АНАЛИЗ ДИНАМИКИ МУКОПОЛИСАХАРИДОЗА 1 ТИПА НА ОСНОВЕ ДАННЫХ МРТ

Обложка
  • Авторы: Богданов Е.В.1
  • Учреждения:
    1. Российский научный центр хирургии имени академика Б. В. Петровского
  • Выпуск: № 2 (2025)
  • Страницы: 97-104
  • Раздел: ПРИБОРЫ, СИСТЕМЫ И ИЗДЕЛИЯ МЕДИЦИНСКОГО НАЗНАЧЕНИЯ
  • URL: https://bakhtiniada.ru/2307-5538/article/view/296798
  • ID: 296798

Цитировать

Полный текст

Аннотация

Актуальность и цели. Мукополисахаридоз 1 типа (МПС 1) является редким наследственным заболеванием лизосомного метаболизма, что приводит к накоплению гликозаминогликанов в тканях организма. Вследствие нейродегенеративных изменений у пациентов с МПС 1 наблюдаются когнитивные и моторные нарушения, которые требуют постоянного клинического мониторинга. Магнитно-резонансная томография (МРТ) является основным инструментом визуализации структурных изменений в головном мозге, однако традиционные методы анализа МРТ-данных обладают рядом ограничений, связанных с субъективной интерпретацией изображений и высокой трудоемкостью обработки данных. Материалы и методы. В настоящем исследовании предложен алгоритм автоматизированного анализа МРТ-данных, направленный на оценку динамики изменений структуры головного мозга у пациентов с МПС 1. Алгоритм включает несколько ключевых этапов: предобработку изображений, количественный анализ объемов серого и белого вещества, а также желудочков. Вычисление объемов мозговых структур осуществляется на основе сегментированных данных, после чего производится их сравнение с возрастными и половыми нормативами. Особое внимание в алгоритме уделено расчету отклонений объемов серого и белого вещества, а также желудочков мозга от референтных значений, что позволяет количественно оценить степень нейродегенеративных изменений. На основе этих данных осуществляется оценка динамики заболевания путем сравнения параметров на последовательных временных точках. Введенные критерии изменения объемов мозговых структур позволяют определить степень прогрессирования патологического процесса, а также спрогнозировать дальнейшее развитие заболевания на основе экстраполяции текущих трендов. Результаты и выводы. Реализация алгоритма проведена в программной среде MATLAB, что обеспечивает автоматизацию обработки изображений, повышение точности расчетов и удобство интерпретации результатов. Разработанный подход протестирован на клинических данных пациентов с установленным диагнозом МПС 1, что позволило подтвердить его эффективность в оценке динамических изменений структур головного мозга.

Об авторах

Евгений Владимирович Богданов

Российский научный центр хирургии имени академика Б. В. Петровского

Автор, ответственный за переписку.
Email: Evgeniy.bogdanov95@gmail.com

аспирант

(Россия, г. Москва, ул. Фотиевой, 10, с. 1)

Список литературы

  1. Вашакмадзе Н. Д. Применение методов нейровизуализации для диагностики и мониторинга прогрессирования редких наследственных заболеваний // Вестник радиологии. 2020. № 5. С. 45–52.
  2. Palmucci S. [et al.]. Imaging findings of mucopolysaccharidoses: a pictorial review // Insights Imaging. 2013. № 4. P. 443–459.
  3. Reichert R. Neuroimaging Findings in Patients with Mucopolysaccharidosis: What You Really Need to Know // RadioGraphics. 2016. Vol. 36, № 5. P. 1448–1462.
  4. Nagano R. Three-dimensional CT and histopathological findings of airway malacia in Hunter syndrome // Tokai J Exp Clin Med. 2007. Vol. 32. № 2. P. 59–61.
  5. Союз педиатров России. Мукополисахаридоз I типа у детей : клинические рекомендации. М. : Союз педиатров России, 2016. 32 с.
  6. Davison J. E. Quantitative in vivo brain magnetic resonance spectroscopic monitoring of neurological involvement in mucopolysaccharidosis type II (Hunter Syndrome) // Journal of Inherited Metabolic Disease: Official Journal of the Society for the Study of Inborn Errors of Metabolism. 2010. Vol. 33. P. 395–399.
  7. Davison J. E. Intellectual and neurological functioning in Morquio syndrome (MPS IVa) // Journal of inherited metabolic disease. 2013. Vol. 36. P. 323–328.
  8. Rasalkar D. D. Pictorial review of mucopolysaccharidosis with emphasis on MRI features of brain and spine // The British journal of radiology. 2011. Vol. 84, № 1001. P. 469–477.
  9. Jan Ya-Ting. Adjunct diagnostic value of radiological findings in mucopolysaccharidosis type IVa-related thoracic spinal abnormalities: a pilot study // Orphanet journal of rare diseases. 2022. Vol. 17, № 1. P. 296.
  10. Mandolfo O. Innate Immunity in Mucopolysaccharide Diseases // International journal of molecular sciences. 2022. Vol. 23, № 4. P. 1999.

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML


Creative Commons License
Эта статья доступна по лицензии Creative Commons Attribution 4.0 International License.

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».