Аннотация:Одним из важнейших этапов планирования лучевого лечения является визуализация патологического очага и окружающих его здоровых тканей. В случаях, когда критические структуры вплотную прилежат к опухоли, находятся внутри патологического очага полностью или частично (например, аденомы гипофиза, краниофарингиомы, глиомы зрительного нерва) определение контуров критических структур по стандартному набору изображений затруднено. В данном случае для исследования структуры белого вещества головного мозга может быть использована ещё одна модальность магнитно-резонансной томографии (МРТ), называемая диффузионно-взвешенной (ДВТ), которая позволяет получать изображения головного мозга in-vivo, основываясь на информации о диффузии воды. Дополнением к ДВТ является диффузионно-тензорная томография (ДТТ), способная создавать количественные карты микроскопических смещений молекул воды, происходящих в биологических тканях за счёт физической диффузии.
Однако на данный момент методика имеет определённые ограничения. Можно выделить три основные проблемы, препятствующие применению ДВТ клиницистами: 1) большое число ложноположительных волокон; 2) невозможность нахождения различия и, как следствие, достоверного отображения пересекающихся, соприкасающихся и сливающихся волокон; 3) отсутствие воспроизводимости результата, зависимость от пользователя; 4) невозможность отображения трактов небольшой длины; 5) неустойчивость алгоритмов при работе с патологиями.
Одним из возможных подходов, на который стоит обратить внимание в целях усовершенствования результатов, может стать машинное обучение, заключающееся в использовании полностью свёрточной нейронной сети для изучения карт ориентации волокон.
В данной работе проводится литературный обзор основных моделей диффузии, алгоритмов, использующихся для построения проводящих путей головного мозга и программных пакетов, работающих на их основе, для выявления необходимого функционала с целью создания полноценного программного обеспечения, удовлетворяющего потребностям лучевой терапии.