Український вісник ПСИХОНЕВРОЛОГІЇ

Науково-практичний медичний журнал
ISSN 2079-0325(p)
DOI 10.36927/2079-0325

ФРАКТАЛЬНИЙ АНАЛІЗ МАГНІТНО-РЕЗОНАНСНИХ ЗОБРАЖЕНЬ ГОЛОВНОГО МОЗКУ: ДІАГНОСТИЧНА ЦІННІСТЬ (огляд літератури)

Тип статті

Рубрика

Індекс УДК:

Анотація

Фрактальний аналіз є  відносно новим методом математичного аналізу зображень, що дає змогу кількісно охарактеризувати ступінь складності просторової конфігурації досліджуваних об’єктів. У клінічних нейронауках фрактальний аналіз найчастіше використовують для морфометричного досліджування великих півкуль головного мозку та мозочка. Можна проводити аналіз кори і білої речовини, їхніх зовнішніх поверхонь, а також тканини мозку цілком. Значення фрактальної розмірності (величини, що визначають за допомогою фрактального аналізу) залежать від  індивідуальних анатомічних особливостей і  можуть змінюватися у процесі онтоґенезу. Зміни фрактальної розмірності виявлені в процесі розвитку головного мозку та при його порушеннях, при нормальному старінні та нейродегенеративних захворюваннях, гострих ураженнях тканини головного мозку (травматичному ушкодженні головного мозку і  гострих порушеннях мозкового кровообігу) та  при деяких психічних розладах. Перевагами використання фрактального аналізу у клінічній практиці є можливість визначення наявних морфологічних змін структур головного мозку, а також можливість кількісного й  об’єктивного оцінювання ступеня вираженості виявлених змін.

Сторінки

Рік / Номер журналу

Перелiк використаної лiтератури

  1. Advances in MRI-based computational neuroanatomy: from morphometry to  in-vivo histology  / [N. Weiskopf, S. Mohammadi, A. Lutti, M. F. Callaghan] // Curr Opin Neurol. 2015. 28 (4). 313—322. DOI: https://doi.org/10.1097/WCO.0000000000000222.
  2. Mandelbrot B. The  fractal geometry of  nature. San Francisco : W. H. Freeman and Company, 1982.
  3. Fractals in the Neurosciences, Part I: General Principles and Basic Neurosciences / A. Di  Ieva, F. Grizzi, H.  Jelinek [et  ]  // Neuroscientist. 2014. 20  (4). 403—417. DOI: https://doi.org/10.1177/1073858413513927.
  4. Fractals in the  neurosciences, Part II: clinical applications and future perspectives  / A.  Di  Ieva, F.    Esteban, F.  Grizzi  [et  al.]  // Neuroscientist. 2015. 21  (1). 30—43. DOI: https://doi.org/10.1177/1073858413513928.
  5. Feder J. Fractals. New York : Plenum Press, 1988.
  6. Characterization of Atrophic Changes in the Cerebral Cortex Using Fractal Dimensional Analysis / R.    King, A. T.  George, T.  Jeon T. [et  al]; the  Alzheimer’s Disease Neuroimaging Initiative  // Brain Imaging Behav. 2009. 3  (2). 154—166. DOI: https://doi.org/10.1007/s11682-008-9057-9.
  7. Fractal dimension analysis of the cortical ribbon in mild Alzheimer’s disease / R. D. King, B. Brown, M. Hwang [et al.] // Neuroimage. 2010. 53 (2). 471—9. DOI: https://doi.org/10.1016/j.neuroimage.2010.06.050.
  8. Brain Cortical Complexity Alteration in Amyotrophic Lateral Sclerosis: A Preliminary Fractal Dimensionality Study / [J.    Chen, N.  X. Huang, T.  X. Zou, H.  J. Chen; Alzheimer’s Disease Neuroimaging Initiative] // Biomed Res Int. 2020 Mar 19; 2020. 1521679. DOI: https://doi.org/10.1155/2020/1521679.
  9. Kalmanti E. Fractal dimension as an index of brain cortical changes throughout life / E. Kalmanti, T. G. Maris // In Vivo. 2007. 21 (4). 641—646. PMID: 17708359.
  10. Fractal dimension in human cortical surface: multiple regression analysis with cortical thickness, sulcal depth, and 96 ISSN 2079-0325. folding area / K. Im, J.    Lee, U. Yoon  [et  al.]  // Hum  Brain Mapp. 2006. 27 (12). 994—1003. DOI: https://doi.org/10.1002/hbm.20238.
  11. Madan C. R. Cortical complexity as a measure of age-related brain atrophy / C. R. Madan, E. A. Kensinger // Neuroimage. 2016. 134. 617—629. DOI: https://doi.org/10.1016/j.neuroimage.2016.04.029.
  12. Cortical surface complexity in frontal and temporal areas varies across subgroups of schizophrenia  / [I.  Nenadic, R. A. Yotter, H. Sauer, C. Gaser] // Hum Brain Mapp. 2014. 35 (4). 1691—1699. DOI: https://doi.org/10.1002/hbm.22283.
  13. Left cerebral cortex complexity differences in sporadic healthy individuals with auditory verbal hallucinations: A pilot study / C. Zhuo, G. Li, C. Chen C. [et al.] // Psychiatry Res. 2020. 285. 112834. DOI: https://doi.org/10.1016/j.psychres.2020.112834.
  14. Cortical complexity in bipolar disorder applying a spherical harmonics approach / I. Nenadic, R.  Yotter, M.  Dietzek [et al.] // Psychiatry Res Neuroimaging. 2017. 263. 44—47. DOI: https://doi.org/10.1016/j.pscychresns.2017.02.007.
  15. Cortical thickness, local gyrification index and fractal dimensionality in people with acute and recovered Anorexia Nervosa and in people with Bulimia Nervosa / G. Cascino, A. Canna, A. M. Monteleone [et al.] // Psychiatry Res Neuroimaging. 2020. 299. 111069. DOI: https://doi.org/10.1016/j.pscychresns.2020.111069.
  16. Altered cortical gyrification, sulcal depth, and fractal dimension in the autism spectrum disorder comorbid attention-deficit/hyperactivity disorder than the  autism spectrum disorder / Y. Chen, J. Luo, S. Chen [et al.] // Neuroreport. 2023. 34 (2). 93—101. DOI: https://doi.org/10.1097/WNR.0000000000001864.
  17. Cortical fractal dimension predicts disability worsening in Multiple Sclerosis patients / E. Roura, G. Maclair, M. Andorrà, [et ] // Neuroimage Clin. 2021. 30. 102653. DOI: https://doi.org/10.1016/j.nicl.2021.102653.
  18. Farahibozorg S. Age- and sex-related variations in the brain white matter fractal dimension throughout adulthood: an  MRI study  / S.  Farahibozorg, S.    HashemiGolpayegani, J.  Ashburner  // Clin Neuroradiol. 2015. 25  (1). 19—32. DOI: https://doi.org/10.1007/s00062-013-0273-3.
  19. Quantifying degeneration of white matter in normal aging using fractal dimension / L. Zhang, D. Dean, J. Z. Liu [et al.] // Neurobiol Aging. 2007. 28 (10). 1543—55. DOI: https://doi.org/10.1016/j.neurobiolaging.2006.06.020.
  20. Fractal dimension brain morphometry: a novel approach to quantify white matter in  traumatic brain injury  / V. Rajagopalan, A. Das, L. Zhang [et al.] // Brain Imaging Behav. 2019. 13 (4). 914—924. DOI: https://doi.org/10.1007/s11682-018-9892-2.
  21. Maryenko N. I. Comparative analysis of fractal dimensions of human cerebellum: impact of image preprocessing and fractal analysis methods / N.   Maryenko, O. Y.  Stepanenko  // Wiad Lek. 2022. 75 (2). 438—443. DOI: https://doi.org/10.36740/WLek202202120.
  22. Liu J. Z. Fractal dimension in human cerebellum measured by magnetic resonance imaging / J. Z. Liu, L. D. Zhang, G. H. Yue // Biophys J. 2003. 85 (6). 4041—4046. DOI: https://doi.org/10.1016/S0006-3495(03)74817-6.
  23. Fractal dimension analysis of cerebellum in Chiari Malformation type I. / [E. Akar, S. Kara, H. Akdemir, A. Kırış] // Comput Biol Med. 2015. 64. 179—186. DOI: https://doi.org/10.1016/j.compbiomed.2015.06.024.
  24. Fractal dimension analysis for quantifying cerebellar morphological change of multiple system atrophy of the cerebellar type (MSA-C) / Y. T. Wu, K.   Shyu, C. W.  Jao  [et  al.] Neuroimage. 2010. 49 (1). 539—551. DOI: https://doi.org/10.1016/j.neuroimage.2009.07.042.
  25. Maryenko N. Fractal dimension of cerebellum in acute cerebellar infarction (magnetic resonance imaging study) / N. Maryenko, O.  Stepanenko  // Aktualności Neurologiczne (Current Neurology). 2022. 22  (1). 3—10. DOI: https://doi.org/10.15557/AN.2022.0001.
  26. Takao H. Brain morphology is individual-specific information / H. Takao, N. Hayashi, K. Ohtomo // Magn Reson Imaging. 2015. 33 (6). 816—821. DOI: https://doi.org/10.1016/j.mri.2015.03.010.
  27. Automatic localization of  cerebral cortical malformations using fractal analysis  / A.  De  Luca, F.  Arrigoni, R. Romaniello [et al.] // Phys Med Biol. 2016. 61 (16). 6025—6040. DOI: https://doi.org/10.1088/0031-9155/61/16/6025