У статті описаний алгоритм розробленої нами програми, що знаходить середню лінію звивини за даними атласу Тайлераха і потім проектує отриману лінію на поверхню скальпа. Крім того, описаний в статті алгоритм дозволяє визначити товщину звивини в кожній точці середньої лінії.

Анотація наукової статті за медичними технологіями, автор наукової роботи - Каркіщенко Н. Н., Вартанов А. А., Чайванов Д. Б.


Algoritm of convolutions medium-line projection of human brain on a scalp surface

In this paper we describe algorithm finding the medium-line of a convolution of human brain and projection this line on a scalp surface using Talairah's stereotaxic atlas. This algorithm can also find the thickness of a convolution in every point of medium line.


Область наук:
  • Медичні технології
  • Рік видавництва діє до: 2012
    Журнал: біомедицина

    Наукова стаття на тему 'Алгоритм побудови проекцій середніх ліній звивин головного мозку людини на поверхню скальпа'

    Текст наукової роботи на тему «Алгоритм побудови проекцій середніх ліній звивин головного мозку людини на поверхню скальпа»

    ?Біомедицина • № 2, 2012 C. 105-108

    е Короткі повідомлення

    Алгоритм побудови проекцій середніх ліній звивин головного мозку людини на поверхню скальпа

    М.М. Каркіщенко1, А.А. Вартанов2, Д.Б. Чайванов2

    1 - Науковий центр біомедичних технологій РАМН, Московська область

    2 - НДЦ «Курчатовський інститут», Москва

    Контактна інформація: к.ф-м.н. Чайванов Дмитро Борисович Ця електронна адреса захищена від спам-ботів. Вам потрібно увімкнути JavaScript, щоб побачити її.

    У статті описаний алгоритм розробленої нами програми, що знаходить середню лінію звивини за даними атласу Тайлераха і потім проектує отриману лінію на поверхню скальпа. Крім того, описаний в статті алгоритм дозволяє визначити товщину звивини в кожній точці середньої лінії.

    Ключові слова: звивини головного мозку, нейротерапія, транскраніальна нейростімуляція, стереотаксичний атлас.

    Методи нейростімуляціі широко застосовуються в клінічній практиці для лікування різних захворювань [1, 6]. Для здійснення нейростімуляціі велику важливість представляє завдання наведення стимулюючих електродів на задані структури мозку - зокрема, на звивини головного мозку. Для найбільш ефективної стимуляції ширина електродів також повинна вибиратися з урахуванням ширини звивини.

    Рішення даного завдання, крім того, є важливим проміжним етапом верифікації описаних нами в цій статті і раніше методів проектування різних структур мозку на поверхню скальпа [2, 4]. Дійсно, для такої верифікації необхідно нанести на поверхню скальпа структури головного мозку, які буде потім

    легко виділити на МРТ-зображенні. До подібних структур, зокрема, відносяться звивини кори головного мозку людини. Помітивши в характерних точках звивин (наприклад, в кінцях середніх ліній) контрастні маркери, можна визначити після МРТ-знімки відхилення розрахункових і реальних проекцій мозкових структур.

    Цілями даної роботи є:

    1) побудова проекцій середніх ліній звивин головного мозку за даними атласу Тайлераха [7] на поверхню скальпа;

    2) визначення ширини звивини в кожній точці середньої лінії.

    Метод розрахунку, запропонований нами в даній статті, дозволяє розрахувати кутові координати середньої лінії про-

    екций звивин. Структурна схема алгоритму розрахунку представлена ​​на рис.

    Алгоритм знаходження кордону обраної звивини полягав у виборі таких точок по атласу Тайлераха, які одночасно належать заданій звивині і мають хоча б одну з 26 пов'язаних точок, які не належать обраній звивині. При цьому перебір проводився по всіх точках звивини.

    поверхні кордону і потім виключення точок, віддалених на відстань не більше г від кордону. Теоретично, оптимальне значення г визначається мінімізацією середнього квадратичного відхилення реального відстані зсуву кордону безлічі по дискретної сітці від константи г при всіляких кутах розташування нормалі в просторі. З урахуванням результатів чисельних експериментів, ми

    Мал. Структурна схема алгоритму розрахунку.

    Алгоритм побудови нормалі до поверхні звивини аналогічний описаному нами раніше алгоритму, що застосовувався для знаходження нормалі до поверхні черепа [4].

    Алгоритм перевірки можливості стиснення визначає, на якій відстані від поверхні знаходиться точка, отримана зрушенням на відстань г уздовж побудованої нормалі до поверхні. Якщо відстань менше ніж 2/3 г, то стиснення не відбувається. Таким точкам присвоюється індекс п - число, рівне номеру кроку алгоритму, на якому вперше не відбулося стиснення в цих точках. Ці точки - частина середньої лінії кінцевого результату роботи алгоритму. Якщо після такої перевірки ми не можемо провести стиснення ні в одній з точок поверхні, то програма закачує роботу.

    Алгоритм стиснення області полягає в побудові поля нормалей до по-

    взяли г = 2 мм. Під час твори операції стиснення відбувається перевірка однозв'язного безлічі, тобто того факту, що безліч має рівно одну компоненту зв'язності. Це реалізовано в програмі з використанням алгоритму пошуку «в ширину» зв'язкових компонентів орієнтованого графа [5].

    Результат розрахунку і його практичне застосування

    В результаті розрахунку ми отримали лінії всередині звивин і безліч індексів, кожен з яких відповідає точці на середньої лінії. Середня лінія характеризує геометричний «скелет» звивини як тіла в просторі, при цьому вона може розгалужуватися, тобто являє собою образ графа при безперервному вкладенні в простір. Кількість кроків п, необхідних для локалізації точки середньої лінії, ха-

    Алгоритм побудови проекцій середніх ліній звивин головного мозку людини на поверхню скальпа

    рактерізует «товщину» звивини в даній точці, яку з достатньою для практичного застосування точністю можна оцінити за формулою:

    В = 4 • п • г

    В якості системи координат середньої лінії зручно використовувати кутові координати, докладно описані нами раніше [4]. Тоді результат буде в доста-

    точної ступеня інваріантний до розмірів голови [3, 4].

    Для ілюстрації роботи написаної нами програми наводимо результати розрахунку проекції середньої лінії нижньої скроневої звивини (табл.). Внаслідок значного обсягу даних, результати розрахунку для інших звивин будуть опубліковані нами препринтом НДЦ «Курчатовський інститут».

    Таблиця

    Результат розрахунку середньої лінії для нижньої скроневої звивини

    N точки 1-й кут 2-й кут N точки 1-й кут 2-й кут N точки 1-й кут 2-й кут N точки 1-й кут 2-й кут

    1 106 58 13 78 127 26 80 116 38 75 90

    2 104 59 14 96 73 27 77 117 39 83 93

    3 117 110 15 80 123 28 76 117 40 83 92

    4 103 57 17 83 115 29 75 116 41 82 86

    5 110 55 18 87 114 30 77 116 42 74 82

    6 118 107 19 75 91 31 77 115 43 81 85

    7 102 57 20 77 127 32 91 132 44 81 81

    8 100 57 21 85 127 33 78 114 45 81 83

    9 93 76 22 83 97 34 78 116 46 56 64

    10 94 77 23 83 96 35 72 80 47 81 82

    11 93 77 24 79 118 36 78 117 48 62 60

    12 97 147 25 80 117 37 90 130 49 82 81

    Список літератури

    1. Вальтер Х. Функціональна візуалізація в психіатрії та психотерапії. АСТ Астрель Полиграфиздат. М. 2004.

    2. Вартанов А.А., Чайванов Д.Б., Вартанов А.В. Локалізація на скальпа проекцій поверхневих структур мозку по атласу Тайлераха. НДЦ «Курчатовський інститут». М. 2011.

    3. Каркіщенко М.М., Чайванов Д.Б., Вартанов А.А. Вибір оптимальної технології локалізації транскраніальних нейростимуляторів на скальпа людини. 2012. Біомедицина. № 1. С. 6-9.

    4. Каркіщенко М.М., Вартанов А.А., Вартанов А.В., Чайванов Д.Б. Ло-

    калізація проекцій полів Бродмана кори головного мозку людини на поверхню скальпа. 2011. Біомедицина. № 3. С. 40-45.

    5. Кормен Т.Х., Лейзерсон Ч.І., Рі-вест РЛ., Штайн К. Алгоритми: побудова й аналіз. 2-е изд. М .: «Вільямс». 2006.

    6. Пінчук Д.Ю. Транськраніальниє мікрополярізаціі головного мозку: клініка, фізіологія. СПб. "Людина". 2007. 496 с.

    7. Talairah J., Tournoux P. Co-Planar Stereotaxic Atlas of the Human Brain, George Thieme Verlag Stuttgart New York, Thieme Medical Publishers. Inc. New York. 1988.

    Algoritm of convolutions medium-line projection of human brain on a scalp surface

    N.N. Karkischenko, A.A. Vartanov, D.B. Chaivanov

    In this paper we describe algorithm finding the medium-line of a convolution of human brain and projection this line on a scalp surface using Talairah's stereotaxic atlas. This algorithm can also find the thickness of a convolution in every point of medium line.

    Key words: convolutions of a brain, neurotherapy, transcranial neurostimulation, stereotaxic atlas.


    Ключові слова: Звивини головного мозку / нейротерапія / транскраніальної нейростімуляція / стереотаксичні АТЛАС / CONVOLUTIONS OF A BRAIN / NEUROTHERAPY / TRANSCRANIAL NEUROSTIMULATION / STEREOTAXIC ATLAS

    Завантажити оригінал статті:

    Завантажити