Ces radiol. 2024, 78(2):95-100 | DOI: 10.55095/CesRadiol2024/013

První zkušenosti s morfometrií mozkové tkáně s využitím umělé inteligence u neurodegenerativních onemocněníPůvodní práce

Lovre Šuto, Jiří Ferda, Radek Tupý
Klinika zobrazovacích metod LF UK a FN, Plzeň

Morfometrie mozkové tkáně zpřesňuje hodnocení atrofie mozku radiologem.Klasické programy využívající tuto metodu jsou pro jejich relativně dlouhouvýpočetní dobu v běžné praxi omezeně využitelné. Umělá inteligence však díkysvé rychlosti umožňuje rutinní využití morfometrie. Její přínos v dennodennídiagnostice není zatím, vzhledem k relativně nové technologii, jednoznačněstanovený. Tento text shrnuje naše počáteční zkušenosti s touto metodou napilotním souboru pacientů s neurodegenerativními onemocněními a popisuje tyvýhody a limitace, které při používaní programu vyvstaly.

Klíčová slova: morfometrie mozku, umělá inteligence, neurodegenerace, magnetická rezonance

Zveřejněno: 1. červen 2024  Zobrazit citaci

ACS AIP APA ASA Harvard Chicago Chicago Notes IEEE ISO690 MLA NLM Turabian Vancouver
Šuto L, Ferda J, Tupý R. První zkušenosti s morfometrií mozkové tkáně s využitím umělé inteligence u neurodegenerativních onemocnění. Ces radiol. 2024;78(2):95-100. doi: 10.55095/CesRadiol2024/013.
Sdílet...
Stáhnout citaci
  • BibTeX (.bib)
  • Bookends (.ris)
  • EasyBib (.ris)
  • EndNote (.enw)
  • EndNote 8 (.xml)
  • ISI WoS (.isi)
  • Medlars (.medlars)
  • Mendeley (.ris)
  • MODS (.xml)
  • Papers (.ris)
  • RefWorks (.txt)
  • RefManager (.ris)
  • RIS (.ris)
  • MS Word (.xml)
  • Zotero (.ris)
    • Zobrazit celý článek

    Reference

    1. Wang Y, Xu Ch, Park Ji-Hwan, Lee S, Stern Y, et al. Diagnosis and prognosis of Alzheimer's disease using brain morphometry and white matter connectomes. Online. NeuroImage: Clinical. 2019; 23. Dostupné z: https://doi.org/10.1016/j.nicl.2019.101859 [cit. 2024-01-31]. Přejít k původnímu zdroji... Přejít na PubMed...
    2. Wibawa P, Matta G, Das S, Eratne D, Farrand S, et al. Bringing psychiatrists into the picture: Automated measurement of regional MRI brain volume in patients with suspected dementia. Online. Australian & New Zealand Journal of Psychiatry 2021; 55(8): 799-808. Dostupné z: https://doi.org/10.1177/0004867421998444 [cit. 2024-01-31]. Přejít k původnímu zdroji... Přejít na PubMed...
    3. AI-Rad Companion Brain MR operation manual. Erlangen: Siemens Healthineers 2023.
    4. Nichols E, Steinmetz JD, Vollset SE, Fukutaki K, Chalek J, et al. Estimation of the global prevalence of dementia in 2019 and forecasted prevalence in 2050: an analysis for the Global Burden of Disease Study 2019. Online. The Lancet Public Health 2022; 7(2): e105-e125. Dostupné z: https://doi.org/10.1016/S2468-2667(21)00249-8 [cit. 2024-05-22]. Přejít k původnímu zdroji... Přejít na PubMed...
    5. Rebsamen M, Suter Y, Wiest R, Reyes M, Rummel Ch. Brain Morphometry Estimation: From Hours to Seconds Using Deep Learning. Online. Frontiers in Neurology 2020; 11. Dostupné z: https://doi.org/10.3389/fneur.2020.00244 [cit. 2024-01-31]. Přejít k původnímu zdroji... Přejít na PubMed...
    6. Akazawa K, Sakamoto R, Nakajima S, Wu D, Li Y, et al. Automated Generation of Radiologic Descriptions on Brain Volume Changes From T1-Weighted MR Images: Initial Assessment of Feasibility. Online. Frontiers in Neurology 2019; 10. Dostupné z: https://doi.org/10.3389/fneur.2019.00007 [cit. 2024-01-31]. Přejít k původnímu zdroji... Přejít na PubMed...
    7. Sabuncu MR. The Dynamics of Cortical and Hippocampal Atrophy in Alzheimer Disease. Online. Archives of Neurology 2011; 68(8). Dostupné z: https://doi.org/10.1001/archneurol.2011.167 [cit. 2024-02-05]. Přejít k původnímu zdroji... Přejít na PubMed...
    8. Frisoni GB, Fox NC, Jack CR, Scheltens P, Thompson PM. The clinical use of structural MRI in Alzheimer disease. Online. Nature Reviews Neurology 2010; 6(2): 67-77. Dostupné z: https://doi.org/10.1038/nrneurol.2009.215 [cit. 2024-02-05]. Přejít k původnímu zdroji... Přejít na PubMed...
    9. Rosen HJ, Boeve BF, Boxer AL. Tracking disease progression in familial and sporadic frontotemporal lobar degeneration: Recent findings from ARTFL and LEFFTDS. Online. Alzheimer's & Dementia 2020; 16(1): 71-78. Dostupné z: https://doi.org/10.1002/alz.12004 [cit. 2024-02-05]. Přejít k původnímu zdroji... Přejít na PubMed...
    10. Lipp I, Muhlert N, Tomassini V. Brain Morphometry in Multiple Sclerosis. Online. In: Spalletta G, Piras F, Gili T. (eds.). Brain Morphometry. Neuromethods. New York, NY: Springer New York 2018; 279-300. Dostupné z: https://doi.org/10.1007/978-1-4939-7647-8_17 [cit. 2024-05-22]. Přejít k původnímu zdroji...
    11. Eshaghi A, Prados F, Brownlee WJ, Altmann DR, Tur C, et al. Deep gray matter volume loss drives disability worsening in multiple sclerosis. Online. Annals of Neurology 2018; 83(2): 210-222. Dostupné z: https://doi.org/10.1002/ana.25145 [cit. 2024-05-22]. Přejít k původnímu zdroji... Přejít na PubMed...

    Tento článek je publikován v režimu tzv. otevřeného přístupu k vědeckým informacím (Open Access), který je distribuován pod licencí Creative Commons Attribution 4.0 International License (CC BY 4.0), která umožňuje distribuci, reprodukci a změny, pokud je původní dílo řádně ocitováno. Není povolena distribuce, reprodukce nebo změna, která není v souladu s podmínkami této licence.


    Zpět na obsah