Реоэнцефалография (РЭГ) / Электроэнцефалография (ЭЭГ) / Эхо-ЭГ (эхоэнцефалография) / Электрокардиогра́фия (ЭКГ) / Функции внешнего дыхания (ФВД)

Функциональная диагностика — раздел диагностики, содержанием которого являются объективная оценка, обнаружение отклонений и установление степени нарушений функции различных органов и физиологических систем организма на основе измерения физических, химических или иных объективных показателей их деятельности с помощью инструментальных или лабораторных методов исследования.

                                

В нашей клинике проводятся следующие виды функциональной диагностики:

— Реоэнцефалография (РЭГ): реографический метод исследования сосудистой системы головного мозга, основанный на записи изменяющейся величины электрического сопротивления тканей при пропускании через них слабого электрического тока высокой частоты. Это неинвазивный метод исследования.

Реоэнцефалографическое исследование позволяет получать объективную информацию о тонусе, эластичности стенки и реактивности сосудов мозга, периферическом сосудистом сопротивлении, величине пульсового кровенаполнения.

Достоинства метода — его относительная простота, возможность проведения исследований практически в любых условиях и в течение длительного времени, получение раздельной информации о состоянии артериальной и венозной систем мозга и о внутримозговых сосудах различного диаметра.

— Электроэнцефалография (ЭЭГ): раздел электрофизиологии, изучающий закономерности суммарной электрической активности мозга, отводимой с поверхности кожи головы, а также метод записи таких потенциалов  Также ЭЭГ — неинвазивный метод исследования функционального состояния головного мозга путем регистрации его биоэлектрической активности.

ЭЭГ

— чувствительный метод исследования, он отражает малейшие изменения функции коры головного мозга и глубинных мозговых структур, обеспечивая миллисекундное временное разрешение, не доступное другим методам исследования мозговой активности, в частности ПЭТ и фМРТ.

Электроэнцефалография дает возможность качественного и количественного анализа функционального состояния головного мозга и его реакций при действии раздражителей. Запись ЭЭГ широко применяется в диагностической и лечебной работе (особенно часто при эпилепсии), в анестезиологии, а также при изучении деятельности мозга, связанной с реализацией таких функций, как восприятие, память, адаптация и т. д.

— Эхо-ЭГ (эхоэнцефалография) : — диагностический ультразвуковой нейрофизиологический метод, позволяющий оценить наличие патологического объёмного процесса в веществе головного мозга, а также определить степень повышения внутричерепного давления

Эхосигналы при эхоэнцефалоскопии образуются на границах сред (костей черепа, твёрдой мозговой оболочки, ликвора, вещества головного мозга и патологических объёмных образований). При наличии объёмного процесса в одном из полушарий головного мозга М-эхо смещается в противоположную сторону, что является признаком дислокации срединных структур.

— Электрокардиогра́фия (ЭКГ)

: — методика регистрации и исследования электрических полей, образующихся при работе сердца. Электрокардиография представляет собой относительно недорогой, но ценный метод электрофизиологической инструментальной диагностики в кардиологии.

Прямым результатом электрокардиографии является получение электрокардиограммы (ЭКГ) — графического представления разности потенциалов возникающих в результате работы сердца и проводящихся на поверхность тела. На ЭКГ отражается усреднение всех векторов потенциалов действия, возникающих в определённый момент работы сердца.

—

Функции внешнего дыхания (ФВД): Спироме́трия, спирогра́фия — метод исследования функции внешнего дыхания, включающий в себя измерение объёмных и скоростных показателей дыхания.

Выполняются следующие виды спирометрических проб:

— спокойное дыхание;
— форсированный выдох;
-​ максимальная вентиляция лёгких;
-​ функциональные пробы (с бронходилататорами, провокационные и т. п.)

Спирометрия используется для диагностики таких заболеваний, как бронхиальная астма, ХОБЛ, а также для оценки состояния аппарата дыхания при других заболеваниях и во время различных медицинских мероприятий.

-​ Реовазография (РВГ): исследования пульсовых колебаний кровенаполнения сосудов различных органов и тканей, основанный на графической регистрации изменений полного электрического сопротивления тканей.

Применяется в диагностике различного рода сосудистых нарушений конечностей, лёгких, сердца, печени и др. Различают:

Реография поперечная — реография конечности, при которой электроды располагают на одном уровне относительно её продольной оси; используется для оценки функции кровеносных сосудов определённой части конечности.

Реография продольная — реография конечности, при которой электроды располагают по её продольной оси; используется для оценки функции кровеносных сосудов всей конечности.

-​ Электронейромиография (ЭНМГ): Электронейрография — запись электрического сигнала и связанного с ним потенциала действия в момент его распространения вдоль нерва. Используется для измерения скорости распространения стимула или потенциала действия в нерве. Для проведения электронейрографии периферический нерв стимулируется в одной точке и затем измеряется активность в двух точках на пути её распространения.

Электромиография (ЭМГ) — метод исследования биоэлектрических потенциалов, возникающих в скелетных мышцах человека при возбуждении мышечных волокон;  регистрация электрической активности мышц.

 

— С помощью введённых в мышцу игольчатых электродов. Улавливают колебания потенциала в отдельных мышечных волокнах или в группе мышечных волокон,  иннервируемых  одним  мотонейроном. 
— С помощью накожных электродов. Отражает процесс возбуждения мышцы как целого. 
— Стимуляционная электромиография — при искусственной стимуляции нерва или органов чувств. Это позволяет исследовать нервно-мышечную передачу, рефлекторную деятельность, определить скорость проведения возбуждения по нерву.

-​ Холтеровское мониторирование ЭКГ: Исследование представляет собой непрерывную регистрацию электрокардиограммы в течение 24 часов и более (48, 72 часа, иногда до 7 суток). Запись ЭКГ осуществляется при помощи специального портативного аппарата — рекордера (регистратора), который пациент носит с собой (на ремне через плечо или на поясе). Запись ведется по 2, 3, или более каналам (до 12 каналов). До сих пор наиболее распространены именно 2- и 3-канальные регистраторы.

В ряде случаев имеется возможность при трехканальной записи получить математически восстановленную ЭКГ 12 каналов, что может быть полезно в топической диагностике экстрасистол. Однако такая «восстановленная» ЭКГ, и запись 12-канального регистратора может не совпадать с поверхностной ЭКГ 12 отведений, снятой стандартным методом, поэтому данные любой холтеровской записи (в т.ч. истинной 12-канальной) не могут заменить снятие обычной ЭКГ.

Выявленные особенности или патология должны быть проиллюстрированы распечатками ЭКГ за соответствующий период мониторирования.

Холтеровское мониторирование — один из популярных методов диагностики нарушений сердечного ритма. Показано пациентам с жалобами на сердцебиение и перебои в работе сердца — для выявления нарушений ритма и проводимости сердца, с неясными обмороками, а также частично для регистрации «немой» (безболевой) ишемии миокарда, для оценки некоторых параметров работы электрокардиостимулятора. В плане диагностики ИБС результат холтеровского мониторирования в большинстве случаев критерием быть не может.

---

УЗДГ, РЭГ – что это такое, отличия диагностических методов

Главная

Вики

УЗДГ

Современной медицине доступно множество способов исследования головного мозга человека, среди которых весьма востребованы реоэнцефалография и ультразвуковая допплерография. Прежде чем решить, что лучше, РЭГ или УЗДГ, следует сначала понять, что это такое.

РЭГ и УЗДГ: в чем отличия реоэнцефалографии от ультразвуковой допплерографии?

Основные отличия состоят в диагностических методах. В случае с РЭГ используются радиографические методы, основанные на электрическом сопротивлении тканей организма, в то время как при

проведении УЗДГ головного мозга используется ультразвук. Обе процедуры проводятся в специально оборудованных диагностических кабинетах и практически не имеют противопоказаний.

Что такое Реоэнцефалография (РЭГ)?

Реоэнцефалография – это метод диагностики, основанный на графической фиксации электрического сопротивления тканей. Наряду с УЗДГ, РЭГ относится к безопасным методам, давно применяемым в медицине. Для проведения процедуры используются электроды, посылающие тканям организма импульсы, реакцию на которые и оценивает установка. РЭГ позволяет оценить тонус и эластичность сосудов, а также близлежащих тканей. Кроме того, данный метод дает информацию о наполнении сосудов мозга кровью.

Когда назначают РЭГ?

Обычно РЭГ назначают для исследования крупных и мелких сосудов мозга в дополнение к УЗДГ. Также реоэнцефалография показана при уже диагностированной сосудистой проблеме для контроля над лечением заболевания.

Как проходит процедура РЭГ?

Перед процедурой необходимо воздержаться от курения, напитков и препаратов, влияющих на тонус сосудов. Пациент должен находиться в состоянии покоя: проводят исследование при его лежачем или сидячем положении. На предварительно обезжиренные участки головы крепят электроды. Задача пациента – сохранять неподвижность и спокойствие, при необходимости выполняя указания врача для проведения функциональных проб, которые повышают эффективность исследования. Длительность процедуры РЭГ составляет 15-30 минут.

Что такое ультразвуковая допплерография (УЗДГ)?

Ультразвуковая допплерография использует реакцию ультразвука на движущиеся частицы крови – эритроциты. Датчик передает информацию на монитор в режиме реального времени, давая возможность сонологу судить о качестве кровотока и обстоятельствах, которые могли на него повлиять. УЗДГ, как и РЭГ, относится к неинвазивным, безболезненным методам исследования, что лучше позволяет диагностировать сосудистые заболевания у пациентов в любом возрасте и состоянии.

Когда назначают УЗДГ?

УЗДГ, как и РЭГ, назначают при тревожных симптомах, указывающих на сосудистые проблемы головного мозга: головных болях, обмороках, головокружении, расстройстве памяти и внимания. Чаще всего УЗДГ назначается врачом в качестве первичного метода исследования для подтверждения или исключения предполагаемого диагноза. В ряде случаев целесообразно назначать ультразвуковую допплерографию сосудов головы и шеи при диагностированных заболеваниях, которые оказывают влияние на сосудистую систему организма.

Как проходит процедура УЗДГ?

По длительности и простоте проведения допплерография мало отличается от реоэнцефалографии. Чтобы сделать УЗДГ, пациенту потребуется сесть или лечь на кушетку, после чего врач-сонолог прикладывает датчик поочередно к височной и затылочной частям головы, а также к глазам, где ультразвук доходит до сосудов лучше всего – так удается исследовать почти все сосуды головного мозга, как и в случае РЭГ.

РЭГ и УЗДГ: в чем разница?

РЭГ позволяет оценить тонус, эластичность и кровенаполнение сосудов, выявляет множество патологий головного мозга. Кроме того, РЭГ позволяет определить, функциональный или органический характер носят патологии. УЗДГ дает возможность судить о патологиях по косвенным признакам: проходимости сосудов, траектории и скорости движения эритроцитов. РЭГ основывается на электрическом сопротивлении сосудов и тканей, чем она и отличается от УЗДГ и других методов ультразвукового исследования головного мозга.

РЭГ и УЗДГ: что лучше?

Мнения врачей по поводу того, что информативнее УЗДГ или РЭГ, сегодня разделены, однако в большинстве случаев эти процедуры дополняют друг друга. РЭГ нередко проводится после УЗДГ, методом которой исследуются голова и шея, если ее результаты не позволяют составить полную клиническую картину. Если же речь идет о возрасте пациента до трех лет, чаще всего предпочтение отдается УЗДГ, которая не требует длительной неподвижности.

Запишитесь на диагностику или консультацию уже сегодня!

Записаться можно по телефону:  +7 (812) 901-03-03 

Или оставьте заявку

ФИО

Номер телефона

Нажимая кнопку «Записаться на прием», я принимаю условия Политики обработки и обеспечения безопасности ПДн и даю согласие на обработку моих ПДн.

Наши медицинские центры

• 901836745526,30.323946321381″>

Запись на прием

Фамилия пациента*

Некорректное имя

Имя*

Отчество

Контактный телефон*

E-mail*

Нажимая кнопку «Записаться на прием», я принимаю условия Политики обработки и обеспечения безопасности ПДн и даю согласие на обработку моих ПДн.

Запись и оплата повторного онлайн приёма

Фамилия пациента*

Некорректное имя

Имя*

Отчество*

Контактный телефон*

E-mail*

Нажимая кнопку «Отправить заявку», я принимаю условия Политики обработки и обеспечения безопасности ПДн и даю согласие на обработку моих ПДн.

О файлах cookie на этом веб-сайте

Мы используем cookie-файлы, IP-адреса и данные об устройствах для аналитики, чтобы Ваше посещение сайта было удобным и персонализированным. Вы можете отключить cookie-файлы в настройках вашего браузера. Продолжая пользоваться нашим сайтом, Вы даете согласие на обработку перечисленных данных и принимаете условия Политики обработки и обеспечения безопасности ПДн.

Регистрация МРТ и ЭЭГ на основании внутреннего и внешнего анатомического сходства

• Список журналов
• Рукописи авторов HHS
• PMC2690649

Med Image Comput Comput Assist Interv. Авторская рукопись; доступно в PMC 20094 июня

Опубликовано в окончательной редакции как:

Med Image Comput Comput Assist Interv. 2008 г.; 11 (часть 1): 762–770.

doi: 10.1007/978-3-540-85988-8_91

PMCID: PMC2690649

NIHMSID: NIHMS77825

PMID: 18979815

, ¹ , ² , ¹ and ¹

Информация об авторе Информация об авторских правах и лицензии Заявление об ограничении ответственности

Точная регистрация МРТ и ЭЭГ была получена путем использования анатомической информации в процессе регистрации. Для этой цели оптимизирующая функция стоимости была определена на основе наблюдаемого внутреннего сходства, например. симметрия мозга и внешнее сходство, обусловленное вероятностью соседства поверхности и гистограммы интенсивности МРТ-изображения. Внутреннее и внешнее сходство выражали как сумму расхождений Кульбака-Лейблера между соответствующими гистограммами интенсивности. Предлагаемый метод был оценен на клинических данных МРТ с смоделированными данными ЭЭГ, что дало среднюю ошибку регистрации 0,48 ± 0,33 мм, а с реальными данными ЭЭГ была получена средняя среднеквадратическая ошибка точка-поверхность 2,27 ± 0,02 мм. .

Корреляция функциональной информации с анатомической локализацией дает возможность понять, как функционирует мозг. Для нейрофизиологических исследований мозга in vivo магнитно-резонансная томография (МРТ) обычно объединяется с функциональной информацией, такой как электроэнцефалография (ЭЭГ), магнитоэнцефалография (МЭГ) или транскраниальная магнитная стимуляция (ТМС). Методы ЭЭГ, в частности, позволяют измерять с высоким разрешением временные и, если они связаны с анатомией мозга, полученные с помощью МРТ, также пространственные измерения электрической активности мозга [1]. Однако, что касается анатомической точности клинически значимых мест электрической активности головного мозга, необходима точная регистрация данных МРТ и ЭЭГ.

Регистрация МРТ и ЭЭГ связана с пространственной локализацией электродов ЭЭГ на МРТ-изображении. Оставляя в стороне полуавтоматические методы, использующие ориентиры и маркеры, мы сосредоточимся на ретроспективной регистрации МРТ и ЭЭГ, которая опирается исключительно на данные МРТ-изображения, при сопоставлении физического пространства ЭЭГ с пространством МРТ-изображения. Ретроспективная регистрация МРТ и ЭЭГ может быть эффективно решена путем 1) извлечения поверхности головы из изображения МРТ, 2) получения координат ЭЭГ в физическом пространстве с помощью некоторой технологии дигитайзера и 3) использования метода сопоставления поверхностей [2] для выравнивания поверхности головы и оцифрованные координаты электродов ЭЭГ. Ранее опубликованные методы регистрации МРТ и ЭЭГ/МЭГ [3-7] и аналогично регистрации МРТ и ТМС [8] обычно используют три вышеупомянутых шага. Однако отбрасывание анатомической информации на этапе извлечения поверхности головы делает процесс регистрации некорректной задачей, особенно из-за сферической симметрии формы головы. Поэтому, чтобы процесс регистрации был качественным, мы предлагаем включать как можно больше анатомической информации в регистрацию МРТ и ЭЭГ.

В этой статье основной идеей является использование анатомической информации для управления регистрацией МРТ и ЭЭГ. Имея набор оцифрованных координат электродов или точек ЭЭГ, которые напоминают форму головы, мы пытаемся использовать лежащую в основе симметрию полушарий мозга, анализируя топологию точек ЭЭГ, что приводит к так называемому внутреннему сходству . С другой стороны, мы наблюдаем так называемое внешнее сходство , сравнивая статистические свойства между локальными окрестностями поверхности головы и всем МРТ-изображением. Это понимание используется для разработки функции стоимости, обеспечивающей высокоточную и воспроизводимую пространственную регистрацию МРТ и ЭЭГ.

В данном разделе представлен предлагаемый способ регистрации МРТ и ЭЭГ. Схема метода регистрации изображена на . При наличии входных данных МРТ и ЭЭГ инициализация предварительной регистрации выполняется путем вычисления плоскостей симметрии данных МРТ и ЭЭГ и определения двухточечных соответствий точек ЭЭГ с последующей двухэтапной регистрацией МРТ и ЭЭГ: глобальная закрытая- регистрация формы и локальная итерационная регистрация. В следующих подразделах объясняются входные данные МРТ и ЭЭГ, инициализация предварительной регистрации и глобальная и локальная двухэтапная регистрация МРТ и ЭЭГ.

Открыть в отдельном окне

Предлагаемый способ регистрации МРТ и ЭЭГ: (а) вводное МРТ-изображение и (б) выделенная срединно-сагиттальная плоскость головного мозга [9], (в) вводные точки ЭЭГ и (г) ) извлеченная плоскость симметрии и двухточечные соответствия точек ЭЭГ. Шаг глобальной регистрации в закрытой форме (e) выравнивает извлеченные плоскости симметрии изображения МРТ и точек ЭЭГ, после чего следует (f) локальная итеративная процедура регистрации. На (g) извлеченная поверхность головы и соответствующая система координат МРТ.

2.1 Наборы данных МРТ и ЭЭГ

Отсутствует информация о данных:

• – МРТ сканер. Производитель? Сколько Т? Настройка последовательности сканирования? Настройка приобретения?

• – метаданные МРТ-изображения. Размеры вокселя? Толщина среза? Время сканирования?

• – Система измерения ЭЭГ. Производитель? (EGI) Номер модели?

• – шапочка датчика ЭЭГ. Номер модели? Сколько электродов? (128)

• – оцифровка положения электродов ЭЭГ. Номер модели? Количество камер?

• – Пациенты. Возраст? Нормальное или патологическое состояние?

2.2 Инициализация предварительной регистрации

Перед регистрацией входные данные МРТ и ЭЭГ предварительно обрабатываются по двум причинам: 1) для получения начальной регистрации МРТ и ЭЭГ и 2) для получения информации по точкам ЭЭГ связано с анатомической симметрией полушарий головного мозга. Для оценки исходной регистрации МРТ и ЭЭГ предлагается выделить и сопоставить плоскости симметрии точек МРТ и ЭЭГ. Плоскость симметрии МРТ-изображения, также называемая средней сагиттальной плоскостью (MSP), вычисляется по методу Ardekani et al. [9].

Плоскость симметрии точек ЭЭГ (ESP) вычисляется из ее трехмерных геометрических моментов [6], т.е. центра тяжести и главных осей, полученных из матрицы инерции точек ЭЭГ. Параметры ESP оцениваются с использованием в качестве начала плоскости центра тяжести точек ЭЭГ, а в качестве нормали к плоскости — векторного произведения между двумя главными осями, соответствующими наименьшему и наибольшему собственному значению матрицы инерции. Такая оценка ЭСП верна без ограничения общности, поскольку фиксированная и физически ограниченная конфигурация массива датчиков ЭЭГ сохраняет распределение точек ЭЭГ для разных пациентов. Однако распределение точек ЭЭГ напоминает форму головы пациента, поэтому ЭСП также соответствует упомянутой выше МСП, полученной по данным МРТ.

Пусть плоскость ЭСП ^ЭСП p ( x , y , z ) = 0 делит точки ЭЭГ на V = { 3 i 4 i 4 4 ; i = 1 … N } в двух подмножествах:

Vi∈{V1ifESPp(Vi)≥0V2иначе}

(1)

и построить с помощью { V 1, V 9} двудольный граф [10] по критерию сортировки:

{V1i∗,V2j∗}=argmini=1…n1j=1…n2‖V1i⊥−V2j⊥‖

(2)

, где точки v1i⊥ и v2j⊥ соответствуют V 1 _I и V 2 _J , соответственно, прогнозированы в плоскости ESP и ∥ · ∥ ∥ ∥ ∥ ∥ ∥ ∥ ∥ ∥ ∥ ∥ ∥ ∥ ∥ ∥ ∥ ∥ ∥ ∥ ∥ ∥ ∥ ∥ ∥ ∥ ∥ ∥ ∥ ∥ ∥ denotes L ₂ –норм. Таким образом, соответствующие пары точек N _p ≤ N /2 полушария головного мозга.

2.3 Глобальная регистрация в закрытой форме

Глобальная или начальная регистрация МРТ и ЭЭГ достигается путем выравнивания центров тяжести точек ЭЭГ и МР-изображения с последующим вращением, которое выравнивает две нормали ССМ и ЭСП, как описано в предыдущий раздел. Глобальная регистрация приводит к грубому выравниванию МРТ и ЭЭГ, но включает неоднозначность π вокруг оси z и неопределенное вращение вокруг оси x . Неоднозначности вращения разрешаются путем минимизации с дискретным угловым шагом на соответствующих осях функция стоимости , используемая локальной итеративной регистрацией.

2.4 Локальная итеративная регистрация

Распределение точек ЭЭГ включает информацию о форме головы, но также отражает анатомическую симметрию между полушариями мозга. Наша цель — разработать функцию стоимости, основанную на расположении точек ЭЭГ, которая включала бы как можно больше предварительных знаний об анатомической симметрии мозга. По этой причине мы используем всю анатомическую информацию, полученную на МРТ, для вычисления функции стоимости. Чтобы разработать подходящую функцию стоимости, мы сначала наблюдаем, что общая форма гистограммы интенсивности МР-изображения, взвешенной по Т1, или глобальной гистограммы () состоит из четырех частично перекрывающихся мод, полученных в результате воздействия воздуха, спинномозговой жидкости (ЦСЖ), серого вещества (ГМ) и белое вещество (БВ). С другой стороны, учитывая гистограмму общей интенсивности области поверхности головы или локальную гистограмму (), мы наблюдаем частично перекрывающиеся моды, возникающие в результате воздействия воздуха, спинномозговой жидкости, черепа, мозговой ткани, кожи и жира. Сравнение режимов гистограмм глобальной и локальной интенсивности показывает тот факт, что при достаточно большой окрестности поверхности для локальной гистограммы примерно одинаковая информативность представлена ​​как глобальной, так и локальной гистограммами.

Открыть в отдельном окне

Гистограммы интенсивности МРТ (а) и окрестности поверхности головы (б). Моды гистограммы интенсивности изображения МРТ представлены воздухом , спинномозговой жидкостью ( CSF ), серым веществом ( GM ) и белым веществом ( WM ), а моды гистограммы окрестностей поверхности головы обычно представлены воздухом , ЦСЖ , мозговая ткань , кожа и жир .

Исходя из вышеизложенного, мы определяем понятие внешнего и внутреннего сходства. Зарегистрированные точки ЭЭГ в идеале должны лежать на поверхности головы, поэтому локальные гистограммы этих зарегистрированных точек демонстрируют высокое сходство с глобальной гистограммой, которую мы называем внешним сходством. В отличие от внешнего подобия, мы определяем внутреннее сходство как сходство между локальными гистограммами соответствующих пар точек { В 1 _{i *} , В 2 _{j *} }, как определено в разделе 2.2. Поэтому оптимальная регистрация МРТ и ЭЭГ должна давать максимум как внешнего, так и внутреннего сходства.

Вместо измерения сходства измеряем несходство двух гистограмм H ₁ и H ₂ по дивергенции Кульбака-Лейблера или относительной энтропии [11]:

KL3h2)= Σipilogpiqi

(3)

, где p _i и q _i — распределения вероятностей от H ₁ и H 29016 соответственно. Локальные гистограммы получают путем дискретизации сферы радиусом r с шагом s вдоль осей x , y и z в соответствующих трехмерных точках на МРТ-изображении. Интерполяция частичного объема [12] используется для получения локальных гистограмм, что приводит к гладкой функции стоимости:

CF=Σk=1NKL(H(Vk)‖Hg)+NNpΣk=1NpKL(H(V1i∗(k))‖H(V2j∗(k)))

(4)

с H _г — глобальная гистограмма , а H ( V _k ) — локальная гистограмма , вычисленная в точке V _k . В (4) первая сумма измеряет внешнее несходство, а вторая сумма измеряет внутреннее несходство. Наконец, оптимальные параметры жесткой регистрации МРТ и ЭЭГ находятся путем итеративной минимизации функции стоимости (4) с использованием метода многомерного набора направлений Пауэлла и алгоритма одномерной оптимизации Брента [13].

Характеристики представленного метода регистрации МРТ и ЭЭГ оценивались на реальных данных и с помощью моделирования методом Монте-Карло, как было предложено Singh et al. [14]. С этой целью поверхность головы была извлечена из МРТ с помощью интерактивной пороговой обработки и ручной коррекции (). С выделенной поверхности головы были равномерно отобраны 128 точек для получения смоделированных данных ЭЭГ. Преобразование смоделированных точек ЭЭГ с известным жестким преобразованием и запуск локальной итеративной регистрации позволяет оценить среднюю ошибку регистрации (MRE), вычисленную как среднее расстояние между истинным и зарегистрированным положением смоделированных точек ЭЭГ. Путем комбинирования случайных перемещений и вращений смоделированной ЭЭГ начальные МРЭ были сгенерированы в диапазоне [0, 30] мм, по 10 МРЭ на каждый подинтервал в 1 мм, что дало 300 начальных положений. После локальной итерационной регистрации полученное среднее значение MRE составило 0,77 ± 0,36, 0,39± 0,38 и 0,28 ± 0,24 мм для каждого из трех наборов данных. Результаты моделирования для трех наборов данных показаны на рис.

Открыть в отдельном окне

Результаты регистрации с смоделированными данными ЭЭГ для трех наборов данных, показывающие среднюю ошибку регистрации ( MRE ) смоделированных точек ЭЭГ до и после регистрации. Путем случайного перемещения и вращения смоделированных точек ЭЭГ было сгенерировано 300 исходных МРЭ в диапазоне [0, 30] мм, по 10 МРЭ на каждый подинтервал 1 мм.

С использованием реальных данных ЭЭГ впервые была проведена глобальная закрытая регистрация. Затем генерировали 300 смещений полученных глобально зарегистрированных точек ЭЭГ путем комбинированного случайного перемещения и вращения в диапазоне [-30, 30] мм и [-30, 30] градусов соответственно с последующей локальной итеративной регистрацией. Среднеквадратическая ошибка (RMS) была рассчитана между извлеченной поверхностью головы и зарегистрированными данными ЭЭГ, что дало 2,41 ± 0,04, 2,26 ± 0,02 и 2,14 ± 0,01 мм для каждого из трех наборов данных. Вычисление общего среднего RMS позволило нам сравнить наши результаты с ранее опубликованными результатами ().

Таблица 1

Регистрация результатов моделирования и исследований пациента по настоящему и ранее опубликованным методам.

Метод	Моделирование	Исследование пациента
Schwartz el al. [3]	0,37±0,15 мм
Huppertz et al. [4]		3,39±0,24 мм
Brinkmann et al. [5]		3,36±0,91 мм
Козинская эл. [6]	0,73-1,22 мм	1,55±0,07 мм
Lamm et al. [7]	0,61±0,26 мм	2,43±0,22 мм
Noirhomme et al. [8]	0.17±0.30 mm	1.17±0.38 mm
Present method	0.48±0.33 mm	2.27±0.02 mm

Open in a separate window

Histogram computation

Локальные гистограммы были получены из окрестности сферической формы с радиусом r = 10 мм и выборкой s = 1 мм. Все гистограммы имели 32 бина. Типичные графики функции стоимости (4) вокруг зарегистрированной позиции показаны на рис.

Открыть в отдельном окне

График функции стоимости (4) относительно x −, y и z − перенос ( верх ) и поворот ( низ ) от зарегистрированной позиции в диапазоне [-30, 30] мм и [-30, 30] градусов соответственно.

Точная регистрация МРТ и ЭЭГ была достигнута за счет использования анатомической информации в процессе регистрации. Предлагаемый метод () находит соответствующие точки ЭЭГ, тем самым моделируя анатомическую симметрию головного мозга, что дает внутреннее сходство. Внешнее сходство наблюдали путем сравнения гистограммы глобальной или МРТ с гистограммой локального или поверхностного соседства (). Внутреннее и внешнее сходство выражали как расхождение Кульбака-Лейблера [11] между соответствующими локальными и между локальными и глобальными гистограммами интенсивности соответственно. Вклады внутреннего и внешнего сходства суммировались (4), в результате чего гладкая функция стоимости () минимизировалась по параметрам жесткой регистрации для получения итоговой регистрации МРТ и ЭЭГ.

Результаты смоделированных данных ЭЭГ дали среднее значение MRE 0,48 ± 0,33 мм, тогда как результаты реальных данных ЭЭГ дали среднее среднеквадратичное значение 2,27 ± 0,02 мм. Следует отметить, что в нашем методе меры оценки (MRE, RMS) не зависят от оптимизирующей функции стоимости (4), в отличие от ранее опубликованных конкурирующих методов [3-8]. Однако, как видно из , результаты, полученные этими конкурирующими методами, сопоставимы с результатами, полученными нашим методом. Конкурирующие методы основаны исключительно на методах сопоставления поверхностей произвольной формы [2], которые опираются на правильную сегментацию поверхности головы по данным МРТ. Согласно Noirhomme et al. [8], ошибки регистрации из-за сегментации МРТ могут достигать 1 мм при МРЭ и РМС. Из-за сферической симметрии формы головы необходимо получить больше точек, чем электродов ЭЭГ, используя либо сплайн-интерполяцию точек ЭЭГ [7], либо получение более 1000 виртуальных точек ЭЭГ [3-6], либо нанесение специальной точки паттерн во время сбора точек [8], в результате чего получается 200–800 виртуальных точек ЭЭГ. Как правило, чем меньше точек используется для сопоставления поверхностей произвольной формы, тем ниже точность совмещения. Кроме того, сокращение набора точек ЭЭГ может привести к локальным минимумам меры расстояния, используемой методами поверхностного сопоставления произвольной формы в [3-8]. С другой стороны, использование столько точек, сколько имеется электродов ЭЭГ, и использование анатомической информации обеспечивает точную регистрацию МРТ и ЭЭГ. Кроме того, не наблюдались локальные минимумы (), что привело к большому диапазону захвата (> 30 мм, > 30 градусов) предлагаемого метода регистрации.

В заключение был представлен полностью автоматический анатомический метод регистрации МРТ и ЭЭГ, который был оценен на смоделированных и реальных данных ЭЭГ. Путем включения анатомической информации в процесс регистрации можно отказаться от сегментации МРТ без ухудшения точности регистрации (). Более того, в рамках предлагаемого метода () иная анатомическая (КТ) или функциональная (позитронно-эмиссионная томография или ПЭТ и функциональная МРТ) информация может быть соотнесена с современными точечными функциональными методами (ЭЭГ, МЭГ, ТМС). Таким образом, клиническая нейрофизиология выиграет от возможности сопоставлять любые томографические данные с точечными функциональными методами [1], что сократит затраты и время на лечение пациентов.

1. Мишель С.М., Мюррей М.М., Ланц Г., Гонсалес С., Спинелли Л., де Перальта Р.Г. Визуализация источника ЭЭГ. Клиническая нейрофизиология. 2004;115(10):2195–2222. [PubMed] [Google Scholar]

2. Одетт М.А., Ферри Ф.П., Питерс Т.М. Алгоритмический обзор методов регистрации поверхности для медицинской визуализации. Анализ медицинских изображений. 2000;4(3):201–217. [PubMed] [Google Scholar]

3. Schwartz D, Lemoine D, Poiseau E, Barillot C. Регистрация данных МЭГ/ЭЭГ с помощью 3D МРТ: вопросы методологии и точности. Топография мозга. 1996;9(2):101–116. [Google Scholar]

4. Huppertz HJ, Otte M, Grimm C, Kristeva-Feige R, Mergner T, Lucking CH. Оценка точности метода поверхностного сопоставления для регистрации данных ЭЭГ и МРТ. Электроэнцефалография и клиническая нейрофизиология. 1998;106(5):409–415. [PubMed] [Google Scholar]

5. Бринкманн Б.Х., О’Брайен Т.Дж., Дрезнер М.А., Лагерлунд Т.Д., Шарбро В., Робб Р.А. Локализация ЭЭГ, записанная на скальпе, в объемных данных МРТ. Топография мозга. 1998;10(4):245–253. [PubMed] [Академия Google]

6. Козинска Д., Кардуччи Ф., Новински К. Автоматическое выравнивание наборов данных ЭЭГ/МЭГ и МРТ. Клиническая нейрофизиология. 2001;112(8):1553–1561. [PubMed] [Google Scholar]

7. Ламм С., Виндишбергер С., Леодольтер У., Мозер Э., Бауэр Х. Совместная регистрация данных ЭЭГ и МРТ с использованием сопоставления сплайн-интерполированных и МРТ-сегментированных реконструкций поверхности кожи головы. Топография мозга. 2001;14(2):93–100. [PubMed] [Google Scholar]

8. Noirhomme Q, Ferrant M, Vandermeeren Y, Olivier E, Macq B, Cuisenaire O. Регистрация и визуализация транскрапиальной магнитной стимуляции в режиме реального времени с помощью трехмерных МРТ-изображений. IEEE Transactions по биомедицинской инженерии. 2004;51(11):1994–2005. [PubMed] [Google Scholar]

9. Ардекани Б.А., Кершоу Дж., Браун М., Канно И. Автоматическое обнаружение средней сагиттальной плоскости на трехмерных изображениях мозга. Транзакции IEEE по медицинской визуализации. 1997;16(6):947–952. [PubMed] [Google Scholar]

10. Крейзиг Э. Высшая инженерная математика. 9 изд. Джон Уайли и сыновья; Hoboken, NJ: 2006. [Google Scholar]

11. Pluim JPW, Maintz JBA, Viergever MA. f-информационные меры при регистрации медицинских изображений. Транзакции IEEE по медицинской визуализации. 2004;23(12):1508–1516. [PubMed] [Академия Google]

12. Maes F, Collignon A, Vandermeulen D, Marchal G, Suetens P. Мультимодальная регистрация изображений путем максимизации взаимной информации. Транзакции IEEE по медицинской визуализации. 1997;16(2):187–198. [PubMed] [Google Scholar]

13. Press WH, Teukolsky SA, Vetterling WT, Flannery BP. Численные рецепты в C: Искусство научных вычислений. Издательство Кембриджского университета; Cambridge, MA: 1992. [Google Scholar]

14. Singh KD, Holliday IE, Furlong PL, Harding GFA. Оценка стратегий совместной регистрации МРТ-МЭГ/ЭЭГ с использованием моделирования Монте-Карло. Электроэнцефалография и клиническая нейрофизиология. 1997;102(2):81–85. [PubMed] [Академия Google]

AES | Дом

Американское общество эпилепсии

Мы являемся сообществом профессионалов, занимающихся вопросами понимания, диагностики, изучения, профилактики, лечения и лечения с целью улучшения результатов лечения людей с эпилепсией.

Объявления

calendar_today

Регистрация на AES 2022 открыта!

Ознакомьтесь с полной программой этого года и зарегистрируйтесь на AES 2022 уже сегодня!

диапазон дат Посмотреть программу и зарегистрироваться arrow_forward

attach_money

Финансирование доступно для начинающих исследователей

Средства на исследования AES поддерживают стажеров, стипендиатов и новых независимых исследователей, работающих по всему спектру исследований эпилепсии, от фундаментальных наук до трансляционных и клинических исследований всех типов эпилепсии. , судороги и связанные с ними состояния.

 

диапазон дат Узнать больше и подать заявку arrow_forward

Diversity_3

Новости о лекарствах и оповещения FDA

Получите важную информацию, связанную с лечением эпилепсии и других судорожных расстройств. AES Drug News и FDA Alerts обобщают обновления FDA в информации о назначении лекарств, используемых при эпилепсии, но могут также включать соответствующие новости об устройствах или диетических методах лечения из других источников.

диапазон дат Узнать больше arrow_forward

card_travel

Работа в эпилепсии

Онлайн-центр карьеры AES включает как базу данных резюме для соискателей, так и объявления о вакансиях по всему спектру эпилепсии.

диапазон дат Узнать больше arrow_forward

Epilepsy Currents

ОБЩЕСТВЕННЫЙ ЖУРНАЛ

Epilepsy Currents, журнал Американского общества эпилепсии

Epilepsy Currents  — это журнал с открытым доступом, выходящий раз в два месяца и содержащий обзоры, комментарии и рефераты из мировой литературы по исследованиям и лечению эпилепсии. Epilepsy Currents  опросы и комментарии по всем важным исследованиям и разработкам в удобном для чтения формате. Выдающаяся редакционная коллегия рецензирует литературу и назначает темы и статьи мировым экспертам для комментариев. Кроме того, редакция поручает рецензировать статьи по важным темам.

Читать последний выпуск онлайн

Ежегодное собрание AES

Присоединяйтесь к нам в Нэшвилле, штат Теннесси, в декабре этого года. Это то, где вы принадлежите.

 

Подробнее

Избранные ресурсы

Новый формат! Электронные модули AES

В этих онлайн-курсах для самостоятельного обучения используются наводящие на размышления виньетки и интерактивные викторины, чтобы расширить знания учащегося по заданной теме.

Узнайте больше о модулях AES eModules

ПОКАЗАННЫЙ eMODULE

Тревога при эпилепсии eModule

закрыть

Полное описание

Полное описание

Тревога при эпилепсии

Тревога при эпилепсии Этот онлайн-курс для самостоятельного обучения использует наводящие на размышления виньетки и интерактивные викторины, чтобы улучшить навыки врачей в выявлении и управлении тревогой у детей и взрослых с эпилепсией. Этот модуль охватывает эпидемиологию, диагностику и лечение и направлен на устранение пробелов в управлении путем предоставления практических примеров использования и обучения клиницистов.

Клинические рекомендации

Постоянное обновление клинических руководств, основанных на фактических данных, имеет решающее значение для специалистов по эпилепсии, чтобы оказывать качественную помощь людям с эпилепсией.

Узнать больше

РЕСУРСЫ

Руководство по разработке клинических рекомендаций AES

закрыть

Полное описание

В этом руководстве излагаются принципы и процессы, предназначенные для руководства рабочими группами под руководством AES при разработке высококачественных клинических руководств, соответствующих общепринятым, основанным на фактических данных принципам и процессам, отвечающим потребностям клинического сообщества эпилепсии.