Neue Techniken zur Bildgebung des Gehirns bei psychotischen Störungen
Spanische Forscher der UPNA / NUP-Public University in Navarra wollen die Unterschiede in bestimmten Teilen des Gehirns bei psychotischen Patienten im Vergleich zu ihren gesunden Verwandten oder anderen Menschen identifizieren.
"Wir haben gesehen, dass bei Personen, die eine erste psychotische Episode erlitten haben, der Bereich des Gehirns der subkortikalen Ganglien gewisse Größenunterschiede gegenüber dem bei gesunden Personen aufweist", sagte die leitende Forscherin Beatriz del Cerro.
Dieser Befund widerspricht bis zu einem gewissen Grad dem, was in der psychiatrischen Literatur berichtet wurde.
Cerro argumentiert, dass die pharmakologische Behandlung mit Antipsychotika ein entscheidender Faktor für diese Diskrepanzen sein könnte, da die neue Studie Patienten in den ersten Wochen der medikamentösen Behandlung untersucht, während frühere Studien Daten zu Patienten lieferten, die lange Zeit medikamentös behandelt wurden.
Die Projektleiter möchten automatische Methoden entwickeln, um die Qualität der MRT zu verbessern und die gewünschten Größen in der Bildanalyse zu berechnen.
Eine parallele Studie konzentriert sich auf die klinischen Aspekte der Patienten, die an diesen neuen Methoden der Superauflösung beteiligt sind.
Die Stichprobe in dieser Studie umfasste Personen mit einer ersten psychotischen Episode, mit ihnen verwandte Personen und eine dritte nicht verwandte Gruppe mit ähnlichem Geschlecht, Alter und Bildungsstand. In der Studie wurden alle einer zerebralen Magnetresonanztomographie unterzogen.
Sobald die Magnetresonanzbilder die UPNA erreichen, haben die Forscher zwei Hauptaufgaben vor sich.
Erstens verwenden sie mathematische Superauflösungstechniken, um die Qualität der von den medizinischen Geräten aufgenommenen Bilder zu rekonstruieren und zu verbessern. Zweitens segmentieren sie jedes Bild durch Anwendung künstlicher Intelligenztechniken. Mit anderen Worten, sie teilen es in verschiedene Teile (Gruppen von Pixeln mit gemeinsamen Merkmalen) auf, um es zu vereinfachen oder seine Darstellung gegen eine andere auszutauschen, die einfacher zu analysieren ist.
„Dazu haben wir bereits vorhandene kommerzielle Software verwendet, aber wir haben die Algorithmen verbessert und an unsere Zwecke angepasst“, erklärte der Forscher Aranzazu Jurio.
„Wir konnten feststellen, dass unsere neue Methode, die auf Gruppierungsfunktionen basiert, in allen Bildern des Experiments die besten Ergebnisse erzielt“, so die Autoren.
Quelle: Universität des Baskenlandes
