Určení množství neuromelaninu v substantia nigra definované pomocí atlasů ze snímků z magnetické rezonance

Abstract

Parkinsonova choroba je jedním z nejčastějších neurodegenerativních onemocnění. Způsobuje nevratný úbytek dopaminergních neuronů mnohem dříve, než se objeví první motorické příznaky tohoto onemocnění. Ztráta nervových buněk má přímou souvislost s úbytkem černého pigmentu, neuromelaninu. Pro včasnou diagnostiku Parkinsonovy choroby by mohlo být použito MRI snímků mozku a kvantifikace neuromelaninu v substancia nigra. Cílem diplomové práce bylo určení množství neuromelaninu v substantia nigra z MRI snímků mozku pacientů v presymptomatické a manifestační fázi Parkinsonovy choroby a výsledky porovnat se snímky zdravých kontrol. Součástí diplomové práce bylo vytvořit řetězec zpracování od zarovnání a koregistraci snímků a také výběr vhodného atlasu použitého k následné analýze. Pomocí softwaru SPM12 bylo provedeno zpracování neuromelanin-senzitivních MRI snímků. Důležitou součástí práce bylo vytvoření algoritmu pro automatické zarovnání snímků mozku a vybrání vhodného atlasu pro definici oblasti zájmu substantia nigra. Z vytvořené neuromelaninové masky, normalizované podle intenzity, se metodou prahování segmentovala oblast substantia nigra. Množství neuromelaninu se stanovilo z poměru segmentované struktury substantia nigra pozorovaných subjektů a atlasové struktury substantia nigra. Pomocí této metody nebyly rozpoznány rozdíly v množství neuromelaninu mezi pozorovanými skupinami.

Parkinson's disease is one of the most common neurodegenerative diseases. It causes an irreversible loss of dopaminergic neurons long before the first motor symptoms of the disease appear. The loss of nerve cells is directly related to the loss of the black pigment, neuromelanin. MRI images of the brain and quantification of neuromelanin in the substance nigra could be used for early diagnosis of Parkinson's disease. The aim of the diploma thesis is to determine the amount of neuromelanin in the substantia nigra from MRI images of the brain of patients in the presymptomatic and manifestational phase of Parkinson's disease and to compare the results with images of healthy patients. Part of the diploma thesis is to create a chain of processing from the alignment and coregistration of images, as well as the selection of a suitable atlas used for subsequent analysis. Neuromelanin-sensitive MRI images were processed using SPM12 software. An important part of the work was creating an algorithm for automatic alignment of brain images and the selection of a suitable atlas for the definition of the area of interest substantia nigra. From the created neuromelanin mask, normalized according to intensity, the substantia nigra region was segmented by the thresholding method. The amount of neuromelanin was determined from the ratio of the segmented substantia structure of the observed subjects and the atlas structure of the substantia nigra. No differences in the amount of neuromelanin between the observed groups were recognized using this method.