов, симптомы поражения зрительного нерва, когн

Магнитно-резонансная томография выполнялась на томографе Philips Achieva с магнитной индукцией ЗТл. При проведении исследований использовалась 8-канальная радиочастотная головная катушка. Положение пациента на спине. Центрирование пациента проводили совмещением лазерной световой метки с верхними краями ушей, как схематично показано на рисунке 4. Рисунок 4. Схема центрирования пациента в магнитно-резонансном томографе. 49 Для проведения МРТ-исследований был составлен специальный протокол,

Всем пациентам с ВИЧ дополнительно было проведено исследование ПЭТ с целью сопоставления регионарных изменений метаболизма глюкозы с данными МРТ-морфометрии. ПЭТ-исследования метаболизма глюкозы выполнялись на позитронно-эмиссионном томографе, совмещенном с рентгеновским компьютерным томографом (ПЭТ/КТ) «Gemini TF Base» [206] производства фирмы Philips, Голландия. В качестве РФП использовали 18-ФДГ. Препарат синтезировали в Лаборатории радиохимии Института мозга человека РАН. Длительность ска

Исходными данными для статистического анализа служили клинико-анамнестические данные, оценивающие состояние пациентов на момент исследования: возраст, длительность заболевания, тип течения заболевания, балльная оценка по шкалам FS и EDSS, результаты морфометрической обработки МРТизображений. Для статистического анализа применялись корреляционный (уровень значимости р<0,01) и однофакторный дисперсионный анализ с post-hoc процедурой с использованием критерия Фишера. (Уровни значимости указан

Для постпроцессинговой обработки исходных данных, полученных при МРТ сканировании, использовалась мобильная рабочая станция с процессором Intel Core I7-2630QM и 8Гб оперативной памяти. В качестве операционной системы использовался OpenSUSE Linux версии

13.1 с рабочим столом GNOME 3. На компьютер было установлено специализированное программное обеспечение, описанное в разделах

2-

4 текущей главы. 54

С целью сохранить преемственность между различными приложениями и алгоритмами постпроцессинговой обработки, реконструкции и визуализации, для всех исходных МРТ-изображений, используемых в работе, была выполнена регистрация к единой стандартной системе координат MNI152. Важным преимуществом такого подхода является возможность не только индивидуального морфометрического анализа, но и групповой обработки и выполнения статистического анализа. Пространство MNI152, являющееся на данный момент де-фа

Необходимо различать понятия «шаблон» — это композитное изображение головного мозга, составленное путем взаимной регистрации множества исходных изображений в едином стереотаксическом пространстве (примером является пространство MNI152) и «атлас» — репрезентация головного мозга (одного или множества), содержащая обозначения структур (примером является атлас Талайрака). Шаблон может использоваться только для стереотаксической нормализации, тогда как атлас может использоваться в различных целях,

Удаление внемозговых структур — это процесс предварительной обработки исходных изображений, необходимый для большинства алгоритмов сегментации структур головного мозга. Точность выполнения данного этапа имеет исключительную важность для постпроцессинговой обработки МРТ-изображений и может кардинально влиять на результаты всех следующих этапов. Очевидно, что в случае удаления не только внемозговых, но и относящихся к мозгу тканей, полученные в результате морфометрии числовые результаты будут и

Для оценки общей атрофии вещества головного мозга необходимо измерить количественные показатели объема тканей — ликвора, белого вещества и серого 60 вещества головного мозга, а для оценки регионарной атрофии необходимо получить сведения об объеме регионарных структур, в частности, субкортикальных ядер. Соответственно, процесс сегментации состоит из двух основных этапов — классификации тканей и непосредственно сегментации отдельных структур. В данной работе мы испытали различные алгоритмы сегм

AutoSeg — это инструмент, позволяющий производить вероятностную сегментацию с последующим картированием и наименованием подкорковых структур, например карт анатомических регионов интереса и карт разделения участков головного мозга. Алгоритм сегментации является полностью автоматическим, с применением деформирующей (неригидной) регистрации и диффеоморфного атласа с вероятностными значениями пространственных зон интереса. Для контроля качества AutoSeg генерирует MRLM-файл сцены, который можно з

Для получения необходимых результатов и автоматизации процесса сегментации структур головного мозга нами был создан и валидирован собственный алгоритм, использующий различные программы из пакета FSL. Алгоритм оформлен как Shell-скрипт Linux и включает в себя следующие процедуры: 1. Первичное удаление внемозговых структур с помощью программы bet из пакета FSL. Используемый порог фракционной интенсивности равен 0,2; 2. Создание маски негомогенности интенсивности при помощи программы fast из пак

SIENAX — это программа, входящая в состав SIENA из пакета FSL и использующаяся для оценки объема головного мозга. SIENAX определяет общий объем ткани головного мозга в одном наборе изображений, нормализуя его на размер черепа. Работа программы основана на последовательном выполнении ряда программ, входящих в пакет FSL. Сначала происходит удаление внемозговых тканей, затем, используя изображения мозга и черепа, происходит оценка масштабирования между исходными данными и стандартным пространств

Программа FreeSurfer разрабатывалась в первую очередь для сегментации, реконструкции и анализа толщины кортикального серого вещества. Помимо этого она применяется для удаления внемозговых структур, регистрации изображений, сегментации субкортикальных структур, анализа данных функциональной МРТ (фМРТ), трактографии и визуализации полученных данных. Как уже упоминалось в подразделе

2, процесс работы FreeSurfer полностью автоматизирован и запускается при помощи входящего в пакет скрипта 64 recon-all. Полное время постпроцессинга FreeSurfer зависит от мощности используемого компьютера и занимает в среднем 20-40 часов. В нашем случае среднее время для одного набора данных составляло около 15 часов. Исходные изображения для FreeSurfer не нуждаются в препроцессинговой обработке. Для подготовки исходных данных мы пользовались программой dcmunpack, входящей в пакет FreeSurfer

Очаги в белом веществе головного мозга — это участки измененного MP сигнала, выявляющиеся при демиелинизирующих заболеваниях, травматических поражениях, сосудистых заболеваниях, в частности, связанных с повышением артериального давления, при некоторых формах деменции и других заболеваниях, а иногда — как случайная находка. Количественная характеристика общего объема очагов может быть не только диагностическим критерием для некоторых заболеваний, но и параметром, позволяющим судить о скорости

В качестве исходных данных для сегментации очагов были использованы трехмерные Т2-ВИ, FLAIR и Т1-ВИ — изображения, полученные нами в ходе МРТ-сканирования пациентов. Исходные серии изображений различаются между собой не только импульсными последовательностями, но и ориентацией,-толщиной и количеством срезов. При мануальной и автоматической сегментации очагов различными методами необходимо, чтобы разные серии имели одинаковое количество срезов, изображения в них были ориентированы в одной плос

В связи с тем, что автоматические методы сегментации очагов показали разные и противоречивые результаты, возникла необходимость использовать мануальную сегментацию очагов в качестве «золотого стандарта». Исходными данными для мануальной сегментации послужили подготовленные на этапе препроцессинга FLAIR-изображения в аксиальной плоскости. Т1-ВИ и Т2-ВИ изображения использовались лишь для проверки полученных результатов. Мануальная сегментация проводилась при помощи инструментов стандартного мо

Автоматические методы анализа очагового поражения могут дополнять визуальный анализ, увеличивать скорость интерпретации данных и предоставлять более точные количественные показатели, что имеет решающее значение при исследованиях в динамике, когда необходимо зафиксировать относительно 67 небольшие изменения объема очагов. Существует несколько различных подходов к решению задачи автоматизированной сегментации патологических очагов в веществе головного мозга, основные из которых — это сегментаци

В качестве инструмента сегментации очагов на основе использования атласов была выбрана программа LesionTOADS, являющаяся дополнением к MIPAV в составе пакета TOADS-CRUISE, разработанного в Университете Джона Хопкинса. MIPAV (Medical Image Processing, Analysis, and Visualization) — набор программных средств, предназначенных для всесторонней обработки, анализа и визуализации медицинских изображений, в частности, полученных такими методами, как ПЭТ, МРТ и КТ. MIPAV — это Java-приложение и может

4.3.2. Сегментация очагов с использованием машинного обучения Для применения метода сегментации очагов на основе технологии машинного обучения использовалось открытое программное обеспечение WMLS (White Matter Lesion Segmentation), разработанное в секции анализа биомедицинских изображений (SBIA) департамента радиологии университета Пенсильвании и доступное по адресу http://www.cbica.upenn.edu/sbia. Для обеспечения совместимости программы с полученными в ходе сканирования пациентов МРТ-данными

Поскольку «золотой стандарт» автоматизированного удаления внемозговых структур на момент написания работы не определен, для сравнения различных алгоритмов было решено использовать визуальный контроль результатов, состоящий из двух этапов: 1. Последовательный послойный просмотр полученных изображений головного мозга в трех плоскостях для исключения участков с некаче ственным удалением внемозговых структур; 2. Последовательное послойное наложение полученной маски головного мозга на исходное изо

Для оценки общей атрофии были использованы следующие показатели: • объемы ликворных субарахноидальных пространств и желудочков головного мозга, увеличение которых отражает общую атрофию головного мозга; • общий объем белого вещества головного мозга; • общий объем серого вещества. При визуальной проверке полученных результатов выяснилось, что программа AutoSeg в 12 случаях (7,9%) не справилась с тканевой классификацией внутричерепных структур на ликвор, серое и белое вещество головного мозга.

Для оценки регионарной атрофии вещества головного мозга были использованы три основных параметра: • Объемы подкорковых ядер серого вещества головного мозга; • Толщина коры в различных анатомо-функциональных зонах; • Объемы белого вещества согласно картам разбиения атласов и на основе зон интереса кортикальных структур по данным FreeSurfer.

Сегментация подкорковых ядер головного мозга необходима для оценки регионарной атрофии. В таблице 6 указаны зоны интереса, которые нам удалось оценить при помощи различных программных пакетов. Таблица 6 Перечень субкортикальных зон интереса, доступных для сегментации при помощи различных программных пакетов (билатерально) Зона интереса Таламус Хвостатое ядро Скорлупа Бледный шар Гиппокамп Прилежащее ядро FSL + + + + + + FreeSurfer + + + + + + + AutoSeg + + + + + + - Миндалевидное тело + Как

Пакет FreeSurfer — единственный программный пакет, который нам удалось использовать для осуществления сегментации кортикальных структур. В таблице 7 указаны зоны интереса, на которые разбивается кора головного мозга для дальнейшего анализа толщины, курватуры и других параметров. Визуальная оценка толщины кортикальных структур оценивалась при помощи программы QDEC, входящей в пакет FreeSurfer. Таблица 7 Анатомо-функциональные области интереса коры головного мозга, сегментируемые программой Fre

Сегментация белого вещества головного мозга производится на основе карт разбиения (parcellation maps), входящих в используемые атласы. Нам удалось выполнить сегментацию белого вещества при помощи программ FreeSurfer и AutoSeg. Номенклатура сегментации белого вещества при помощи FreeSurfer соответствует сегментации кортикального серого вещества согласно таблице 7, структуры №1-33. Таким образом, в каждой гемисфере белое вещество разделено на 33 зоны. Номенклатура сегментации белого (и соответс

Сегментация очагов мануальным методом выполнялась для 23 пациентов в силу высокой трудоемкости и длительности метода. Соответственно, статистическая обработка и сравнение результатов сегментации очагов автоматических программ между собой и с мануальным методом проводилась для данных 23 пациентов. Для каждого пациента и метода сегментации выполнялся визуальный контроль. Примеры визуального контроля показаны на рисунке 17, где для каждого метода приведены результаты сегментации в случае единичн

На основании проведенного анализа доступных программных пакетов нами был создан унифицированный алгоритм постпроцессинговой обработки исходных МРТ-изображений, выполненный в виде Shell-скриптов Linux и позволяющий при запуске выбрать один или несколько вариантов работы: 1. сегментация и волюметрия только общих и регионарных объемов структур головного мозга (на основе FSL); 2. сегментация и волюметрия общих и регионарных объемов головного мозга, а также толщины и других параметров кортикальног

При проведении исследований с использованием МРТ-морфометрии результаты, получаемые в процессе постпроцессинговой обработки, должны быть максимально однородными для обеспечения минимальной погрешности при сравнительном анализе данных. Как было показано выше, применяемые методы постпроцессинговой обработки приводят к близким, но тем не менее разным результатам, на основании чего можно сделать вывод о том, что для решения одной задачи в рамках одного исследования нельзя использовать разные инст

В целом в группе больных рассеянным склерозом обнаружена обратная зависимость между возрастом и общими показателями объема головного мозга — общим объемом, объемами белого и серого вещества (рисунок 24), что соответствует результатам, полученным при изучении нормального старения мозга [217]. а в о I 0 30 о 40 Возраст 40 Возраст J 48 46 о о о " - ч ^ Оо о п = 85 r„=0 73 Р < 0 001 Г ~ ° о о " = 85 || г = 0 71 Р<0СС1|| ч •0 m 32 со В 44 О о о ^ч*>чо о о о о о э 8

В целом результаты анализа атрофии таламуса, хвостатого ядра и скорлупы (рисунки 29 и

30) в сформированных нами группах больных PC согласуется с данными, полученными при анализе общей атрофии. a as Э 025 # га I со Z I I I1 [ * 0 24 °> 023 # - [ & 022 £ 04 8 S S 0 21 8 I I . 2 020 03 • J Норма PC 1 PC 2 PC 3 Группы по тяжести заболевания по шкале EDSS 1 1 1 1 Норма РС-1 РС-2 РС-3 Группы по тяжести инвалидизации по шкапе EDSS 5 ш 04 6 - I т ' о I __— * [ % 03 ' •

Мы не обнаружили прямой взаимосвязи между объемом очагов демиелинизации и тяжестью инвалидизации по шкале EDSS, как и в ряде проводимых ранее исследований, позволивших исследователям в свое время сделать

заключение о наличии при PC «клинико-радиологического парадокса» [218]. Результаты проведенного нами дисперсионного анализа (рисунок

31) показывают достоверное 106 увеличение общего объема очагов лишь у больных с тяжелой инвалидизацией и ВПРС. 50 45 40 m 35 & О I I * 30 | 2

Как уже упоминалось в разделе

1.3.2 данной работы, в процессе изучения ВИЧ-инфекции многие исследователи сообщали об обнаружении атрофических изменений в веществе головного мозга, при этом наиболее уязвимыми структурами считается хвостатое ядро и скорлупа, в особенности при выраженной иммуносупрессии. Эти изменения в свою очередь связаны с существенными когнитивными нарушениями, которые являются серьезной проблемой общественного здравоохранения. Исторически изучению регионарной атрофии

С целью выявить изменение объема регионарных структур головного мозга на ранних стадиях ВИЧ-инфекции, у 21 пациента из группы «ВИЧ» и 20 пациентов из группы «Норма 2» при помощи разработанного нами алгоритма была проведена воксельная морфометрия базальных ядер, в частности: прилежащего ядра, миндалевидного тела, хвостатого ядра, гиппокампа, бледного шара, скорлупы и таламуса. На рисунках 32-38 показаны результаты дисперсионного анализа полученных данных отдельно для каждой структуры. Объемы с

Помимо измерения общего объема белого вещества головного мозга, программа FreeSurfer позволяет осуществить картирование с последующим измерением объема локальных зон белого вещества. Картирование происходит в соответствии с локализацией и анатомо-функциональных областей интереса коры головного мозга, перечисленных в таблице 7 раздела

3.3.2. В каждой гемисфере выделяется 33 анатомические зоны (рис. 39). Рисунок 39. Сегментация регионов интереса белого и серого вещества головного мозга.