|сгенерировать QR код
Открытый доступ
Только для подписчиков
Технологии искусственного интеллекта в мониторинге патоморфологических изменений центральной нервной системы при рассеянном склерозе
https://doi.org/10.29235/1818-9857-2023-02-75-83
Аннотация
Представлен один из вариантов автоматизации процедур оценки получаемых при использовании магниторезонансной томографии (МРТ) изображений головного мозга пациентов, страдающих одним из самых тяжелых заболеваний центральной нервной системы (ЦНС) – рассеянным склерозом (РС).
Об авторах
А. Федулов
Белорусский государственный медицинский университет
Беларусь
Беларусь
Александр Федулов, заведующий кафедрой нервных и нейрохирургических болезней, доктор медицинских наук, профессор
г. Минск
Г. Карапетян
НИЧ БГМУ
Беларусь
Беларусь
Григорий Карапетян, заведующий лабораторией информационных и компьютерных технологий
г. Минск
И. Косик
НИЧ БГМУ
Беларусь
Беларусь
Иван Косик, старший научный сотрудник лаборатории информационных и компьютерных технологий
г. Минск
А. Борисов
Белорусский государственный медицинский университет
Беларусь
Беларусь
Алексей Борисов, профессор кафедры нервных и нейрохирургических болезней, доктор медицинских наук, доцент
г. Минск
К. Благочинная
Белорусский государственный медицинский университет
Беларусь
Беларусь
Ксения Благочинная, ассистент кафедры нервных и нейрохирургических болезней
г. Минск
Н. Волкова
Белорусский государственный медицинский университет
Беларусь
Беларусь
Наталья Волкова, ассистент кафедры нервных и нейрохирургических болезней
г. Минск
Список литературы
1. McGinley M.P., Goldschmidt C.H., Rae-Grant A.D. Diagnosis and Treatment of Multiple Sclerosis. A Review. – JAMA. 2021. №325(8). Р. 765–779.
2. Wattjes M.P., Ciccarelli O, Reich D.S., Banwell B., de Stefano N., [et al] / Lancet Neurology 2021. №20(8). Р. 653–670.
3. Thompson A.J., Banwell B.L., Barkhof F., [et al] Diagnosis of multiple sclerosis: 2017 revisions of the McDonald criteria / Lancet Neurol. 2018. №17(5). Р. 162–73.
4. Rae-Grant A., Day G.S., Marrie R.A., [et al]. Practice guideline recommendations summary: Disease-modifying therapies for adults with multiple sclerosis: Report of the Guideline Development, Dissemination, and Implementation Subcommittee of the American Academy of Neurology. / Neurology. 2018. №17(6). Р. 777–788.
5. Wiendl H., Gold R., Berger T., Derfuss T., [et al] . Multiple Sclerosis Therapy Consensus Group (MSTCG): position statement on disease-modifying therapies for multiple sclerosis (white paper) / Ther Adv Neurol Disord. 2021. №14(2). Р. 1–39.
6. Thakur S.P., Schindler M.K., Bilello M, Bakas S. Clinically Deployed Computational Assessment of Multiple Sclerosis Lesions / Front Med (Lausanne). 2022. №17(1). Р. 1–11.
7. Carass A., Roy S., Jog A., Cuzzocreo J.L., [et al]. Longitudinal multiple sclerosis lesion volume change over time: development of an algorithm foe analysis of longitudinal quantitative MRI measures. – Neuroimage. 2017. №148(1). Р. 77–102.
8. Косик И. И., Карапетян Г. М., Федулов А. С., Андреева М. А., Цвирко В. Н. Свидетельство регистрации в Национальном центре интеллектуальной собственности компьютерной программы «Brain Snitch» №1368; 16.12.2022.
9. Андреева М. А., Карапетян Г. М., Косик И. И., Федулов А. С., Борисов А. В. Алгоритм визуализации и анализа патоморфологических изменений в головном мозге – Инструкция по применению – Регистрационный №042–0520. Утверждена 11.06.2020.
10. Huimin H., Lin L., Tong R, Hu H, Zhang Q, Iwamoto Y, Han X, Chen YW, Wu J. UNet 3+: A Full-Scale Connected UNet for Medical Image Segmentation. – Proceeding of International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing (ICASSP). 2020:1055–1059.
11. Buslaev A., Iglovikov V., Khvedchenya E., Parinov A., Druzhinin M., Kalinin A. Albumentations: Fast and Flexible Image Augmentations. / Information. 2020. №11(1). Р. 27–35.
Рецензия
Для цитирования:
Федулов А., Карапетян Г., Косик И., Борисов А., Благочинная К., Волкова Н. Технологии искусственного интеллекта в мониторинге патоморфологических изменений центральной нервной системы при рассеянном склерозе. Наука и инновации. 2023;(2):75-83. https://doi.org/10.29235/1818-9857-2023-02-75-83
For citation:
Fedulov A., Karapetyan G., Kosik I., Borisov A., Blagochinnaya K., Volkova N. Artificial intelligence technologies in monitoring pathomorphological changes in the central nervous system in multiple sclerosis. Science and Innovations. 2023;(2):75-83. (In Russ.) https://doi.org/10.29235/1818-9857-2023-02-75-83
Просмотров: 314
Послать статью по эл. почте 