Próba zastosowania ilościowej analizy obrazów TK w różnicowaniu guzów i udarów – badanie wstępne
Wstęp: Neuroobrazowanie jest standardowym badaniem stosowanym w diagnostyce ośrodkowego układu nerwowego (OUN). Podstawowymi narzędziami diagnostycznymi w obrazowaniu OUN są tomografia komputerowa (TK) oraz rezonans magnetyczny. W przypadku wystąpienia nagłych ogniskowych lub uogólnionych objawów...
| Main Authors: | , , , , |
|---|---|
| Format: | Article |
| Language: | English |
| Published: |
Medical Communications Sp. z o.o.
2014-07-01
|
| Series: | Aktualności Neurologiczne |
| Subjects: | |
| Online Access: | http://neurologia.com.pl/index.php/wydawnictwa/2014-vol-14-no-2/proba-zastosowania-ilosciowej-analizy-obrazow-tk-w-roznicowaniu-guzow-i-udarow-badanie-wstepne?aid=751 |
| Summary: | Wstęp: Neuroobrazowanie jest standardowym badaniem stosowanym w diagnostyce ośrodkowego układu nerwowego
(OUN). Podstawowymi narzędziami diagnostycznymi w obrazowaniu OUN są tomografia komputerowa
(TK) oraz rezonans magnetyczny. W przypadku wystąpienia nagłych ogniskowych lub uogólnionych
objawów neurologicznych należy w pierwszej kolejności podejrzewać udar mózgu. Obecnie badaniem pierwszego
rzutu w diagnostyce neuroradiologicznej jest badanie TK. W przedstawionej pracy podjęto próbę sprawdzenia, czy
jest możliwa ilościowa analiza obrazów TK, pozwalająca odróżnić zmiany rozrostowe OUN od udarów niedokrwiennych.
Materiały i metody: Analizę oparto na porównaniu dwóch patologii OUN: udaru niedokrwiennego
oraz zmiany rozrostowej. Ocenie poddano obrazy TK mózgowia, na których wyodrębniono zmianę patologiczną.
Podczas kolejnych etapów pracy przeprowadzono: konwersję danych, definiowanie obszarów zainteresowania (ROI),
estymację cech tekstury, selekcję cech z zastosowaniem czterech różnych metod oraz klasyfikację opartą na
sztucznej sieci neuronowej. Wyniki: Odnotowano różną skuteczność zastosowanych metod, co dało podstawę
do stwierdzenia, że ilościowa analiza wybranych cech tekstury obrazu pozwala odgraniczyć klasy przypisane do
omawianych patologii, natomiast użycie sztucznych sieci neuronowych do klasyfikacji danych wskazuje na ich
skuteczność i przydatność jako narzędzi stosowanych w analizie wybranych danych. Podsumowanie: W sytuacji
gdy badanie neuroradiologiczne nie wypada jednoznacznie, a leczenie udaru i guza mózgu różnią się diametralnie,
istnieje możliwość zastosowania przedstawionej analizy w celu skrócenia czasu potrzebnego do postawienia
właściwej diagnozy. Przedstawione wyniki mają jednak charakter wstępny i wymagają dalszej analizy na
większej grupie pacjentów. |
|---|---|
| ISSN: | 1641-9227 2451-0696 |