Анализ особенностей ОКТ изображений для дифференциации глиом головного мозга человека Текст научной статьи по специальности «Биотехнологии в медицине»

_ . ÄSSBSSSSSS ФИЗИКА БИОТОГИЧЕСКИХ И МЕДИЦИНСКИХ ПРИЛОЖЕНИЙ

-ПРОХОРОвОСИЕ НЕДЕЛИ-

ФИЗИКА БИОЛОГИЧЕСКИХ И МЕДИЦИНСКИХ ПРИЛОЖЕНИЙ

Анализ особенностей ОКТ изображений для дифференциации глиом головного мозга человека

Александрова П.В.1'2, Алексеева А.И.3, Зайцев К.И.1, Долганова И.Н.2

1- Институт общей физики им. А.М. Прохорова Российской академии наук, Москва 2- Институт физики твердого тела им. Ю.А. Осипьяна Российской академии наук, Черноголовка.

3- Научно-исследовательский институт морфологии человека им. академика А.П. Авцына, Москва

E-mail: [email protected]

DOI: 10.24412/cl-35673-2023-1-143-145

Оптическая когерентная томография (ОКТ) — метод визуализации внутренней структуры оптически неоднородных сред (например, биологических тканей) с высоким пространственным разрешением, который нашел свое применение в биомедицине и медицинской практике благодаря возможности получения изображения в реальном времени с разрешением 1-15 мкм, что на порядок превосходит обычное ультразвуковое исследование [1]. Интраоперационная нейродиагностика опухолей головного мозга, в частности глиом, является одной из актуальных проблем современной нейрохирургии, так как особенность глиальных опухолей заключается в их инфильтративном росте, что осложняет четкую визуализацию границ опухолей и приводит к их неполной резекции в ходе хирургического вмешательства [2-4].

В данной работе при участии группы исследователей из НМИЦ нейрохирургии им. академика Н.Н. Бурденко были получены ОКТ изображения ex vivo глиальных опухолей головного мозга человека различных степеней злокачественности и интактных тканей, в частности, изображения коры головного мозга и белого вещества для оценки возможности ОКТ как метода дифференциации нормальных тканей и новообразований различных степеней злокачественности. С этой целью был предложен набор анализируемых характеристик, включающий в себя значения коэффициентов ослабления ¡ (рис. 1), несущих в себе информацию о рассеивающих и структурных

А

МОЛОДЫХ УЧЁНЫХ

ФИЗИКА БИОЛОГИЧЕСКИХ И МЕДИЦИНСКИХ ПРИЛОЖЕНИИ

свойствах тканей, и их стандартные отклонения о^, описывающие гетерогенность тканей [5]. Значения мощностей локальных флуктуаций яркости в спекл-структурах Ра и их стандартные отклонения ора, полученные в ходе вейвлетного анализа ОКТ изображений, дополнили набор характеристик для анализа биологических тканей.

Рис. 1. ОКТ изображения ex vivo тканей головного мозга.

Пример ОКТ изображения глиомы степени 3 (а).

Гистологическое изображение соответствующего типа ткани (б).

Извлечение коэффициента ослабления ¡ из нормированного ОКТ

сигнала I(z) (в).

Для дифференциации типов тканей головного мозга и оценки преимуществ разработанных методов обработки ОКТ изображений использовался линейный дискриминантный анализ Фишера (рис. 2).

Результаты данного исследования подтвердили перспективность использования предложенного набора характеристик, включающих анализ оптических свойств и распределения яркости в спеклах, для проведения нейродиагностики при помощи ОКТ.

H&E

^noise . max

a 01-1-i-1-Ь

В и0 0.2 0.4 0.6 0.8

аппроксим. линия ОКТ сигнал

Оптическая глубина сканирования z, мм

ШКОЛ А-КОНФЕРЕНЦИЯ

МОЛОДЫХ УЧЁНЫХ

-ПРОХОРОвОСИЕ НЕДЕЛИ-

24-26 октября 2023 г.

0.2 0.1

s п S 0

Ь" 0.2 0.1

кора головного мозга

оо° <Ь о

(a)

а с

глиома 3

(в)

/

7 ¿te

белое вещество (г)

ь*

--о Щ> о°

¿Ь0

0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 U, мм1

5.5 6 6.5 P х105, пр.е.

Рис. 2. Пример полученных результатов для глиомы степени 3 коры головного мозга (а) и (в) и белого вещества (б) и (г) соответственно. Распределение значений коэффициента ослабления ¡ (а)

и его стандартного отклонения o¡ (б). Распределение значений параметра мощности локальных флуктуаций Pa (в) и его стандартного отклонения opa (г).

4

3

2

4

3

2

0

5

1. V.V. Tuchin I.A. Tissue Optics: Light Scattering Methods and Instruments for Medical Diagnostics, 3rd ed., SPIE Press, 2015.

2. Yu X., Hu C., Zhang W., et al. BMC Medical Imaging. 2019. 19. 102.

3. Wang J., Xu Y., Boppart S.A. J. Biomed. Opt. 2017. 22(12). 1-23.

4. Majumdar A., Allam N., Zabel W.J., et al. Scientific Reports. 2022. 12. 13995.

5. Dolganova I.N., Aleksandrova P.V., Nikitin P.V., et al. Biomed. Opt. Exp. 2020. 11(11). 6780-6798.