Οι εξελιγμένες τεχνικές απεικόνισης Πυρηνικού Μαγνητικού Συντονισμού, όπως είναι η απεικόνιση της Μοριακής Διάχυσης (Diffusion Weighted Imaging, DWI), η απεικόνιση του Τανυστού Διάχυσης (Diffusion Tensor Imaging, DTI), η δυναμική απεικόνιση της Αιμάτωσης (Dynamic- Susceptibility Contrast Imaging, DSCI) και η απεικόνιση Φάσης-Αντίθεσης (Phase-Contrast MRI) συμπληρώνουν την ανατομική απεικόνιση MRI με σκοπό να αυξήσουν την διαγνωστική ακρίβεια. Παρά την σημαντική τους διαγνωστική αξία στον χαρακτηρισμό εξεργασιών του εγκεφάλου και του μαστού, οι τεχνικές αυτές δεν έχουν ενσωματωθεί πλήρως στα απεικονιστικά πρωτόκολλα. Για να επιτευχθεί αυτό είναι αναγκαίο να κατανοηθούν οι παράμετροι που επιδρούν σημαντικά στην αξιοπιστία των εν λόγω τεχνικών, η σωστή ρύθμιση των οποίων οδηγεί στην εξαγωγή ασφαλών συμπερασμάτων. Επιπροσθέτως, η ενσωμάτωση των εξελιγμένων τεχνικών απεικόνισης στην κλινική ρουτίνα προϋποθέτει την συσχέτιση των ευρημάτων διάχυσης και αιμάτωσης με συγκεκριμένους τύπους παθολογίας, καθώς και την αξιολόγηση της διαγνωστικής τους αξίας για την διαφοροποίηση βλαβών με υψηλό διαφοροδιαγνωστικό ενδιαφέρον. Τα αποτελέσματα της παρούσας διδακτορικής διατριβής αναδεικνύουν ότι οι δείκτες διάχυσης και αιμάτωσης παρέχουν πολύτιμες δομικές και λειτουργικές πληροφορίες σε κυτταρικό επίπεδο, οι οποίες σε συνδυασμό με την ανατομική πληροφορία αναδεικνύουν την υποκείμενη παθοφυσιολογία. Ειδικότερα, κατέστη σαφές ότι ο συνδυασμός και η συναξιολόγηση των παραμέτρων παρέχει το βέλτιστο διαγνωστικό αποτέλεσμα.Εντούτοις, η διαχείριση, η ανάλυση και η αξιολόγηση των παραμέτρων σε συνδυασμό με την αριθμητική τους φύση αποτελεί χρονοβόρα διαδικασία, με αποτέλεσμα συχνά να παραμένουν αναξιοποίητες. Συνεπώς, αυξάνεται συνεχώς η ανάγκη αυτόματης διαχείρισης των δεδομένων διάχυσης και αιμάτωσης με σκοπό την έγκαιρη υποβοήθηση της διαφορικής διάγνωσης σε πραγματικό κλινικό χρόνο. Για τον λόγο αυτό τα τελευταία χρόνια διερευνάται η χρήση εξελιγμένων τεχνικών ανάλυσης δεδομένων, όπως είναι οι τεχνικές αναγνώρισης προτύπου (pattern recognition techniques) και συγκεκριμένα οι αλγόριθμοι μηχανικής εκμάθησης και ταξινόμησης (machine learning algorithms). Οι τεχνικές αυτές επιτρέπουν την διαχείριση και τον συνδυασμό πληθώρας αριθμητικών δεδομένων που σχετίζονται με πολύπλοκες γραμμικές ή μη γραμμικές σχέσεις. Το κυριότερο όμως πλεονέκτημα τους είναι η αυτόματη και ταχεία ανάλυση και συναξιολόγηση της ιατρικής πληροφορίας, γεγονός που επιτρέπει την εισαγωγή τέτοιων τεχνικών στην κλινική ρουτίνα με σκοπό την υποβοήθηση της διαφορικής διάγνωσης. Προς αυτή την κατεύθυνση, ολοκληρώνοντας την συλλογή, επεξεργασία, ανάλυση και αξιολόγηση των πολύπλοκων παραμέτρων διάχυσης και αιμάτωσης για την διαφοροποίηση εξεργασιών του εγκεφάλου, πραγματοποιήθηκε εισαγωγή των δεδομένων σε ένα αυτοματοποιημένο λογισμικό, με σκοπό να αποτελέσουν μέρος της συνολικής διαγνωστικής πληροφορίας για την υποβοήθηση της διαφορικής διάγνωσης σε πραγματικό κλινικό χρόνο, προς όφελος του ασθενούς. Το εν λόγω λογισμικό στηρίζεται σε αλγορίθμους μηχανικής εκμάθησης και μεθόδους αναγνώρισης προτύπων. Τέλος, αναπτύχθηκε και ενσωματώθηκε ένα εργαλείο εκμάθησης των εξελιγμένων τεχνικών διάχυσης και αιμάτωσης, με σκοπό να συμβάλλει στην επιμόρφωση και εκπαίδευση κυρίως νέων επιστημόνων, παρέχοντας πληροφορία τόσο σε θεωρητικό όσο και σε κλινικό επίπεδο.
Percentage Signal Recovery Derived from MR Dynamic Susceptibility Contrast Imaging Is Useful to Differentiate Common Enhancing Malignant Lesions of the Brain
