ЛАКУНАРНОСТЬ КАК ПОКАЗАТЕЛЬ ПРОСТРАНСТВЕННОЙ ГЕОМЕТРИИ ПОВЕРХНОСТНОГО АРТЕРИАЛЬНОГО РУСЛА БОЛЬШИХ ПОЛУШАРИЙ ГОЛОВНОГО МОЗГА
Аннотация
Морфологической основой нарушений мозгового кровоснабжения может служить неравномерное распределение артерий среднего и мелкого калибра на поверхности больших полушарий головного мозга, разная плотность поверхностной артериальной сети в различных долях. Лакунарность – это понятие, отличное и независимое от фрактальной размерности, которое характеризует наличие и величину лакун (пространств) между элементами артериального русла. Использование одновременно и индекса лакунарности, и фрактальной размерности позволит уточнить и расширить представления и пространственной геометрии поверхностного артериального русла больших полушарий.
Целью работы явилось определение нормальных величин показателя индекса лакунарности поверхностного артериального русла верхнелатеральной поверхности различных долей больших полушарий, которые могут быть использованы в качестве эталона нормы при определении количественных характеристик фрактальной геометрии поверхностного артериального русла верхнелатеральной поверхности больших полушарий.
Материал и методы. Был определен индекс лакунарности 48 человек обоего пола зрелого возраста (29-54 лет). Расчет индекса лакунарности включал фотографирование поверхностного артериального русла верхнелатеральной поверхности больших полушарий при помощи зеркального фотоаппарата Nikon 3110 в боковой проекции с использованием морфометрического маркера для дальнейшего определения абсолютных размеров исследуемых структур (в качестве инструмента определения абсолютных размеров использовалась экранная пиксельная линейка SPRuler), компьютерную обработку цифровых изображений в программе Adobe Photoshop и подсчет пикселей утилитой ImageMagick. Статистическая обработка полученных результатов проводилась при помощи лицензионной компьютерной программы MedStat.
Результаты. В ходе статистической обработки полученных результатов было установлено, что показатель индекса лакунарности поверхностного артериального русла принимает достоверно большие значения в лобной доле по сравнению с участками других долей, указанный индекс в теменной доле также оказался достоверно выше аналогичных значений в височной доле. Показатели индекса лакунарности в теменной и затылочной, затылочной и височной долях достоверно не отличались.
Заключение. Мультифрактальный анализ поверхностного артериального русла больших полушарий позволяет объективно оценивать распределение артерий на поверхности мозга, диагностировать нарушения перфузии еще на доклиническом этапе, предотвращать возникновение ишемических инсультов, а значит снизить смертность от этого грозного состояния.
Литература
2. Иванцов О.А. Нарушение мозгового кровообращения как медико-социальная проблема. Проблемы здоровья и экологии. 2018; 4 (58): 4-8.
3. Zhu T. Ma J., Li J. et al. Multifractal and lacunarity analyses of microvascular morphology in eyes with diabetic retinopathy: A projection artifact resolved optical coherence tomography angiography study. Microcirculation. 2019; 26 (3): e12519. doi: 10.1111/micc.12519
4. Popovic N., Radunovic M., Badnjar J., Popovic T. Fractal dimension and lacunarity analysis of retinal microvascular morphology in hypertension and diabetes. Microvasc Res. 2018; 118: 36-43. doi: 10.1016/j.mvr.2018.02.006
5. Smitha K.A., Gupta A.K., Jayasree R.S. Fractal analysis: fractal dimension and lacunarity from MR images for differentiating the grades of glioma. Phys Med Biol. 2015; 60 (17): 6937-6947. doi: 10.1088/0031-9155/60/17/6937
6. Kim S., Park Y.W., Park S.H., Ahn S.S., Chang J.H., Kim S.H., Lee S.K. Comparison of Diagnostic Performance of Two-Dimensional and Three-Dimensional Fractal Dimension and Lacunarity Analyses for Predicting the Meningioma Grade. Brain Tumor Res Treat. 2020; 8 (1): 36-42. doi: 10.14791/btrt.2020.8.e3
7. Изотов А. Фракталы: делимость вещества как степень свободы в материаловедении: монография. Самара: Изд-во Самар. гос. аэрокосм. ун-та; 2011. 128.
8. Лях Ю.Е., Гурьянов В.Г., Хоменко В.Н., Панченко О.А. Основы компьютерной биостатистики: анализ информации в биологии, медицине и фармации статистическим пакетом MedStat. Донецк: Папакица Е.К.; 2006. 214.