СПОСОБ ДИАГНОСТИКИ ДЕТСКОГО ЦЕРЕБРАЛЬНОГО ПАРАЛИЧА (ДЦП) Российский патент 2013 года по МПК A61B6/03 

Описание патента на изобретение RU2473311C1

Изобретение относится к области медицины: к педиатрии, психоневрологии, медицинской радиологии с методами нейровизуализации, в частности к ранней диагностике детского церебрального паралича (ДЦП). Кроме этого модификацию предлагаемого способа возможно применять для диагностики других неврологических заболеваний. При использовании способа диагностики в раннем возрасте изобретение может использоваться с целью профилактики ДЦП, способствуя своевременному применению комплексных, адекватных мероприятий, таким образом задерживая клиническую манифестации заболевания, избегая тяжелых инвалидизирующих форм ДЦП.

Известен способ диагностики состояния центральной нервной системы плода [1], который основан на ультразвуковом исследовании, измерении бипариентального размера (БПР) головки плода и поперечного диаметра мозжечка (ПДМ) в сроке с 12 до 35 недель гестации и вычислении прогностического коэффициента как отношение БПР/ПДМ. Известный способ позволяет на ранних сроках на основании увеличения или уменьшения коэффициента судить об аномальном развитии головного мозга плода, с последующим развитием заболеваний центральной нервной системы. Однако известный способ недостаточно информативный, чувствительный и достоверный по отношению к диагностике конкретного неврологического заболевания у новорожденных и детей.

Известен способ диагностики морфофункциональной незрелости головного мозга новорожденных [2], который основан на определение нейросонографических признаков морфофункциональной незрелости (МФН) мозга новорожденных в первую неделю жизни с последующим повторным исследованием через неделю: полости прозрачной перегородки, полости Верга, дилатации боковых и третьего желудочков более 4 мм, гиперэхогенности перивентрикулярных зон. По наличию от 2 до 4 признаков диагностируют морфофункциональную незрелость мозга.

Известный способ позволяет диагностировать морфофункциональную незрелость мозга, признаки которой отражают несостоятельность антенатального нейроонтогенеза и имеют прогностическое значение. Однако известный способ недостаточно информативный по отношению к диагностике определенного психоневрологического заболевания и тех форм ДЦП, которые не сопровождаются МФН. Кроме того, известный способ может быть использован при обследовании ограниченного контингента, поскольку предусмотренный этим способом метод ультразвукового исследования ограничен очень ранним возрастом (до 1 года).

Известен способ оценки и прогнозирования развития ДЦП генетическими методами [3], основанный на определении в периферической крови ребенка уровня эритроцитов с микроядрами и уровень перестроек хромосом в лимфоцитах у детей с детским церебральным параличом. Известный способ позволяет определить дестабилизацию генома и позволяет определить подход к фармакологической коррекции больных ДЦП. Однако известный способ недостаточно информативный и эффективный для диагностики в отношении тех форм ДЦП, которые вызваны несостоятельностью антенатального нейроонтогенеза.

Известен способ прижизненного определения размеров мозолистого тела, основанный на выделении мозолистого тела и его морфометрической оценке на изображениях мозга, полученных с помощью МРТ [4], наиболее близкий по техническому решению к заявленному изобретению и выбранный в качестве прототипа. Способ может быть применен для исследования прижизненной количественной анатомии мозолистого тела, что очень важно в диагностике некоторых неврологических заболеваний. Недостатками прототипа являются низкая достоверность за счет неполной информативности, поскольку в известном способе отсутствует учет индивидуальных особенностей параметров мозговых структур. Недостатком изобретения является визуальное выделение анатомических частей мозолистого тела (МТ), которые не имеют четких границ. Для диагностики рекомендуется использовать абсолютные значения толщины колена, переднего, среднего, заднего отделов тела (ствола), валика мозолистого тела, длины и высоты мозолистого тела, переднюю, верхнюю и заднюю глубины залегания мозолистого тела. Использование абсолютных значений не позволяет нивелировать индивидуальную вариабельность мозолистого тела, которая зависит не только от наличия неврологической патологии, но и от возраста пациента, его гендерной принадлежности, размера мозга в целом. Кроме того, авторы изобретения не предлагают алгоритма диагностики психоневрологических заболеваний, базирующегося на изменчивости параметров мозолистого тела.

Известен способ применения методов лучевой диагностики при детском церебральном параличе на этапе предоперационной подготовки [5], который является наиболее близким по техническому решению к заявленному изобретению и выбранный в качестве прототипа.

Недостатками известного способа являются низкая достоверность за счет неполной информативности, поскольку в известном способе отсутствует учет индивидуальных особенностей параметров мозговых структур.

Заявленное изобретение лишено этих недостатков.

Техническим результатом заявленного изобретения является повышение чувствительности и достоверности способа диагностики ДЦП. Способ не требует дополнительных исследований и заменяет трудоемкие специализированные методы дифузионно-тензорной томографии на рутинные МРТ, сокращает время обследования и установления диагноза. Способ дает возможность диагностировать неврологическое заболевание на ранних этапах развития ребенка, что позволяет своевременно начинать лечебные и компенсирующие мероприятия, отличающиеся большей эффективностью, таким образом задерживая клиническую манифестацию заболевания, избегая тяжелых инвалидизирующих форм ДЦП.

Указанный технический результат достигается тем, что в способе диагностики детского церебрального паралича (ДЦП), включающем выполнение магнитно-резонансной томографии, в соответствии с заявленным изобретением, получают срединное сагиттальное изображение головного мозга, выделяют изображение контура мозолистого тела, проводят корегистрацию изображения по плоскости передней и задней комиссуры, разбивают изображение на анатомические части и выделяют колено (СС2), передний отдел ствола мозолистого тела (СС3), перешеек мозолистого тела (СС6), валик мозолистого тела (СС7), определяют на изображении суммарную площадь в пикселях, рассчитывают диагностический индекс (Y) по формуле: Y=((CC2+CC3)×CC6)/(CC7×K), где K - нормирующий коэффицент 200 и при значении Y меньше 1 диагностируют ДЦП.

Существенными отличиями нашего изобретения по сравнению с прототипом являются следующие моменты: учитываются не абсолютные, а относительные параметры отделов МТ, принимается во внимание функциональная роль транскаллозальных трактов в составе каждого конкретного отдела МТ, что позволяет вывести диагностический индекс для конкретного психоневрологического заболевания - в данном изобретении детского церебрального паралича. Предполагается, что подобная стратегия позволит в дальнейшем получать объективные диагностические индексы для ряда иных неврологических патологий. В известной нам литературе подобный подход к диагностике психоневрологических заболеваний не используется.

Заявленный способ базируется на многолетних фундаментальных исследованиях, проводимых на лабораторных базах Санкт-Петербургского государственного университета. Согласно этим исследованиям механизмы интегративной деятельности головного мозга обеспечиваются ассоциативными трактами неокортекса, объединяющими различные области коры. Мозолистое тело способствует взаимодействию правого и левого полушарий, объединяя их ассоциативные системы. Строгая топографическая приуроченность межполушарных проекций к отделам мозолистого тела позволяет по характеру гипоплазий судить о состоянии определенных корковых территорий и отклонениях в структуре ассоциативных трактов вообще. Исследуя взаимосвязь между развитием кортикальных проводящих систем и гетерохронной последовательностью дифференцировки неокортекса в пренатальном онтогенезе, мы обнаружили что в зависимости от временного совпадения критического периода морфогенеза со сроком преждевременного рождения патологический процесс затрагивает разные области коры. Эти данные объясняются результатами собственных иммуногистохимических исследований, которые показали, что критические периоды повышенной уязвимости пространственно удаленных территорий полушарий мозга обусловлены процессами элиминации субпластинки, последовательностью развития нейронов в составе «эфферентного» и «ассоциативного» комплексов коры. Эти периоды следуют друг за другом, совпадают с разными сроками гестации и определяют повышенную уязвимость при наличии тератогенных факторов не только отдельных корковых территорий, но и функционально специализированных комплексов клеток в их составе. Во всех изученных областях неокортекса инициальные нейроны эфферентных (кортикофугальных) и ассоциативных (корково-корковых) связей начинают дифференцировку в разные сроки внутриутробного развития плода. Согласно результатам наших работ внутриутробный критический период становления ассоциативного комплекса коры начинается с 20-й недели гестации и продолжается вплоть до рождения. Длительный критический период развития нейронов, инициирующих корково-корковые связи, в случае неблагополучного антенатального периода чреват их избирательной гибелью. Это закономерно отражается на топографии соответствующих трактов, в том числе и транскаллозальных, приводит к изменению соотношения частей мозолистого тела, гипоплазиям.

Полученные результаты фундаментально обосновывают заявленный способ, что демонстрируется конкретными примерами его использования при диагностике эмбрионального полиэтиологического неврологического заболевания с клиническими симптомами ДЦП в виде спастичности, атаксии, гиперкинезов, гиперрефлексии, наличия патологических рефлексов, задержки психомоторного развития.

Сущность заявленного изобретения иллюстрируется Фиг.1-6.

Фиг.1 иллюстрирует параметры обработки изображений (срезов) мозга, полученных методом магнито-резонансной томографии с выделением срединного сагиттального среза для визуальной оценки контрастности мозолистого тела 1, при этом на срезе, по стандартным координатам определяется положение передней 2 и задней 3 комиссур, обозначенных АС и PC соответственно, после этого поворотом изображения срез выравнивается таким образом, чтобы линия 4, соединяющая переднюю и заднюю комиссуры, проходила горизонтально, затем автоматически (по уровню контраста) или вручную, путем оконтуривания 5 выделяется мозолистое тело 1.

Фиг.2 иллюстрирует срединное сагиттальное изображение мозолистого тела 1, которое разбивается на части по схеме Вителсон; возможно как автоматическое, так и ручное выделение соответствующих частей, а также их площадей, что позволяет заносить в таблицу параметры для последующего установления диагноза.

На фиг.3 проиллюстрирован пример оконтуривания мозолистого тела 1, выделения частей мозолистого тела 1 для последующего анализа, при котором значение диагностического индекса Y указывает на ДЦП.

На Фиг.4 показан пример оконтуривания мозолистого тела 1, выделения частей мозолистого тела 1 для последующего анализа, при котором значение диагностического индекса Y не указывает на диагноз ДЦП.

Фиг.5 показывает пример оконтуривания мозолистого тела 1, выделения частей мозолистого тела 1 для последующего анализа, при котором значение диагностического индекса Y указывает на ДЦП при диагнозе болезнь Литтля.

Фиг.6 показывает пример оконтуривания мозолистого тела 1, выделения частей мозолистого тела 1 для последующего анализа, при котором значение диагностического индекса Y указывает на ДЦП при диагнозе атонически-астатическая форма ДЦП.

В таблице приведены результаты сравнительной диагностирования пациентов различных возрастных групп с проявлениями ДЦП и группы контроля.

Реализация диагностического способа возможна вручную или в виде автоматизированного программного решения и осуществляется следующим образом (Фиг.1 и Фиг.2):

- при анализе изображений (срезов) мозга, полученных методом магнито-резонансной томографии, выделяется срединный сагиттальный срез и визуально оценивается контрастность мозолистого тела 1 (Фиг.1);

- на срезе, по стандартным координатам определяется положение передней 2 и задней 3 комиссур (Фиг.1);

- поворотом изображения срез выравнивается таким образом, чтобы линия 4, соединяющая переднюю 2 и заднюю 3 комиссуры, проходила горизонтально (Фиг.1);

- автоматически (по уровню контраста) или вручную, путем оконтуривания линией 5 выделяется мозолистое тело 1 (Фиг.1);

- срединное сагиттальное изображение мозолистого тела 1 разбивается на части по схеме Вителсон, при этом возможно как автоматическое, так и ручное выделение соответствующих частей, а также их площадей (Фиг.2);

- производится подсчет площадей выделенных частей мозолистого тела 1 и прогностического индекса по формуле Y=((CC2+CC3)×CC6)/(CC7×K), где Y - диагностический индекс, СС2 - колено мозолистого тела, СС3 - передняя часть ствола мозолистого тела, СС6 - перешеек мозолистого тела, СС7 - валик мозолистого тела, K - поправочный коэффициент (равен 200 при размере точки 0,4688×0,4688 мм, 910 при размере точки 1,0×1,0 мм и т.д.) при его абсолютном значении Y<1 диагностируют детский церебральный паралич (таблица).

Возможно программное решение, которое может быть реализовано как автономная программа или как модуль в составе диагностического программного комплекса, в том числе совмещенного с системой получения изображений необходимых уровней мозга.

Заявленный способ апробирован многочисленными примерами, проведенными на архивном материале и в реальном времени на базе Санкт-Петербургской государственной педиатрической медицинской академии. Ниже он поясняется конкретными примерами анализа томограмм мозга 35 детей в возрасте от 1 года до 16 лет с диагнозом ДЦП и 25 детей того же возраста, которые были обследованы по иной причине и не имели неврологического диагноза.

Пример 1. Ребенок KD, возраст 7 лет, родился от второй беременности на 38 неделе гестации, с массой тела при рождении 2700 г, длиной тела 47 см, с оценкой по шкале Апгар 7-8 баллов. Направлен на амбулаторное МРТ обследование мозга с целью дифференцировать синдромы ДЦП от патологии, при которой необходима хирургическая коррекция. По стандартным критериям оценки структурных признаков ДЦП или нейрохирургической патологии на томограмме мозга не обнаружено. Для анализа мозолистого тела 1 заявленным способом выбрано срединное сагиттальное изображение мозга, взвешенное по Т1. Изображение корегистрировано по опорным точкам передней 2 и задней 3 комиссур, на нем оконтуренное линией 5 мозолистое тело вырезано в отдельное изображение для последующего автоматизированного компьютерного анализа. Для наглядности деление МТ на части по схеме Вителсон отмечено заливкой и спроецировано на нативное срединное сагиттальное изображение мозга ребенка (Фиг.3). По результатам измерения площадь колена в пикселах составила - 327, передней части ствола - 130, перешейка - 64, валика - 250. Значение диагностического коэффициента составляет: Y=(327+130)×64/250×200=0,58.

Значение диагностического индекса Y указывает на ДЦП (таблица). Диагноз подтвержден при обследовании невропатологом.

Пример 2. Ребенок FA, возраст 4 года. Направлен на амбулаторное МРТ обследование по поводу головных болей после сотрясения мозга. По стандартным критериям оценки признаков патологии на томограмме мозга не обнаружено. Для анализа мозолистого тела 1 заявленным способом выбрано срединное сагиттальное изображение мозга, взвешенное по Т1. Изображение корегистрировано по опорным точкам передней 2 и задней 3 комиссур, на нем оконтурено линией 5 мозолистое тело и вырезано в отдельное изображение для последующего автоматизированного компьютерного анализа. Для наглядности деление МТ на части по схеме Вителсон отмечено заливкой и спроецировано на нативное срединное сагиттальное изображение мозга ребенка (Фиг.4). По результатам измерения площадь колена в пикселах составила - 458, передней части ствола - 312, перешейка - 171, валика - 599. Значение диагностического коэффициента составляет: Y=(458+312)×171/599×200=1,12.

Значение диагностического индекса Y свидетельствует о том, что у пациента нет данных, указывающих на ДЦП (что видно из таблицы). Проанализированный случай отнесен к группе контроля.

Пример 3. Ребенок SV, родился от первой беременности на 34 неделе гестации, с массой тела при рождении 2200 г, длиной тела 45 см, с оценкой по шкале Апгар 6-7 баллов. По данным УЗИ, на первом году жизни была диагностирована перинатальная энцефалопатия (ПЭП). На втором году жизни появились клинические симптомы ДЦП. Больной направлен на МРТ обследование мозга. При обследовании обнаружена перивентрикулярная лейкомаляция в сочетании с дилатацией полостных образований мозга. Для анализа мозолистого тела 1 заявленным способом выбрано срединное сагиттальное изображение мозга, взвешенное по Т1. Изображение корегистрировано по опорным точкам передней 2 и задней 3 комиссур, на нем оконтурено линией 5 мозолистое тело 1 и вырезано в отдельное изображение для последующего автоматизированного компьютерного анализа. Для наглядности деление МТ на части по схеме Вителсон отмечено цветной заливкой и спроецировано на нативное срединное сагиттальное изображение мозга ребенка (Фиг.5). По результатам измерения площадь колена в пикселах составила - 266, передней части ствола - 173, перешейка - 136, валика - 401. Значение диагностического коэффициента составляет: Y=(266+173)×136/401×200=0,74.

Значение диагностического индекса Y указывает на ДЦП (таблица). Обследование невропатолога: диагноз болезнь Литтля.

Пример 4. Ребенок IM, родился от первой беременности на 36 неделе гестации, с массой тела при рождении 2700 г, длиной тела 48 см, с оценкой по шкале Апгар 6-7 баллов. По данным УЗИ, на первом году жизни была диагностирована ПЭП. На втором году жизни появились клинические симптомы ДЦП, эпилептические припадки. Больной направлен на МРТ обследование мозга. При обследовании обнаружена перивентрикулярная лейкомаляция в сочетании с дилатацией полостных образований мозга, кистами боковых желудочков. Для анализа мозолистого тела 1 заявленным способом выбрано срединное сагиттальное изображение мозга, взвешенное по Т1. Изображение корегистрировано по опорным точкам передней 2 и задней 3 комиссур, на нем оконтурено линией 5 мозолистое тело 1 и вырезано в отдельное изображение для последующего автоматизированного компьютерного анализа. Для наглядности деление МТ на части по схеме Вителсон отмечено цветной заливкой и спроецировано на нативное срединное сагиттальное изображение мозга ребенка (Фиг.6). По результатам измерения площадь колена в пикселах составила - 324, передней части ствола - 324, перешейка - 157, валика - 660. Значение диагностического индекса составляет: Y=(324+324)×157/660×200=0,77.

Значение диагностического индекса Y указывает на ДЦП (что видно из таблицы). Обследование невропатолога: диагноз атонически-астатическая форма ДЦП.

Технико-экономическая эффективность заявленного способа состоит в объективной диагностике неврологического заболевания с клиническими симптомами детского церебрального паралича. Заявленный способ существенно повышает достоверность диагностики без участия или с минимальным участием эксперта и позволяет, что особенно важно, проводить более раннее диагностирование, что дает возможность более раннего лечения с предотвращением необратимых тяжелых осложнений. Кроме того, новая технология возможна с применением стандартизованной процедуры обследования, такой как МРТ-сканирование, что сокращает время обследования и установления диагноза. Заявленный способ позволяет, кроме изложенного выше, анализировать также и архивные материалы, в результате чего повышается достоверность и оперативность способа диагностирования с одновременным совершенствованием диагностических подходов и более надежным излечением детей в стадии ранней профилактической диагностики.

Таблица Результаты сравнительного диагностирования пациентов различных возрастных групп с проявлениями ДЦП и группы контроля №№ Пациент Площадь колена мозолистого тела, СС2 Площадь переднего отдела ствола мозолистого тела, СС3 Площадь перешейка мозолистого тела СС6 Площадь валика мозолистого тела, СС7 Диагноз Возраст, лет Диагностичес
кий индекс, Y
1 SA 11 59 24 81 ДЦП 1 0,104 2 SV 266 173 136 401 ДЦП 2 0,744 3 SE 293 237 42 174 ДЦП 2 0,640 4 MS 588 321 192 546 Контроль 1 1,598 5 GE 255 374 186 370 Контроль 2 1,581 6 АА 68 148 82 238 ДЦП 2 0,372 7 АК 447 294 202 607 Контроль 4 1,233 8 РМ 189 202 92 404 ДЦП 4 0,445 9 KS 391 310 126 579 ДЦП 4 0,763 10 FA 458 312 174 599 Контроль 4 1,118 11 ЕМ 766 455 333 1042 Контроль 5 1,951 12 ВА 219 204 19 154 ДЦП 5 0,261 13 SG 681 476 207 666 Контроль 7 1,798 14 NO 485 420 163 688 Контроль 7 1,072 15 MD 186 171 62 236 ДЦП 7 0,469 16 KD 327 130 64 250 ДЦП 7 0,585 17 SL 746 449 287 797 Контроль 12 2,152 18 IM 324 324 157 660 ДЦП 12 0,771 19 YY 587 481 279 739 Контроль 14 2,016 20 SA 490 334 165 726 ДЦП 16 0,936 21 AD 449 337 245 535 Контроль 16 1,800

Список использованной литературы

1. Бейнарович О.В., Фастыковская Е.Д. Способ диагностики состояния центральной нервной системы // Патент РФ №2164082. 2001.

2. Новиков А.Е. Способ диагностики морфофункциональной незрелости головного мозга у новорожденных// Патент РФ №2154990.2000.

3. Гайнетдинова Д.Д., Семенов В.В. Способ определения нестабильности генома у детей с детским церебральным параличом // Патент РФ №2295130. 2007. Бюл. №7.

4. Бирюков А.Н. Способ прижизненного определения размеров мозолистого тела // Патент РФ №2396907. 2010. Бюл. №23. (прототип).

5. Witelson S.F. Hand and sex differences in the isthmus and genu of the human corpus callosum. A postmortem morphological study // Brain. 1989. V.112. P.799-835.

Похожие патенты RU2473311C1

название год авторы номер документа
Способ прогнозирования возникновения ДЦП у детей первых 3-х месяцев жизни с перинатальным поражением ЦНС 2018
  • Афонин Александр Алексеевич
  • Созаева Диана Измайловна
  • Логинова Ирина Георгиевна
  • Вострых Наталья Николаевна
  • Манукян Мариам Рубеновна
  • Бабиянц Анна Яковлевна
  • Крыночкина Марина Юрьевна
RU2710218C1
СПОСОБ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ ФОРМИРОВАНИЯ ДЕТСКОГО ЦЕРЕБРАЛЬНОГО ПАРАЛИЧА У ДЕТЕЙ С ЭКСТРЕМАЛЬНО НИЗКОЙ И ОЧЕНЬ НИЗКОЙ МАССОЙ ТЕЛА ПРИ РОЖДЕНИИ 2011
  • Самсонова Татьяна Вячеславовна
  • Бенис Наталья Аркадьевна
RU2472431C1
СПОСОБ ЛЕЧЕНИЯ ДЕТСКОГО ЦЕРЕБРАЛЬНОГО ПАРАЛИЧА 2009
  • Уханова Татьяна Алексеевна
  • Гаврилов Алексей Петрович
  • Уханов Евгений Юрьевич
RU2401097C1
СПОСОБ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ ДЕТСКОГО ЦЕРЕБРАЛЬНОГО ПАРАЛИЧА У ДЕТЕЙ 1-ГО ГОДА ЖИЗНИ 2013
  • Созаева Диана Измаиловна
  • Бережанская Софья Борисовна
  • Каушанская Елена Яковлевна
  • Лукьянова Елена Анатольевна
  • Тодорова Ася Сааковна
RU2540514C1
СПОСОБ ОПРЕДЕЛЕНИЯ СТЕПЕНИ ТЯЖЕСТИ ДЕТСКОГО ЦЕРЕБРАЛЬНОГО ПАРАЛИЧА У ДЕТЕЙ РАННЕГО ВОЗРАСТА 2013
  • Гайнетдинова Дина Дамировна
  • Афандиева Лейсан Закиевна
RU2554752C2
СПОСОБ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ СПАСТИЧЕСКИХ ФОРМ ДЕТСКОГО ЦЕРЕБРАЛЬНОГО ПАРАЛИЧА У НЕДОНОШЕННЫХ ДЕТЕЙ 2006
  • Аронскинд Елена Витальевна
  • Шершнев Виктор Николаевич
RU2325840C1
СПОСОБ ОЦЕНКИ ТЯЖЕСТИ ДЕТСКОГО ЦЕРЕБРАЛЬНОГО ПАРАЛИЧА (ДЦП) И ЗАДЕРЖЕК В ПСИХОРЕЧЕВОМ РАЗВИТИИ (ЗПРР) 2014
  • Мельникова Елена Анатольевна
RU2561290C1
СПОСОБ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ ТЕЧЕНИЯ НАРУШЕНИЯ МОТОРНОГО РАЗВИТИЯ У ДЕТЕЙ С ПЕРИНАТАЛЬНЫМИ ПОРАЖЕНИЯМИ ЦНС 2009
  • Самсонова Татьяна Вячеславовна
  • Шкаренкова Евгения Ивановна
RU2393763C1
Способ прогнозирования формирования детского церебрального паралича у детей 3-6 месяцев жизни 2018
  • Самсонова Татьяна Вячеславовна
  • Назаров Сергей Борисович
  • Николаева Светлана Владимировна
RU2689918C1
СПОСОБ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ ДЕТСКОГО ЦЕРЕБРАЛЬНОГО ПАРАЛИЧА У ГЛУБОКОНЕДОНОШЕННЫХ ДЕТЕЙ 2023
  • Самсонова Татьяна Вячеславовна
  • Кривоногов Владислав Андреевич
  • Назаров Сергей Борисович
RU2804797C1

Иллюстрации к изобретению RU 2 473 311 C1

Реферат патента 2013 года СПОСОБ ДИАГНОСТИКИ ДЕТСКОГО ЦЕРЕБРАЛЬНОГО ПАРАЛИЧА (ДЦП)

Изобретение относится к области медицины, в частности к педиатрии, психоневрологии, медицинской радиологии. Выполняют магнитно-резонансную томографию, получают срединное сагиттальное изображение головного мозга, выделяют изображение контура мозолистого тела. Проводят корегистрацию изображения по плоскости передней и задней комиссуры. Разбивают изображение на анатомические части и выделяют колено (СС2), передний отдел ствола мозолистого тела (СС3), перешеек мозолистого тела (СС6), валик мозолистого тела (СС7), определяют на изображении суммарную площадь в пикселях, рассчитывают диагностический индекс (Y) по формуле: Y=((CC2+CC3)×CC6)/(CC7×K), где K - нормирующий коэффициент 200. При значении Y меньше 1 диагностируют ДЦП. Способ позволяет увеличить достоверность диагностики, что достигается за счет учета индивидуальных особенностей параметров мозговых структур. 6 ил., 1 табл., 4 пр.

Формула изобретения RU 2 473 311 C1

Способ диагностики детского церебрального паралича (ДЦП), включающий выполнение магнитно-резонансной томографии, отличающийся тем, что получают срединное сагиттальное изображение головного мозга, выделяют изображение контура мозолистого тела, проводят корегистрацию изображения по плоскости передней и задней комиссуры, разбивают изображение на анатомические части и выделяют: колено (СС2), передний отдел ствола мозолистого тела (СС3), перешеек мозолистого тела (СС6), валик мозолистого тела (СС7), определяют на изображении суммарную площадь в пикселях, рассчитывают диагностический индекс (Y) по формуле: Y=((CC2+CC3)·CC6)/(CC7·K), где K - нормирующий коэффициент 200 и при значении Y меньше 1 диагностируют ДЦП.

Документы, цитированные в отчете о поиске Патент 2013 года RU2473311C1

МАЖАРЦЕВА Е.В
Применение методов лучевой диагностики при детском церебральном параличе на этапе предоперационной подготовки
Автореф
дисс
- СПб., 2007, с.9-21
СПОСОБ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ НЕВРОЛОГИЧЕСКОГО ДИАГНОЗА К 2 ГОДАМ У ДЕТЕЙ, ПЕРЕНЕСШИХ КРИТИЧЕСКОЕ СОСТОЯНИЕ В РАННИЙ НЕОНАТАЛЬНЫЙ ПЕРИОД 2007
  • Зайцева Ирина Николаевна
RU2336026C1
СПОСОБ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ НАРУШЕНИЯ МОТОРНОГО РАЗВИТИЯ У ДЕТЕЙ ПЕРВОГО ГОДА ЖИЗНИ С ПЕРИНАТАЛЬНЫМИ ГИПОКСИЧЕСКИМИ ПОРАЖЕНИЯМИ ГОЛОВНОГО МОЗГА 2006
  • Самсонова Татьяна Вячеславовна
  • Боброва Екатерина Алексеевна
  • Кузьменко Галина Николаевна
  • Попова Ирина Геннадьевна
RU2319154C1
US 20100016706 А1, 21.01.2010
ИСМАГИЛОВ М.Ф
и др
Клинико-томографическое и иммунологическое исследование больных детским

RU 2 473 311 C1

Авторы

Зыкин Павел Александрович

Краснощекова Елена Ивановна

Ткаченко Любовь Александровна

Ялфимов Анатолий Николаевич

Даты

2013-01-27Публикация

2011-07-27Подача