Работа посвящена разработке методов автоматического выделения и анализа областей интереса врачей-исследователей, занимающихся изучением влияния трансплантированных мезенхимальных стволовых клеток на очаги ишемического инсульта у лабораторных животных. Области интереса представлены зонами ишемического поражения на T2-снимках МРТ и скоплениями стволовых клеток на SWI-снимках МРТ. Для сегментации зон ишемии рассматриваются возможности выделения спектральных и визуальных информативных характеристик с применением преобразования Фурье. Формализация задачи трекинга скоплений стволовых клеток сведена к транспортной задаче. Наиболее вероятное движение скоплений визуализируется с помощью средств когнитивной графики, что помогает врачам-исследователям строить стратегии возможного лечения с применением клеточной терапии.
Литература
1. Повещенко А. Ф., Повещенко О. В., Коненков В. И. Современные достижения в создании методов изучения миграции стволовых клеток // Научные сообщения. Вестник РАМН. – 2013. – № 9. – С. 46–51.
2. Скуратов А. Г., Лызиков А. Н., Петренев Д. Р. Методики трекинга трансплантированных мезенхимальных стволовых клеток в организме реципиента. // Проблемы здоровья и экологии. – 2014. – № 4. – С. 84–89.
3. Гальцева И. В., Менделеева Л. П., Давыдова Ю. О., Соловьев М. В., Капранов Н. М., Кузьмина Л. А., Грибанова Е. О., Гапонова Т. В., Савченко В. Г. Исследование минимальной остаточной болезни
методом многоцветной проточной цитофлуориметрии у больных множественной миеломой после трансплантации аутологичных гемопоэтических стволовых клеток // ОГ. – 2017. – № 2. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/issledovanie-minimalnoy-ostatochnoy-bolezni-metodom-mnogotsvetnoy-protochnoy-tsitofluorimetrii-u-bolnyh-mnozhestvennoy-mielomoy (Дата обращения: 09.08.2020).
4. Гольдштейн Д. В., Фатхудинов Т. Х. Актуальные вопросы клеточной терапии миокарда // Вестник РАМН. – 2012. – № 4. – С. 16–24.
5. Тицкая Е. В. и др. Перспективы применения клеточных технологий в реабилитации больных сердечно-сосудистыми заболеваниями // Современные проблемы науки и образования. – 2016. – № 6. URL: http://www.science-education.ru/ru/article/view?id=25741 (Дата обращения: 09.08.2020).
6. Бисага Г. Н. и др. Применение мезенхимальных стволовых клеток при атрофии зрительных нервов у больных рассеянным склерозом: пилотное исследование // Анналы клинической и экспериментальной неврологии. – 2017. – № 2. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/primenenie-mezenhimalnyh-stvolovyh-kletok-pri-atrofii-zritelnyh-nervov-u-bolnyh-rasseyannym-sklerozom-pilotnoe-issledovanie (Дата обращения: 09.08.2020).
7. Лызиков А. Н., Осипов Б. Б., Скуратов А. Г., Призенцов А. А. Стволовые клетки в регенеративной медицине: достижения и перспективы // Проблемы здоровья и экологии. – 2015. – № 3. – С. 4–8.
8. Фраленко В. П., Хачумов М. В., Шустова М. В. Анализ инструментальных средств обработки и визуализации биомедицинских данных магнитно-резонансной томографии (обзор литературы). // Вестник новых медицинских технологий. – 2016. – № 4. – С. 307–315.
9. Mouyan Zou, Dongfeng Wang. Texture identification and image segmentation via Fourier transform. Proc. SPIE4550, Image Extraction, Segmentation, and Recognition, (21 September 2001); doi: 10.1117/12.441495.
10. Malkov Y., Ponomarenko A., Krylov V., Logvinov A. Approximate nearest neighbor algorithm based on navigable small world graphs. Inf. Syst. 2014; 45: 61–68.
11. Hastie T., Tibshirani R., Friedman J. The Elements of Statistical Learning: Data Mining, Inference, and Prediction. 2nd ed. New York: Springer-Verlag, 2009. 745 p.
12. Фраленко В. П., Шустова М. В. Программный комплекс для автоматического выделения, визуализации ирасчета информативных характеристик областей интереса в биомедицинских данных МРТ. // Вестник новых медицинских технологий, электронный журнал. – 2017. – № 4. URL: http://www.medtsu.tula.ru/VNMT/Bulletin/E2017–4/6–3.pdf (Дата обращения: 09.08.2020)
13. Кониева А. А. Влияние экзогенных мезенхимальных стволовых клеток плаценты человека на динамику некоторых патологических процессов ЦНС в эксперименте: дисс. … канд. медиц. наук. – Москва, 2010. – 117 с.
2. Скуратов А. Г., Лызиков А. Н., Петренев Д. Р. Методики трекинга трансплантированных мезенхимальных стволовых клеток в организме реципиента. // Проблемы здоровья и экологии. – 2014. – № 4. – С. 84–89.
3. Гальцева И. В., Менделеева Л. П., Давыдова Ю. О., Соловьев М. В., Капранов Н. М., Кузьмина Л. А., Грибанова Е. О., Гапонова Т. В., Савченко В. Г. Исследование минимальной остаточной болезни
методом многоцветной проточной цитофлуориметрии у больных множественной миеломой после трансплантации аутологичных гемопоэтических стволовых клеток // ОГ. – 2017. – № 2. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/issledovanie-minimalnoy-ostatochnoy-bolezni-metodom-mnogotsvetnoy-protochnoy-tsitofluorimetrii-u-bolnyh-mnozhestvennoy-mielomoy (Дата обращения: 09.08.2020).
4. Гольдштейн Д. В., Фатхудинов Т. Х. Актуальные вопросы клеточной терапии миокарда // Вестник РАМН. – 2012. – № 4. – С. 16–24.
5. Тицкая Е. В. и др. Перспективы применения клеточных технологий в реабилитации больных сердечно-сосудистыми заболеваниями // Современные проблемы науки и образования. – 2016. – № 6. URL: http://www.science-education.ru/ru/article/view?id=25741 (Дата обращения: 09.08.2020).
6. Бисага Г. Н. и др. Применение мезенхимальных стволовых клеток при атрофии зрительных нервов у больных рассеянным склерозом: пилотное исследование // Анналы клинической и экспериментальной неврологии. – 2017. – № 2. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/primenenie-mezenhimalnyh-stvolovyh-kletok-pri-atrofii-zritelnyh-nervov-u-bolnyh-rasseyannym-sklerozom-pilotnoe-issledovanie (Дата обращения: 09.08.2020).
7. Лызиков А. Н., Осипов Б. Б., Скуратов А. Г., Призенцов А. А. Стволовые клетки в регенеративной медицине: достижения и перспективы // Проблемы здоровья и экологии. – 2015. – № 3. – С. 4–8.
8. Фраленко В. П., Хачумов М. В., Шустова М. В. Анализ инструментальных средств обработки и визуализации биомедицинских данных магнитно-резонансной томографии (обзор литературы). // Вестник новых медицинских технологий. – 2016. – № 4. – С. 307–315.
9. Mouyan Zou, Dongfeng Wang. Texture identification and image segmentation via Fourier transform. Proc. SPIE4550, Image Extraction, Segmentation, and Recognition, (21 September 2001); doi: 10.1117/12.441495.
10. Malkov Y., Ponomarenko A., Krylov V., Logvinov A. Approximate nearest neighbor algorithm based on navigable small world graphs. Inf. Syst. 2014; 45: 61–68.
11. Hastie T., Tibshirani R., Friedman J. The Elements of Statistical Learning: Data Mining, Inference, and Prediction. 2nd ed. New York: Springer-Verlag, 2009. 745 p.
12. Фраленко В. П., Шустова М. В. Программный комплекс для автоматического выделения, визуализации ирасчета информативных характеристик областей интереса в биомедицинских данных МРТ. // Вестник новых медицинских технологий, электронный журнал. – 2017. – № 4. URL: http://www.medtsu.tula.ru/VNMT/Bulletin/E2017–4/6–3.pdf (Дата обращения: 09.08.2020)
13. Кониева А. А. Влияние экзогенных мезенхимальных стволовых клеток плаценты человека на динамику некоторых патологических процессов ЦНС в эксперименте: дисс. … канд. медиц. наук. – Москва, 2010. – 117 с.
Для цитирования
Шустова М.В., Фраленко В.П., Хачумов М.В. Выделение и анализ областей интереса врача-исследователя по данным МРТ головного мозга лабораторных животных. Врач и информационные технологии. 2020; S1: 70-76. doi: 10.37690/1811-0193-2020-S1-70-76.
Документы
Ключевые слова