سامانه ‏های غیرخطی در مهندسی برق

سامانه ‏های غیرخطی در مهندسی برق

اندازه‌گیری شاخص‌های بطنی برای بررسی تغییرات مورفومتریک بطن‌های مغزی از روی تصاویر MRI در طول فازهای قمری با استفاده از یک چارچوب یادگیری ژرف مبتنی بر مکان‌یابی لندمارک‌ها

نوع مقاله : مقاله پژوهشی

نویسندگان
1 گروه بیوالکتریک، دانشکده مهندسی پزشکی، دانشگاه صنعتی سهند
2 گروه بیوالکتریک، دانشکده مهندسی پزشکی، دانشگاه صنعتی سهند، تبریز، ایران
3 گروه برق، دانشکده مهندسی برق، دانشگاه صنعتی سهند، تبریز، ایران
4 گروه رادیولوژی، دانشکده پزشکی، دانشگاه علوم پزشکی تبریز، تبریز، ایران
چکیده
مطالعات پیشین نشان داده‌اند که چرخه‌های ماه می‌توانند بر ساختار و عملکرد سیستم عصبی مرکزی تأثیرگذار باشند. چرخه قمری شامل فازهای متوالی است که ماه در حین گردش به دور زمین از آن عبور می‌کند. هدف این پژوهش توسعه یک چارچوب ترکیبی خودکار جهت شناسایی بیست لندمارک آناتومیک بطن‌های مغزی در تصاویر MRI و تحلیل تغییرات آن‌ طی فازهای قمری است. در این مطالعه از مدل U-Net 3+ با مکانیزم نظارت عمیق برای آموزش تصاویر برچسب‌خورده استفاده شد. بهینه‌سازی مدل با به‌کارگیری تابع هزینه ترکیبی فوکال- دایس به‌منظور تمرکز بر نمونه‌های دشوار صورت گرفت. داده‌ها شامل اسکن‌ MRI یازده داوطلب مرد سالم بود. نتایج کمی میانگین شاخص دایس برابر با 947/0 و ژاکارد 91/0 را در شناسایی خودکار لندمارک‌ها نشان داد. تحلیل آماری تغییرات بطنی نشان داد که تغییرات قابل توجه از هفته دوم چرخه قمری (تربیع اول) آغاز و در هفته سوم (ماه کامل) به بیشینه خود رسید (05/0>p ). در فاز تربیع آخر این تغییرات روند آرامی داشته و به مقادیر ماه نو نزدیک شد. این یافته‌ها نشان می‌دهد که اندازه بطن‌های جانبی در طول چرخه‌های قمری تحت تأثیر کشش گرانشی ماه تغییر می‌کند و این ارتباط، نقش فازهای قمری بر مورفومتری مغزی را تأیید می‌نماید.
کلیدواژه‌ها
موضوعات

[1] H.Y. Moon, H. Van Praag, “On the run for hippocampal plasticity,” Cold Spring Harbor Perspect Med., pp. 8- a029736, 2018, Doi: 10.1101/cshperspect. a029736.
[2] K. Batista-Garcia-Ramo, C. Fernandez-Verdecia, “What we know about the brain structure-function relationship,” Behav. Sci (Basel)., pp. 8-39, 2018, Doi:10.3390/bs8040039.
[3] A. Malek, M.H. Daghighi, M. Pourisa, T. Pourmohammadi, S. Dastgiri, N. Nezami, M. Mirza-Aghazadeh-Attari, A. Arasteh, A. Zarrintan, “Changes in brain mri under different lunar cycles: a cross-sectional study,” Biol. Rhythm. Res., 2021, Doi: 10.1080/09291016.2020.1871546.
[4] A. Malek, S. Dastgiri, “A study of human biological rhythms based on moon phases and their effects on suicides, car accidents, and psychic crises,” Iran J. Psychiatry. Clin. Psychol., pp. 2:32-38, 1996.
[5] T.A. Wehr, “Bipolar Moon cycles associated with lunar entertainment of a circadian rhythm,” Transl. psychiatry., pp. 8-151, 2018, Doi: 10.1038/s41398-018-0203.
[6] U. Chakraborty, T. Ghosh, “A study on the physical fitness index, hart rate and blood pressure in different phases of lunar month on male human subjects,” Int. J. Biometeorol., pp. 57(5):769-74, 2013, Doi: 10.1007/s00484-012-0605-7.
[7] H. Bjursten, D. Qudin et al., “Once after a full moon: acute type A aortic dissection and lunar phases,” Interactive cardiovascular and thoracic surgery., pp. 34(1):105-110, 2022, Doi: 10.1093/icvts/ivab220.
[8] D. Han, Y. Gao et al., “Robust anatomical landmark detection for mri brain image registration,” Med. Image. Comput., pp. 17(10):186-193, 2014, Doi: 10.1007/978-3-319-10404-1-24.
[9] P. Coupe, V. Manjon et al., “Patch-based segmentation using expert priors: Application to hippocampus and ventricle segmentation,” Neuroimage., pp. 54(2):940-954, 2011.
[10] S. Polat, F.Y. Oksuzler et al., “Morphometric MRI study of the brain ventricles in healthy Turkish subjects,” Int. J. Morphol., pp. 37(2):554-560, 2019.
[11] O. Ronneberger, “Unet: convolutional networks for biomedical image segmentation,” In. conf. medical image computing and computer assisted intervention., pp. 234-41, 2015.
[12] A. Alipour Sifar, M. Shamsi, M.H. Sedaaghi, “A Modified U-Net 3+ based framework for automated segmentation of ventricle regions in brain MRI images,” Signal, image and video processing., pp. 19-524, 2025, https://doi.org/10.1007/s11760-025-04130-7.
[13] H. Huang, L. Lin et al., “Unet3+: A full scale connected unet for medical image segmentation,” ICASSP., 2020, https://doi.org/10.1109/ICASSP40776.2020.9053405.
[14] W.A.J. Evans, “An encephalographic ratio for estimating ventricular enlargement and cerebral atrophy,” Arch. Neural Psychiatry., pp. 47:931-937, 1942, Doi: 10.1001/archneuralpsyc.1942.02290060069004.
[15] B. O’Hayon, J.M. Drake, M.U. Ossip, S. Teli, M. Clerke, “Frontal and Occipital horn ratio: A linear estimate of ventricular size for multiple imaging modalities in pediatric hydrocephalus,” Pediatr. Neurosurg., pp. 29:45-249, 1998.
[16] F.J.Y. Hahn, K. Rim, “Frontal ventricular dimensions on normal computed tomography,” Am. J. Roentgenol., pp. 126:593-596, 1976.
[17] A.N. Barr, J. Heinzn, G.D. Dobben, “Bicaudate index in computerized tomography of Huntington disease and cerebral atrophy,” Neurology., pp. 28(11):1196-1200, 1979, Doi: 10.53347/rID-26126.
[18] L.J. Pelicci, A.D. Bedrick, R.P. Cruse, R.C. Vannucci, “Frontal ventricular dimensions of the brain in infants and children,” Arch. Neural., pp. 36,1979.
[19] M.S. Huckman, J. Fox, J. Topel, “The validity of criteria for the evaluation of cerebral atrophy by computed tomography,” Radiology., pp. 116:85-92, 1975.
[20] C.G.  Goetz, “Textbook of clinical Neurology,” Third Edition, Elsevier, 2007, Doi: 10.1016/B978-1-4160-3618-0.x1000-4.
[21] O. Schiersman, “Einfuhrung in die encephalographic,” Stuttgart, Thieme., 1952.
[22] C.A. Schneider, W.S. Rosband, K.W. Eliceiri, “NIH image to image: 25 year of image analysis,” Nat Methods., pp. 9:671-675, 2012, Doi: 10.1038/nmeth.2089.
[23] W.D. Penny, K.Y. Friston, J.T. Shburner, S.J. Kiebel, T.E. Nichols, “SPM- Statistical Parametric Mapping: The analysis of functional brain images,” Academic press, Cambridge, 2007, Doi: 10.1016/B978-0-12-372560-8.x5000-1.
[24] O. Oktay, J.O. Schlemper, L.L. Folgoc, M. Lee et al., “Attention U-Net: Learning where to look for the pancreas,” 2018, https://doi.org/10.48550/arXiv.1804.03999.
[25] J. Chen J Y. Lu et al., “Transformers make strong Encoders for medical image segmentation,” 2021, https://doi.org/10.1186/S40537-016-0043-6.
[26] M.D. Alom, M. Hasan, C. Yakopcic, T.M. Taha, V.K. Asari, “Recurrent Residual convolutional neural network based on U-Net (R2U-Net) for medical image segmentation,” med. imaging (Bellingham)., pp. 6: 1802-06955, 2018, https://doi.org/10.48550/arXiv.1802.06955.

  • تاریخ دریافت 03 مهر 1404
  • تاریخ بازنگری 29 آذر 1404
  • تاریخ پذیرش 16 دی 1404
  • تاریخ اولین انتشار 16 دی 1404
  • تاریخ انتشار 01 اسفند 1403