Teknik Pengimejan Otak Baru Digunakan untuk Gangguan Psikotik

Teknologi baru membolehkan penyelesaian super dan pemisahan gambar resonans magnetik (MRI) untuk membantu para saintis mengkaji struktur psikosis sebenar.

Penyelidik Sepanyol dari UPNA / NUP-Public University of Navarre bertujuan untuk mengenal pasti perbezaan bahagian otak tertentu pada pesakit psikotik berbanding saudara mereka yang sihat atau orang lain.

"Kami telah melihat bahawa pada individu yang mengalami episod psikotik pertama, kawasan otak ganglia subkortikal menunjukkan perbezaan ukuran tertentu berbanding dengan individu sihat," kata penyelidik utama Beatriz del Cerro.

Penemuan ini, pada tahap tertentu, bertentangan dengan apa yang telah dilaporkan dalam literatur psikiatri.

Cerro berpendapat bahawa rawatan farmakologi antipsikotik mungkin menjadi faktor penentu perbezaan ini kerana kajian baru ini melihat pesakit pada minggu pertama rawatan menggunakan ubat, sementara kajian sebelumnya memberikan data mengenai pesakit yang telah lama menjalani rawatan ubat.

Pemimpin projek ingin mengembangkan kaedah automatik untuk meningkatkan kualiti MRI dan mengira ukuran yang diinginkan dalam analisis gambar.

Kajian selari menumpukan pada aspek klinikal pesakit yang terlibat dengan kaedah superresolusi baru ini.

Sampel dalam kajian ini merangkumi orang yang mempunyai episod psikotik pertama, orang yang berkaitan dengan mereka dan kumpulan ketiga yang tidak berkaitan dengan jantina, usia dan pencapaian pendidikan. Dalam kajian ini, semua menjalani pengimejan resonans magnetik serebrum.

Setelah gambar resonans magnetik mencapai UPNA, penyelidik mempunyai dua tugas utama di hadapannya.

Pertama, mereka menggunakan teknik penyelesaian super matematik untuk membina semula dan meningkatkan kualiti gambar yang diperolehi oleh peralatan perubatan. Kedua, mereka membahagikan setiap gambar dengan menggunakan teknik kecerdasan buatan; dengan kata lain, mereka membahagikannya kepada pelbagai bahagian (kumpulan piksel dengan ciri umum) untuk mempermudahnya atau menukar perwakilannya dengan yang lain yang lebih mudah untuk dianalisis.

"Untuk melakukan ini, kami menggunakan perisian komersial yang sudah ada, tetapi kami telah meningkatkan algoritma dan menyesuaikannya dengan tujuan kami," jelas penyelidik Aranzazu Jurio.

"Kami dapat melihat bahawa kaedah baru kami, berdasarkan fungsi pengelompokan, memperoleh hasil terbaik dalam semua gambar dalam eksperimen," kata penulis.

Sumber: Universiti Negara Basque