Kỹ thuật chụp ảnh não mới được áp dụng cho chứng rối loạn tâm thần
Các nhà nghiên cứu Tây Ban Nha từ UPNA / NUP-Đại học Công lập Navarre nhằm xác định sự khác biệt trong các phần cụ thể của não ở bệnh nhân loạn thần so với người thân khỏe mạnh của họ hoặc những người khác.
Trưởng nhóm nghiên cứu Beatriz del Cerro cho biết: “Chúng tôi đã thấy rằng ở những người trải qua đợt rối loạn tâm thần đầu tiên, vùng não của hạch dưới vỏ có những khác biệt nhất định về kích thước so với những người khỏe mạnh.
Phát hiện này, ở một mức độ nhất định, mâu thuẫn với những gì đã được báo cáo trong các tài liệu tâm thần học.
Cerro cho rằng điều trị bằng dược lý chống loạn thần có thể là yếu tố quyết định sự khác biệt này vì nghiên cứu mới xem xét bệnh nhân trong những tuần đầu điều trị bằng thuốc, trong khi các nghiên cứu trước đó cung cấp dữ liệu về những bệnh nhân đã điều trị bằng thuốc trong một thời gian dài.
Các nhà lãnh đạo dự án muốn phát triển các phương pháp tự động để tăng chất lượng của MRI và tính toán các kích thước mong muốn trong phân tích hình ảnh.
Một nghiên cứu song song tập trung vào các khía cạnh lâm sàng của bệnh nhân liên quan đến các phương pháp siêu phân giải mới này.
Mẫu trong nghiên cứu này bao gồm những người đã có đợt rối loạn tâm thần đầu tiên, những người có liên quan đến họ và nhóm không liên quan thứ ba có giới tính, độ tuổi và trình độ học vấn tương tự. Trong nghiên cứu, tất cả đều được chụp cộng hưởng từ não.
Một khi hình ảnh cộng hưởng từ tiếp cận UPNA, các nhà nghiên cứu có hai nhiệm vụ chính trước mắt.
Thứ nhất, họ sử dụng kỹ thuật siêu phân giải toán học để tái tạo và nâng cao chất lượng của hình ảnh thu được từ thiết bị y tế, thứ hai, họ phân đoạn từng hình ảnh bằng cách áp dụng kỹ thuật trí tuệ nhân tạo; nói cách khác, họ chia nó thành các phần khác nhau (các nhóm pixel có các đặc điểm chung) để đơn giản hóa nó hoặc hoán đổi phần biểu diễn của nó cho một phần khác dễ phân tích hơn.
Nhà nghiên cứu Aranzazu Jurio giải thích: “Để làm được điều này, chúng tôi đã sử dụng phần mềm thương mại đã tồn tại, nhưng chúng tôi đã cải thiện các thuật toán và điều chỉnh chúng cho phù hợp với mục đích của chúng tôi.
“Chúng tôi có thể thấy rằng phương pháp mới của chúng tôi, dựa trên các hàm nhóm, thu được kết quả tốt nhất trong tất cả các hình ảnh trong thử nghiệm,” các tác giả cho biết.
Nguồn: Đại học Basque Country
