ISSN 2071-8594

Российская академия наук

Главный редактор

Г.С. Осипов

В.Н. Гридин, В.А. Перепелов, В.И. Солодовников Нейросетевой анализ данных диффузионно-тензорной МРТ для определения доминирующей патологии головного мозга

Аннотация.

В работе осуществляется нейросетевой анализ данных диффузионно-тензорной магнитно-резонансной томографии для выявления структур мозга наиболее информативных для определения доминирующей патологии при подозрении на церебральную микроангиопатию или изолированную болезнь Альцгеймера. Изучаются данные, полученные для 19 областей мозга, проводится их предобработка и визуализация с использованием самоорганизующихся карт Кохонена. Выделяется ряд областей претендентов для построения классификатора. Дополнительная проверка для подтверждения полученного результата осуществляется с использованием многослойного персептрона.

Ключевые слова:

диффузионно-тензорная магнитно-резонансная томография, ДТ-МРТ, болезнь Альцгеймера, церебральная микроангиопатия, нейронная сеть, самоорганизующиеся карты Кохонена, Self-Organizing Maps, многослойный персептрон.

Стр. 43-52.

DOI 10.14357/20718594180404

Литература

1. Лобзин В.Ю., Киселёв В.Н., Фокин В.А., Емелин А.Ю., Воробьёв С.В., Лупанов И.А., Соколов А.В., Ефимцев А.Ю. Применение магнитно-резонансной морфометрии в диагностике болезни Альцгеймера и сосудистых когнитивных нарушений // Вестник российской военно-медицинской академии. – 2013. №3(43). С. 1-7.
2. Магонов Е.П., Катаева Г.В., Трофимова Т.Н. Современные методы автоматического вычисления объема внутричерепного пространства при МРТ- морфометрии головного мозга // Вестник Новгородского государственного университета им. Ярослава Мудрого, 2015, №2 (85). С. 98-104.
3. Тишкина А.О. Метод автоматического количественного анализа микрофотографий срезов мозга // Нейрохимия, 2009, том 26, № 4. С. 341-346.
4. Kodama N., Kawase Y., Okamoto K. Application of Texture Analysis to Differentiation of Dementia with Lewy Bodies from Alzheimer’s Disease on Magnetic Resonance Images // IFMBE Proceedings, 2016, Vol. 14/3 Track 09, pp. 1444-1446.
5. Китаев С.В., Попова Т.А. Принципы визуализации диффузионного тензора и его применение в неврологии// Анналы неврологии. 2012; 6(1). С. 48–54.
6. Bozzali M, Falini A, Franceschi M, Cercignani M, Zuffi M, Scotti G, Comi G, Filippi M. White matter damage in Alzheimer's disease assessed in vivo using diffusion tensor magnetic resonance imaging. J Neurol Neurosurg Psychiatry. 2002; 72(6): pp.742–746.
7. Пронин И.Н., Фадеева Л.М., Захарова Н.Е., Долгушин М.Б., Подопригора А.Е., Корниенко В.Н. Диффузионная тензорная магнитно-резонансная томография и трактография//Анналы неврологии. 2008; 2(1). С.36–40.
8. Сайт компании BaseGroupLabs, Самоорганизующиеся карты Кохонена — математический аппарат [Электронный ресурс]. - Режим доступа: https://basegroup.ru/community/articles/som (10.10.2018)
9. Kohonen T., Self-Organizing Maps(2-nd edition), Springer, 1997.
10. Осовский С. Нейронные сети для обработки информации. – М.: Финансы и статистика, 2002. – 344 с.
11. Хайкин С. Нейронные сети: полный курс. 2-е изд. / Пер. с англ. - М.: Вильямс, 2006. 1104 с. (Simon Haykin, Neural Networks: A Comprehensive Foundation. Second Edition. Prentice Hall, Inc., 1999. 1104 p.)