Исследование взаимосвязи роста структур головного мозга плода по данным магнитно-резонансной томографии

Исследование взаимосвязи роста структур головного мозга плода по данным магнитно-резонансной томографии

Автор: Погосян В.Б., Акулова А.Р., Паршин Д.В., Коростышевская А.М., Савелов А.А., Чупахин А.П.

Журнал: Российский журнал биомеханики @journal-biomech

Статья в выпуске: 4 (106) т.28, 2024 года.

Бесплатный доступ

Основным методом диагностики аномалий развития головного мозга плода на данный момент является ультразвуковая (УЗ) диагностика, при этом магнитно-резонансная (МР) диагностика используется в качестве дополнительного инструмента для верификации, выявленной патологий развития. Все аномалии развития так или иначе связаны с нарушением взаимоотношений мозговых структур, поэтому исследование закономерностей их внутри-утробного развития в норме – важная и нетривиальная научная задача, имеющая большое значение в клинической практике пренатальной диагностики. Кроме того, границы норм геометрических характеристик структур мозга плода все еще размыты и требуют уточнения. В настоящей работе рассмотрена выборка из 105 плодов второго и третьего тримест-ров развития без патологии головного мозга. В ходе анализа МРТ-изображений плодов исследовались линейные размеры различных мозговых структур: полушарий, мозолистого тела и мозжечка. Для минимизации ошибки измерения использовались данные, полученные от двух специалистов-радиологов, проводивших измерения указанных структур. Коэффициенты корреляции были рассчитаны для всех пар линейных измерений. Также был применен метод линейной регрессии для оценки взаимосвязи размеров структур мозга. На основе информационного критерия Акаике проводилось сравнение линейной и полиномиальной регрессии для анализа составленных статистических моделей. Показано, что взаимосвязь между увеличением отдельных размеров: лобно-затылочный и бипариетальный диаметры головного мозга, длина мозолистого тела, поперечный диаметр мозжечка, высота червя – различается в зависимости от срока гестации. Было доказано преимущество линейной модели зависимости роста структур головного мозга для каждого из рассматриваемых размеров по триместрам, по сравнению со степенной регрессией. Полученные в исследовании модели роста для линейных величин и каждого триместра позволят более точно определять, соответствует ли каждый конкретный случай внутриутробного развития мозга норме, используя новые знания о закономерностях взаимоотношений нескольких индивидуальных линейных измерений.

Еще

Мозг плода, рост мозговых структур, статистический анализ, магнитно-резонансная томография, МРТ плода

Короткий адрес: https://sciup.org/146282999

IDR: 146282999   |   DOI: 10.15593/RZhBiomeh/2024.4.06

Список литературы Исследование взаимосвязи роста структур головного мозга плода по данным магнитно-резонансной томографии

  • Anatomical and diffusion mri brain atlases of the fetal rhe-sus macaque brain at 85, 110 and 135 days gestation / Z. Liu, X. Wang, N. Newman, K.A. Grant, C. Studholme, C.D. Kroenke // Neuroimage. – 2020. – Vol. 206. – P. 116310.
  • Shi, Y. Modeling brain development and diseases with hu-man cerebral organoids / Y. Shi, Q. Wu, X. Wang // Current Opinion in Neurobiology. – 2021. – Vol. 66. – P. 103–115.
  • Rakic, P. Evolution of the neocortex: a perspective from de-velopmental biology / P. Rakic // Nature Reviews Neurosci-ence. – 2009. – Vol. 10. – P. 724–735.
  • Функциональная асимметрия мозга: механика пространственной организации мозга человека / Н.К. Оконская, Т.А. Осечкина, М.А. Аликина, Т.Ф. Пепеляева, В.Ю. Иванкин, М.А, Ермаков // Российский журнал биомеханики. – 2018. – № 22. – С. 253–265.
  • Лохов, В.А. Биомеханический анализ ростовых деформаций / В.А. Лохов // Российский журнал биомеханики. – 2019. – № 23. – С. 261–266.
  • Growth and remodelling of living tissues: perspectives, challenges and opportunities / D. Ambrosi, M. Ben Amar, C.J. Cyron, A. DeSimone, A. Goriely, J.D. Humphrey, E. Kuhl // Journal of the Royal Society Interface 16. – 2019 – Vol. 0233. DOI: 10.1098/rsif.2019.0233.
  • Ganghoffer, J.F. Nonconvex model of material growth: Mathematical theory / J.F. Ganghoffer, P.I. Plotnikov, J. Sokolowski // Archive for Rational Mechanics and Anal-ysis. – 2018. – Vol. 230. – P. 839–910.
  • Associations between cognitive and brain volume changes in cognitively normal older adults / N.M. Armstrong, Y. An, J.J. Shin, O.A. Williams, J. Doshi, G. Erus, C. Davatzikos, L. Ferrucci, L.L. Beason-Held, S.M. Resnick // NeuroImage. – 2020. – Vol. – 223. – P. 117289.
  • Reddy, U.M. Prenatal imaging: ultrasonography and mag-netic resonance imaging / U.M. Reddy, R.A. Filly, J.A. Copel // Obstetrics and gynecology. – 2008. – Vol. 112. – P. 145.
  • Garel, C. MRI of the Fetal Brain / C. Garel. – Springer, 2004.
  • Automatic brain tissue segmentation in fetal mri using con-volutional neural networks / N. Khalili, N. Lessmann, E. Turk, N. Claessens, R. de Heus, T. Kolk, M.A. Viergever, M.J. Benders, I. Iˇsgum // Magnetic resonance imaging. – 2019. – Vol. 64. – P. 77–89.
  • Real-time automatic fetal brain extraction in fetal mri by deep learning, in: 2018 IEEE / S.S.M. Salehi, S.R. Hashemi, C. Velasco-Annis, A. Ouaalam, J.A. Estroff, D. Erdogmus, S.K. Warfield, A. Gholipour // 15th International Sympo-sium on Biomedical Imaging (ISBI 2018), IEEE. – 2018. – P. 720–724.
  • Deformable slice-to-volume registration for motion correc-tion of fetal body and placenta mri / A. Uus, T. Zhang, L.H. Jackson, T.A. Roberts, M.A. Rutherford, J.V. Hajnal, M. Deprez // IEEE transactions on medical imaging. – 2020. – Vol. 39. – P. 2750–2759.
  • Quantitative mri measurements of human fetal brain devel-opment in utero/ R. Grossman, C. Hoffman, Y. Mardor, A. Biegon // Neuroimage. – 2006. – Vol. 33. – P. 463–470.
  • Automatic quantitative mri texture analysis in small-for-gestational-age fetuses discriminates abnormal neonatal neurobehavior / M. Sanz-Cortes, G.A. Ratta, F. Figueras, E. Bonet-Carne, N. Padilla, A. Arranz, N. Bargallo, E. Gratacos // PLoS One. – 2013. – Vol. 8 – P. e69595.
  • Fetal brain anomalies associated with ventriculomegaly or asymmetry: an mri-based study / E. Barzilay, O. Bar-Yosef, S. Dorembus, R. Achiron, E. Katorza //American Journal of Neuroradiology. – 2017. – Vol. 38. – P. 371–375.
  • Fetal mri of the central nervous system: state-of-the-art / L. Manganaro, S. Bernardo, A. Antonelli, V. Vinci, M. Saldari, C. Catalano // European journal of radiology. – 2017. – Vol. 93. – P. 273–283.
  • Mri of the fetal brain / C. Weisstanner, G. Kasprian, G. Gruber, P. Brugger, D. Prayer // Clinical neuroradiology. – 2015. – Vol. 25. – P. 189–196.
  • Claude, I. Fetal brain mri: segmentation and biometric anal-ysis of the posterior fossa / I. Claude, J.L. Daire, G. Sebag // IEEE Transactions on Biomedical Engineering. – 2004. – Vol. 51. – P. 617–626.
  • Mechanics of the brain: perspectives, challenges, and oppor-tunities / A. Goriely, M.G. Geers, G.A Holzapfel, J. Jayamohan, A. J´erusalem, S. Sivaloganathan, W. Squier, J.A. van Dommelen, S. Waters, E. Kuhl // Biomechanics and modeling in mechanobiology. – 2015. – Vol. 14. – P. 931–965.
  • Trofimova, T.N. The capabilities of mri in studying for-mation of the fetal brain / T.N. Trofimova, A.D. Khalikov M. Semenova // Diagnostic radiology and radiotherapy. – 2018. – P. 6–15.
  • Fetal cerebellar area: Ultrasound reference ranges at 13–39 weeks of gestation / L. Manzo, G. Orlandi, O. Gabrielli, P. Toscano, E. Lella, A. Lettieri, L. Mazzarelli, G. Sica, L. Di Meglio, L. Di Meglio, G. Ruffo, C. Sica, F. Gulino, G. Incognito, A. Tuscano, A. Giorno, A. Meglio // Journal of Clinical Medicine. – 2023. – Vol. 12. – P. 4080.
  • Hogg, R.V. Introduction to mathematical statistics / R.V. Hogg, J. McKean, A.T. Craig. – Pearson Education, 2005. – 704 р.
  • Cavanaugh, J.E. The akaike information criterion: Back-ground, derivation, properties, application, interpretation, and refinements / J.E. Cavanaugh, A.A. Neath // WIREs Computational Statistics. – 2019. – Vol. 11.
  • Nagelkerke, N.J. A note on a general definition of the coef-ficient of determination / N.J. Nagelkerke // Biometrika. – 1991. – Vol. 78. – P. 691–692.
  • Measurements of the normal fetal brain at gestation weeks 17 to 23: a mri study / N.C. Moreira, J. Teixeira, R. Themudo, H. Amini, O. Axelsson, R. Raininko, J. Wikstrom // Neuroradiology. – 2011. – Vol. 53. – P. 43–48.
  • Quantification of total fetal brain volume using 3d mr imag-ing data acquired in utero / D. Jarvis, R. Akram, L. Mandefield, M. Paddock, P. Armitage, P.D. Griffiths // Prenatal diagnosis. – 2016. – Vol. 36. – P. 1225–1232.
  • Jarvis, D.A. Normative volume measurements of the fetal intra-cranial compartments using 3d volume in utero mr im-aging / D.A. Jarvis, C.R. Finney, P.D. Griffiths // European radiology. – 2019. – Vol. 29. – P. 3488–3495.
  • Normative biometry of the fetal brain using magnetic reso-nance imaging / V. Kyriakopoulou, D. Vatansever, A. Davidson, P. Patkee, S. Elkommos, A. Chew, M. Martinez-Biarge, B. Hagberg, M. Damodaram, J. Allsop // Brain Structure and Function. – 2017. – Vol. 222. – P. 2295–2307.
  • Normative fetal brain growth by quantitative in vivo mag-netic resonance imaging / C. Clouchoux, N. Guizard, A.C. Evans, A.J. du Plessis, C. Limperopoulos // American journal of obstetrics and gynecology. – 2012. – Vol. 206. – P. 173–e1.
Еще
Статья научная
QR-код для установки приложения SciUp Наведите камеру и скачайте бесплатное приложение SciUp