Адаптивна обробка та аналіз зображень комп’ютерної томографії ювенільних ангіофібром основи черепа : Адаптивная обработка и анализ изображений компьютерной томографии ювенильных ангиофибром основания черепа

Краткое описание

МІНІСТЕРСТВО ОСВІТИ І НАУКИ УКРАЇНИ

НАЦІОНАЛЬНИЙ ТЕХНІЧНИЙ УНІВЕРСИТЕТ УКРАЇНИ

“КИЇВСЬКИЙ ПОЛІТЕХНІЧНИЙ ІНСТИТУТ”

На правах рукопису

АЛХІМОВА СВІТЛАНА МИКОЛАЇВНА

УДК 004.932:616-073.756.8

Адаптивна обробка та аналіз зображень комп’ютерної томографії ювенільних ангіофібром основи черепа

Спеціальність 05.11.17 – біологічні та медичні прилади і системи

Дисертація

на здобуття наукового ступеня кандидата технічних наук

Науковий керівник

Яценко Валентин Порфирович,

доктор медичних наук, професор

Київ – 2013

ЗМІСТ

Вступ ……………………………………………………………………………	5
Розділ 1. Аналіз діагностичних методів у галузі візуалізації та розрахунку кількісних показників для оцінювання кровопостачання тканин…………..	15
1.1. Сучасний стан проблеми дослідження кровопостачання тканин..	15
1.2. Аналіз методів визначення перфузійних характеристик……….	19
1.2.1. Метод моментів ……………………………………………	21
1.2.2. Компартментний аналіз ………………………………….	28
1.2.3. Метод деконволюції ………………………………………	35
1.3. Аналіз застосування перфузійної комп’ютерної томографії в онкології………………………………………………………………….	39
1.4. Обґрунтування постановки задач дослідження………………….	42
Висновки до розділу…………………………………………………….	49
Розділ 2. Сегментація зображень рентгенівської комп’ютерної томографії ювенільних ангіофібром основи черепа………………………………………	51
2.1. Специфіка визначення ділянок ювенільних ангіофібром основи черепа на зображеннях комп’ютерної томографії за допомогою поширених методів сегментації………………………………………...	51
2.1.1. Методи, засновані на пошуку границь……………………	52
2.1.2. Методи, засновані на формуванні однорідних ділянок …	60
2.1.3. Метод водорозділів ………………………………………	63
2.2. Метод  сегментації зображень комп’ютерної томографії ювенільних ангіофібром основи черепа із використанням зрізів з контрастним посиленням тканин …………………………….………...	65
2.2.1. Використання зрізів з контрастним посиленням тканин для підвищення точності визначення ділянок ювенільних ангіофібром основи черепа на зображеннях комп’ютерної томографії………………………………………………………….	65
2.2.2. Формалізація алгоритму сегментації зображень комп’ютерної томографії ювенільних ангіофібром основи черепа із використанням зрізів з контрастним посиленням тканин ……………………………………………………………..	87
2.3. Результати застосування методу сегментації із використанням зрізів з контрастним посиленням тканин для визначення ділянок ювенільних ангіофібром основи черепа на зображеннях комп’ютерної томографії………………………………………………..	91
Висновки до розділу……………………………………………………..	98
Розділ 3. Тривимірна візуалізація даних рентгенівської комп’ютерної томографії ювенільних ангіофібром основи черепа..………………………..	100
3.1. Специфіка проведення візуалізації об’ємних даних для дослідження тканин ювенільних ангіофібром основи черепа в тривимірному просторі………………………………………………….	100
3.2. Метод візуалізації об’ємних даних із використанням судинних масок зрізів досліджуваних тканин ювенільних ангіофібром основи черепа …………………………………………………………………….	106
3.2.1. Використання судинних масок зрізів досліджуваних тканин для проведення відображення зон васкуляризації ювенільних ангіофібром основи черепа в тривимірному просторі …………………………………………………………..	106
3.2.2. Формалізація алгоритму візуалізації об’ємних даних із використанням судинних масок зрізів досліджуваних тканин ювенільних ангіофібром основи черепа………………………...	112
3.3. Результати застосування методу візуалізації об’ємних даних із використанням судинних масок зрізів досліджуваних тканин для оцінювання васкуляризації ювенільних ангіофібром основи черепа в тривимірному просторі…………………………………………………..	115
Висновки до розділу……………………………………………….…..	122
Розділ 4. Статистичний аналіз зображень рентгенівської комп’ютерної томографії ювенільних ангіофібром основи черепа.……………………….	124
4.1. Статистичний аналіз тривимірних анатомічних (вокселних) моделей………………………………………………………………….	124
4.2. Експериментальне підтвердження залежності значень показників статистичних характеристик тривимірної анатомічної моделі від відносної судинної частки об’єму тканин пухлини………	132
4.3. Залежність показників статистичних характеристик від питомої крововтрати………………………………………………………………	134
Висновки до розділу……………………………………………………..	136
Висновки………………………………………………………………………..	138
Література………………………………………………………………………	140
Додатки…………………………………………………………………………	155
Додаток А. Результати експертної оцінки результатів дисертаційної роботи у відділенні патології дитячого віку Інституту отоларингології ім. проф. О.С.Коломійченка АМН України...……… Додаток Б. Результати обробки експериментальних даних підтвердження залежності значень показників статистичних характеристик тривимірної анатомічної моделі від відносної судинної частки об’єму тканин пухлини ……………………………... Додаток В. Результати обробки клінічних даних відділення патології дитячого віку Інституту отоларингології ім. проф. О.С.Коломійченка АМН України………………………….. Додаток Г. Акт впровадження результатів дисертації в практику наукової роботи Інституту отоларингології ім. проф. О.С.Коломійченка АМН України…………………………… Додаток Д. Акт впровадження результатів дисертації в навчальний процес Національного технічного університету України «КПІ»……	155 158 170

ВСТУП

Ювенільна ангіофіброма основи черепа (ЮАОЧ) – це доброякісна пухлина мезенхімального походження, що морфологічно характеризується поєднанням судин і волокнистої сполучної тканини. Це захворювання становить 0,5% всіх пухлин голови та шиї.  ЮАОЧ в клінічному перебігу, особливо в дітей, проявляє себе агресивним ростом, що призводить до деструкції кісток та хрящів черепа, а іноді й до інтракраніального поширення.

 У лікуванні пацієнтів з ангіофібромою основи черепа на даний час запропоновано кілька методик, що включають хірургічне видалення пухлини, променеву терапію, гормональну терапію, хіміотерапію і цілий ряд інших. Однак, основним, а можливо, і єдиним методом лікування ЮАОЧ залишається хірургічний. Однією з найважчих проблем, з якою зіштовхуються хірурги під час видалення ЮАОЧ, є масивна кровоточивість тканин, що може спричинити крововтрату в сотні мілілітрів, а іноді й більше літра. Окремим питанням попередження масивної інтраопераційної крововтрати під час хірургічного видалення ЮАОЧ присвячені роботи таких вчених, як Н.А. Дайхес, С.В. Яблонський, М.Ф. Федоров, О.І. Захаренко, Л.Г. Розенфельд, Г.Є.Тімен.

Задача визначення ризику масивної інтраопераційної крововтрати та можливості її усунення є однією з найважливіших, із якою зіштовхуються лікарі під час лікування хворих із зазначеною патологією. Планування хірургічного лікування в таких випадках, в першу чергу, пов’язано з встановленням необхідності проведення додаткових інвазивних методів попередження інтраопераційної крововтрати, серед яких використовують емболізацію судин, що живлять пухлину, керовану глибоку гіпотонію, імбібіцію основи пухлини різними розчинами, перев’язку зовнішньої сонної артерії й т.п.

Те, що видалення знекровленої пухлини викликає набагато менше технічних проблем і скорочує час лікування пацієнта, не викликає сумнівів, але інвазивність зазначених методів та ризик ускладнень роблять актуальним питання щодо того, в яких саме клінічних випадках необхідне застосування методів попередження інтраопераційної крововтрати. Тим самим встає необхідність в такому плануванні хірургічного лікування ЮАОЧ, яке безпосередньо пов’язано з можливістю прогнозування ризику масивної інтраопераційної крововтрати. Це питання, нажаль, залишається невирішеним не тільки у випадку хірургічного лікування зазначеної патології, але й в хірургічній практиці загалом. Це пов’язано, в першу чергу, з тим, що на даний час не існує універсального, абсолютно достовірного, доступного методу вимірювання об’єму крововтрати під час проведення хірургічних втручань, не кажучи вже про її прогнозування. Про комплексність проблеми свідчить залежність крововтрати від виду операції, техніки виконання оперативного втручання, місцевих (перфузійні характеристики тканин, що безпосередньо піддаються дії оперативного втручання) і загальних (показники гемодинаміки, стан системи гемостазу і т. ін.) особливостей організму пацієнта. Таким чином, для проведення планування хірургічного лікування необхідний комплексний аналіз даних, які надають відомості щодо вищезазначених факторів і можуть бути отримані в ході передопераційних діагностичних досліджень хворого.

Сучасні діагностичні методи в галузі візуалізації та розрахунку кількісних показників для оцінювання кровопостачання тканин, такі як перфузійна комп’ютерна томографія, широко використовують в країнах Європи та в США. Однак, перфузійна комп’ютерна томографія (як загалом й інші діагностичні методи для оцінювання кровопостачання тканин) не має на сьогодні обладнання для забезпечення надійних методів швидкого вимірювання змін концентрації контрастної речовини з часом в усій пухлині та надійного аналізуючого програмного забезпечення з підтвердженим статистичним апаратом. Тому отримувані при проведенні подібних досліджень дані є лише усередненими значеннями перфузійних характеристик для досліджуваної під час сканування ділянки і не відображають гетерогенність судинної щільності всієї пухлини, а також не враховують проблему комплексної залежності крововтрати від виду операції, техніки виконання оперативного втручання, місцевих і загальних особливостей організму пацієнта.

Що стосується діагностичних методів, які використовують в нашій країні при обстеженні хворих з наведеною патологією, то більшості з них проводять дослідження за допомогою рентгенівської комп’ютерної томографії (КТ) з використанням методики контрастного посилення тканин.

У зв’язку з цим підвищення точності оцінювання кровопостачання тканин усієї пухлини і надання діагностичних даних для прогнозування ризику масивної крововтрати під час її хірургічного видалення за рахунок обробки та аналізу КТ-зображень ЮАОЧ є актуальною науковою задачею, що має важливе практичне значення для застосування в клінічній практиці з метою зменшення травматичності хірургічного лікування хворих.

Зв’язок роботи з науковими програмами, планами, темами. Наукові дослідження дисертаційної роботи проводилися на кафедрі медичної кібернетики та телемедицини за тематичними планами НДР НТУУ «КПІ» відповідно до закону України № 3715-ІV від 08 вересня 2011 р. «Про пріоритетні напрями інноваційної діяльності в Україні» (стратегічний пріоритетний напрям «Впровадження нових технологій та обладнання для якісного медичного обслуговування, лікування, фармацевтики») згідно НДР на кафедрі медичної кібернетики та телемедицини «Інформаційні, телекомунікаційні та кібернетичні проблеми здоров’я людини» (ММІФ-МКТМ – Рч-01/ 2011р.), а також відповідно до Державної програми розвитку виробництва медичної техніки на 2008-2012 роки, схваленої розпорядженням Кабінету Міністрів України від 21 березня 2007 р. N 102-р, у межах якої передбачено підвищення якості та рівня медичного обслуговування населення за рахунок забезпечення закладів охорони здоров’я сучасними засобами діагностики і лікування.

Мета і задачі дослідження. Метою дисертаційної роботи є підвищення вірогідності прогнозування ризику масивної крововтрати під час хірургічного видалення ЮАОЧ шляхом отримання комплексних даних оцінювання кровопостачання досліджуваних тканин за результатами адаптивної обробки та аналізу КТ-зображень для кожного конкретного хворого.

Для досягнення поставленої мети необхідно було вирішити наступні задачі.

1. Проаналізувати існуючі діагностичні методи візуалізації та розрахунку кількісних показників для оцінювання кровопостачання тканин і покладені в їх основу методи визначення перфузійних характеристик з метою виявлення їх недоліків та обґрунтування напрямків подальшого вдосконалення.

2. Розробити методику отримання комплексних даних для прогнозування ризику масивної крововтрати під час проведення хірургічного видалення тканин ЮАОЧ, яка мала врахувати проблему залежності крововтрати від виду операції, техніки виконання оперативного втручання, місцевих і загальних особливостей організму пацієнта. Вихідними даними мали бути цифрові зображення методу візуалізації, що широко використовується в нашій країні при обстеженні хворих з діагнозом ЮАОЧ, – рентгенівської комп’ютерної томографії з контрастним посиленням тканин.

3. Підвищити точність визначення ділянок зображень рентгенівської комп’ютерної томографії, що характеризують тканини ЮАОЧ, для проведення їх подальшого аналізу.

4. Визначити дані для проведення візуального дослідження кровопостачання тканин ЮАОЧ в тривимірному просторі при оцінюванні лікарем особливостей проведення оперативного втручання при певній техніці виконання операції для кожного окремого пацієнта.

5. Визначити дані для проведення кількісного дослідження кровопостачання тканин ЮАОЧ при оцінюванні перфузійних характеристик пухлини.

Об’єкт дослідження – оцінювання діагностичних параметрів кровопостачання тканин за даними зображень рентгенівської комп’ютерної томографії.

Предмет дослідження – методи обробки та аналізу КТ-зображень ЮАОЧ для отримання даних, за якими можливе підвищення вірогідності прогнозування ризику масивної крововтрати під час проведення хірургічного видалення тканин пухлини.

Методи дослідження. Для вирішення поставлених задач в дисертаційній роботі були використані метод моментів, компартментний аналіз та метод деконволюції для дослідження тканинної перфузії; основні положення теорії матриць та теорії алгоритмів, а також методи сегментації та візуалізації об’єму для обробки зображень комп’ютерної томографії; теорія математичної статистики для проведення експериментальних досліджень й обробки результатів.

Наукова новизна отриманих результатів полягає в наступному:

-  подальшого розвитку отримав метод сегментації зображень рентгенівської комп’ютерної томографії на основі нарощування ділянок за рахунок використання зрізів з контрастним посиленням тканин, що дозволило підвищити точність  визначення ділянок ЮАОЧ на томографічних зрізах (скорочено кількість випадків наявності зайвих та неврахованих ділянок);

-  удосконалено метод візуалізації об’ємних даних на основі оптичної моделі за рахунок використання для візуалізації судинних масок зрізів досліджуваних тканин, що дозволило проводити відображення зон васкуляризації пухлини в тривимірному просторі;

-  введено поняття судинної маски для зображення зрізу пухлини, яка на основі мультимодальних томографічних даних надає як візуальну, так і кількісну інформацію щодо ділянок васкуляризації досліджуваних тканин ЮАОЧ;

-  вперше запропоновано кількісне дослідження кровопостачання тканин пухлини за даними КТ-зображень з використанням статистичних характеристик, що описують форму гістограм розподілу частот першого та другого порядку та ґрунтуються на визначенні розподілу імовірностей для вокселів тривимірної анатомічної моделі пухлини; доведено адекватність розв’язків поставленої задачі за результатами експериментального підтвердження залежності значень показників статистичних характеристик тривимірної анатомічної моделі тканин ЮАОЧ від відносної судинної частки об’єму пухлини.

Практичне значення отриманих результатів. Запропонована в дисертації методика отримання комплексних даних оцінювання кровопостачання тканин є основою для розробки і створення високоінформативної діагностичної системи розрахунку інтраопераційної крововтрати при проведенні хірургічних оперативних втручань. Така можливість реалізується за рахунок отримання даних щодо кровопостачання тканин вздовж всього об’єму пухлини та врахування проблеми комплексної залежності крововтрати від виду операції, техніки виконання оперативного втручання, місцевих і загальних особливостей організму кожного конкретного пацієнта.

Отримані в дисертаційній роботі теоретичні та практичні результати  мають суттєву діагностичну цінність для дослідження кровопостачання тканин за допомогою рентгенівської комп’ютерної томографії з контрастним посиленням тканин, що полягає в розширенні зони покриття на весь об’єм пухлини в порівнянні з даними перфузійної комп’ютерної томографії або її аналогів та в відсутності необхідності проведення додаткових діагностичних обстежень.

Метод сегментації зображень комп’ютерної томографії із використанням зрізів з контрастним посиленням тканин, метод візуалізації об’ємних даних із використанням судинних масок зрізів досліджуваних тканин, статистичний аналіз тривимірних анатомічних моделей з їх програмно-алгоритмічними реалізаціями можуть бути використані для підтримки прийняття рішень стосовно стану хворого в медичних експертних системах та для проведення доопераційного планування і моделювання ходу май бутньої операції видалення пухлини в системах планування хірургічного лікування.

Результати дисертаційної роботи впроваджені в практику наукової роботи Інституту отоларингології ім. проф. О.С.Коломійченка АМН України (акт впровадження від 20 червня 2011 р.), а також використовуються в навчальному процесі Національного технічного університету України «Київський політехнічний інститут» при підготовці фахівців за спеціальністю «Інформаційні управляючі системи та технології» (акт впровадження від 8 листопада 2011 р.).

Особистий внесок здобувача. Усі основні результати, що складають сутність дисертаційної роботи і знайшли відображення в пунктах новизни, теоретичного та практичного значення, отримано автором самостійно і достатньо повно викладено, насамперед, у роботах, що опубліковано одноосібно [1, 4, 11, 17-19]. У роботах, написаних у співавторстві з колегами, що природно для тематики, особистий внесок здобувача полягає в наступному: в роботі [2] надано обґрунтування стану проблеми розрахунку перфузійних характеристик тканин за допомогою одного з найбільш використовуваних методів обробки даних перфузійної комп’ютерної томографії – методу моментів; в роботі [3] проаналізовано стан розвитку перфузійної комп’ютерної томографії та основні тенденції застосування цього методу в онкології, визначені технічні особливості проведення перфузійної комп’ютерної томографії та її можливості щодо візуалізації та розрахунку показників для оцінювання кровопостачання тканин пухлин; в роботі [5] проведено порівняння різних підходів до побудови тривимірної візуалізації тканин пухлин за даними комп’ютерної томографії, розроблено алгоритм візуалізації об’ємних даних для дослідження тканин ЮАОЧ в тривимірному просторі з підтримкою відображення зон васкуляризації пухлини; в роботі [6] надано обґрунтування нового способу кількісного оцінювання кровопостачання пухлин за допомогою проведення статистичного аналізу їх тривимірних анатомічних моделей, а також проаналізовано результати експериментальних досліджень із встановленням залежності між показниками статистичних характеристик тривимірної анатомічної моделі та значенням відносної судинної частки об’єму тканин ЮАОЧ; в роботі [7] здобувачу належать розробка та реалізація алгоритмічного, програмного і технічного забезпечення; в роботі [8] розроблено підхід для дослідження ЮАОЧ за допомогою проведення кольорового моделювання сірошкальних КТ-зображень пухлини на основі картування різних ступенів васкуляризації її тканин; в роботі [9] обґрунтовано доцільність використання даних рентгенівської комп’ютерної томографії для побудови тривимірних анатомічних моделей пухлин в задачі дослідження їх кровонаповнення; проаналізовано процес проведення сегментації тканин ЮАОЧ на етапі побудови тривимірної анатомічної моделі зазначеної пухлини та запропоновано використання мультимодальних зображень для покращення результатів сегментації; в роботі [10] запропоновано алгоритм підготовки КТ-зображень ЮАОЧ для проведення текстурного аналізу томограм; в роботі [12] досліджено можливості аналізу комп’ютерних томограм з позиції проведення кольорового моделювання зображень; в роботі [13] виконано моделювання комп’ютерних томограм ЮАОЧ, розроблено градієнтну карту RGB-моделі для інтуітивно зрозумілого лікареві відображення зон васкуляризації пухлини; в роботі [14] наведено сучасний стан проблеми дослідження васкуляризації пухлин за допомогою методу перфузійної комп’ютерної томографії, визначені переваги та недоліки його використання в онкології; в роботі [15] проведено класифікацію та аналіз можливостей найбільш поширених методів сегментації медичних зображень, отриманих за даними рентгенівської комп’ютерної томографії; в роботі [16] запропоновано ідею та обґрунтовано доцільність використання тривимірної анатомічної моделі за даними рентгенівської комп’ютерної томографії з контрастним посиленням тканин для розширення зони покриття дослідження кровопостачання тканин ЮАОЧ на весь об’єм пухлини; в роботі [20] надано обґрунтування вимог до сучасного програмного забезпечення та виконано їх аналіз з точки зору можливості використання тривимірної візуалізації пухлин для проведення планування хірургічного лікування; в роботі [21] визначено специфіку побудови тривимірних моделей тканин ЮАОЧ на рахунок можливості використання отриманих за допомогою сучасного програмного забезпечення даних для проведення планування хірургічного лікування; в роботі [22] запропоновано загальні принципи застосування статистичного аналізу тривимірних анатомічних моделей пухлин до задачі диференціації ЮАОЧ відносно структурної характеристики її тканин; в роботі [23] розроблено алгоритм сегментації КТ‑зображень на основі використання зрізів з контрастним посиленням тканин для визначення на томограмах ділянок, які належать тканинам ЮАОЧ; в роботі [24] проведено дослідження можливості вокселного рендерінгу для тривимірного моделювання новоутворень та запропоновані основні принципи побудови тривимірних моделей ЮАОЧ; в роботі [25] здобувачу належать ідея використання мультимодальних зображень та обґрунтування доцільності їх застосування до задачі сегментації тканин ЮАОЧ на КТ‑зображеннях; в роботі [26] узагальнено алгоритмічні основи аналізу КТ‑зображень для можливості прогнозування крововтрати під час хірургічного лікування ЮАОЧ; в роботі [27] запропоновано загальні підходи до можливості оцінки за даними комп’ютерної томографії ступеня кровонаповнення ЮАОЧ на основі градієнтних ознак зображень пухлини; в роботі [28] здобувачу належать дослідження, порівняльний аналіз та класифікація сучасних методів проведення сегментації медичних зображень; дослідження та порівняльний аналіз підходів до процесу створення та візуалізації зображень об’ємних даних для медичних потреб; дослідження геометричних перетворень з метою суміщення анатомічних орієнтирів під час отримання мультимодальних медичних зображень; дослідження та формалізація алгоритмів комп’ютерної графіки та засобів об’єктно-орієнтованого програмування в задачах створення віртуальних інформаційних моделей медичних об’єктів.

Апробація результатів. Основні теоретичні та практичні результати роботи доповідались на наступних 18-ти міжнародних та регіональних наукових конференціях: науково-практичній конференції з міжнародною участю «Гострі та хронічні захворювання вуха. Сучасні технології діагностики та лікування» (Миргород, 2007 р.); 2-й та 3-й конференціях з міжнародною участю «Актуальні проблеми біомедичної інженерії, інформатики, кібернетики і телемедицини» (Київ, 2007 р., 2010 р.); щорічній традиційній весняній конференції українського наукового медичного товариства лікарів-оториноларингологів (Черкаси, 2008 р.; Одеса, 2011 р.); 21st International CODATA Conference «Scientific Information for Society – from Today to the Future» (Kyiv, 2008); 15-й Міжнародній конференції «ІНФОРМОТЕРАПІЯ: теоретичні аспекти та практичне застосування» (Київ, 2009 р.); Міжнародній науково-практичній конференції «Сучасні напрямки теоретичних та прикладних досліждень» (Одеса, 2010 р., 2011 р.); 6-й Міжнародній конференції «Телемедицина – досвід@перспективи» (Донецьк, 2010 р.); Міжнародній науково-практичній конференції «Перспективні інновації в науці, освіті, виробництві і транспорті ‘2010» (Одеса, 2010 р.); Міжнародній науково-практичній конференції «Наукові дослідження і їх практичне застосування. Сучасний стан і шляхи розвитку ‘2010» (Одеса, 2010 р.); Міжнародній науково-практичній конференції «Сучасні проблеми і шляхи їх вирішення в науці, транспорті, виробництві і освіті ‘2010» (Одеса, 2010 р.); 2-й  Міжнародній конференції «Біомедична інженерія і технологія»  (Київ, 2011 р.); 3-й конференції молодих вчених «Прикладна математика та комп’ютинг – ПМК’2011» (Київ, 2011 р.); 9-й Всеукраїн

Список литературы

ВИСНОВКИ

Дисертаційна робота спрямована на вирішення питань отримання комплексних даних для оцінювання кровопостачання досліджуваних тканин ЮАОЧ за результатами адаптивної обробки та аналізу КТ-зображень для кожного конкретного хворого, що має важливе значення для підвищення вірогідності прогнозування ризику масивної крововтрати під час хірургічного видалення зазначеної пухлини. Найбільш суттєві наукові та практичні результати дисертаційної роботи полягають у наступному:

1.     Проведено порівняльний аналіз існуючих діагностичних методів візуалізації та розрахунку кількісних показників для оцінювання кровопостачання тканин і покладених в їх основу методів визначення перфузійних характеристик.

2.     Розроблено методику отримання комплексних даних, які можуть бути використані для аналізу як візуальної, так і кількісної складової оцінювання кровопостачання досліджуваних тканин за результатами обробки та аналізу зображень рентгенівської комп’ютерної томографії. Це забезпечило підвищення вірогідності прогнозування ризику масивної інтраопераційної крововтрати, яка залежить від виду операції, техніки виконання оперативного втручання, місцевих (перфузійні характеристики тканин, що безпосередньо піддаються дії оперативного втручання) і загальних (показники гемодинаміки, стан системи гемостазу і т. ін.) особливостей організму кожного конкретного хворого.

3.     Подальшого розвитку отримав метод сегментації зображень рентгенівської комп’ютерної томографії на основі нарощування ділянок за рахунок використання зрізів з контрастним посиленням тканин, що дозволило підвищити точність визначення ділянок ЮАОЧ на томографічних зрізах (скорочено кількість випадків наявності зайвих до 50% та неврахованих ділянок до 20% відповідно). Отримано формалізований опис сегмента пухлини щодо зон васкуляризації – судинну маску тканин пухлини. Це надало можливість отримувати як візуальну, так і кількісну інформацію про судинний компонент пухлини у контексті анатомічної картини.

4.     Удосконалено метод візуалізації об’ємних даних на основі оптичної моделі за рахунок використання для візуалізації судинних масок зрізів новоутворення, що дозволило підтримувати відображення зон васкуляризації пухлини в тривимірному просторі. Це розширило можливості тривимірної візуалізації для визначення даних щодо  проведення візуального дослідження кровопостачання тканин ЮАОЧ в тривимірному просторі при оцінюванні лікарем особливостей проведення оперативного втручання при певній техніці виконання операції для кожного окремого пацієнта.

5.     Запропоновано використовувати результати проведення одновимірного та двовимірного статистичного аналізу тривимірних анатомічних (вокселних) моделей за даними рентгенівської КТ для визначення даних щодо кількісного дослідження кровопостачання ЮАОЧ при оцінюванні перфузійних характеристик пухлини. Експериментально підтверджено залежність значень показників статистичних характеристик тривимірної анатомічної моделі ЮАОЧ від відносної судинної частки об’єму пухлини. Показано статистично значимі зв’язки між об’ємом інтраопераційної  крововтрати та показниками статистичних характеристик, що доводить об’єктивність їх використання для кількісного дослідження кровопостачання тканин ЮАОЧ за результатами обробки та аналізу КТ-зображень.

Запропонована в дисертації методика обробки та аналізу рентгенівських томограм для отримання комплексних даних оцінювання кровопостачання досліджуваних тканин може бути адаптована для розробки та створення високоінформативної діагностичної системи розрахунку інтраопераційної крововтрати при проведенні різних хірургічних оперативних втручань для кожного окремого пацієнта.

ЛІТЕРАТУРА

1.           Aлхімова С. М. Застосування компартментного аналізу для розрахунку тканинної перфузії / С. М. Алхімова // Наукові вісті НТУУ “КПІ”. – 2010. – № 5. – С. 119–125. ISSN 1810-0546.

2.           Aлхімова С. М. Розрахунок перфузійних характеристик за допомогою методу моментів (огляд) / С. М. Алхімова, В. П. Яценко // Клиническая информатика и Телемедицина. – 2010. – T. 6., Вып. 7. – С. 64–68. ISSN 1812-7231.

3.           Aлхімова С. М. Огляд методу перфузійної комп’ютерної томографії та його застосування в онкології / С. М. Алхімова, В. П. Яценко // Системні дослідження та інформаційні технології. – 2011. – №1. – С. 119-125. ISSN 1681-6048.

4.           Aлхімова С. М. Алгоритм сегментації зображень комп’ютерної томографії на основі використання зрізів з контрастним посиленням тканин / С. М. Алхімова // Наукові вісті НТУУ “КПІ”. – 2011. – № 1. – С. 33–41. ISSN 1810-0546.

5.           Aлхімова С. М. Візуалізація об’ємних даних з метою планування операцій видалення ювенільної ангіофіброми основи черепа людини / С. М. Алхімова, В. П. Яценко // Адаптивні системи автоматичного управління. – 2011. – № 18(38). –С. 3-17. ISSN 1560-8956.

6.           Aлхімова С. М. Проведення статистичного аналізу тривимірної моделі  ювенільної ангіофіброми основи черепа людини з метою планування хірургічного видалення пухлини / С. М. Алхімова, В. П. Яценко // Електроніка та зв’язок. – 2011. – №.5 – С. 55-61. ISSN 1811-4512.

7.           Яценко В. П. Пат. 66116 України, МПК7 G 06 T 7/40, A 61 B 6/03. Спосіб використання зрізів з контрастним посиленням тканин для проведення сегментації зображень комп’ютерної томографії / В.П. Яценко, С.М. Алхімова; заявник і патентовласник: Національний Технічний Університет України «Київський Політехнічний Інститут»; заявл. 27.05.2011; опубл. 26.12.2011, Бюл. №24.

8.           Дослідження можливостей аналізу КТ ангіофібром основи черепа із застосуванням методу RGB-модулювання зображень / С. М. Aлхімова, В. П. Яценко, С. П. Чубко, Г. Е. Тімен // Серцево-судинна хірургія: Щорічник наукових праць Асоціації серцево-судинних хірургів України. – 2009. – №17. – С. 16‑20. ISSN 1996-35-64.

9.           Aлхімова С. М. Створення тривимірних анатомічних моделей пухлин як перший етап дослідження кровонаповнення ювенільних ангіофібром / С. М. Aлхімова, В. П. Яценко // Український журнал телемедицини та медичної телематики. Том 8. – 2010. – №1. – С. 26‑29. ISSN 1728-936X.

10.      Сравнительный анализ текстурной характеристики КТ видеоизображений ювенильной ангиофибромы основания черепа до и после эмболизации сосудов, питающих опухоль / Г. Э. Тимен, В. П. Яценко, В. Н. Писанко, С. П. Чубко, С.Н. Алхимова, Ю.П. Терницкая // Журнал вушних, носових і горлових хвороб. – 2007. – №5-с. – С. 132-133. ISSN 0044-4650.

11.      Aлхімова С. М. Структурний та математичний аналіз КТ відеозображень ювенільної ангіофіброми / С. М. Aлхімова // ІІ конференція з міжнародною участю «Актуальні проблеми біомедичної інженерії, інформатики, кібернетики і телемедицини» : Тез. доп. – Київ, 2008. – С. 32.

12.      Морфометрический подход к разработке показателя прогнозирования риска послеоперационного кровотечения при операциях удаления ювенильной ангиофибромы основания черепа / Г. Э. Тимен, В. П. Яценко, В. Н. Писанко, С. П. Чубко, С. Н. Алхимова // Журнал вушних, носових і горлових хвороб. – 2008. – №3-с. – С. 210-211. ISSN 0044-4650.

13.      Alkhimova S. M. Colorimetrical analysis of CT-images as new approach to definition of Nasopharyngeal Angiofibroma blood filling / S. M. Alkhimova, V. P. Yatsenko, S. P.Chubko // Proc. of  the 21st International CODATA Conference «Scientific Information for Society - from Today to the Future». – Kyiv (Ukraine), 2008. – Р. 131‑136. ISBN 966-8993-86-0.

14.      Aлхімова С. М. Метод перфузійної комп’ютерної томографії та його застосування в онкології / С. М. Aлхімова, В. П. Яценко // 15 Міжнародна конференція  «ІНФОРМОТЕРАПІЯ: теоретичні аспекти та практичне застосування» : Тез. доп. – Київ, 2009. – С. 26-27.

15.      Aлхімова С. М. Сегментація КТ-зображень при створенні ЗD-моделей новоутворень / С. М. Aлхімова, В. П. Яценко // ІІІ конференція з міжнародною участю «Актуальні проблеми біомедичної інженерії, інформатики, кібернетики і телемедицини» : Тез. доп. – Київ, 2010. – С. 8‑11.

16.      Aлхімова С. М. Тривимірна анатомічна модель ювенільної ангіофіброми в оцінюванні її кровонаповнення / С. М. Aлхімова, В. П. Яценко, С. П. Чубко, Г. Е. Тімен // Современные направления теоретических и прикладных исследований  ‘2010 : Сборник научных трудов по материалам международной научно-практической конференции. – Одесса : Черноморье, 2010. – Т. 2. – С. 53‑57. ISBN 966-555-192-2.

17.      Aлхімова С. М. Використання зрізів з контрастним посиленням тканин при сегментації КТ-зображень пухлин / С. М. Aлхімова // Перспективные инновации в науке, образовании, производстве и транспорте ‘2010 : Сборник научных трудов по материалам международной научно-практической конференции. – Одесса : Черноморье, 2010. – Т. 4. – С. 16-20.

18.      Aлхімова С. М. Мультимодальні перетворення медичних зображень / С. М. Aлхімова // Перспективные инновации в науке, образовании, производстве и транспорте ‘2010 : Сборник научных трудов по материалам международной научно-практической конференции. – Одесса : Черноморье, 2010. – Т. 15. – С. 5‑10.

19.      Aлхімова С. М. Статистичний аналіз тривимірних анатомічних моделей новоутворень / С. М. Aлхімова // Научные исследования и их практическое применение. Современное состояние и пути развития ‘2010 : Сборник научных трудов по материалам международной научно-практической конференции. – Одесса : Черноморье, 2010. – Т. 2.– С. 57-60.

20.      Aлхімова С. М. Аналіз сучасного програмного забезпечення для отримання 3D-візуалізації пухлин / С. М. Алхімова, Е. О. Мартіросян // Современные проблемы и пути их решения в науке, транспорте, производстве и образовании '2010 : Сборник научных трудов по материалам международной научно-практической конференции. – Одесса : Черноморье, 2010. – Т. 4.– С. 33–35.

21.      Мартіросян Е. О. 3D-моделювання ювенільної ангіофіброми основи черепа людини / Е. О. Мартіросян, С. М. Алхімова, В. П. Яценко // Матеріали II міжнародної конференції «Біомедична інженерія і технологія» : зб.матеріалів. – К. : НТУУ «КПІ», 2011. – С. 119-120.

22.      Алхімова С. М. Статистичний аналіз КТ-зображень ювенільної ангіофіброми основи черепа людини / С. М. Алхімова, М. С. Коваленко, Р. В. Трохимець // Современные направления теоретических и прикладных исследований ‘2011 : Сборник научных трудов по материалам международной научно-практической конференции. – Одесса, 2011. – Т. 3. – С. 6-9.

23.      Яценко В. П. Сегментація зображень комп’ютерної томографії ювенільної ангіофіброми основи черепа людини / В. П. Яценко, С. М. Алхімова, Д. Є. Шмурак // «Прикладна математика та комп’ютинг ПМК-2011», Третя  наукова конференція магістрантів та аспірантів, Київ, 13-15 квіт. 2011 р. : Зб. тез доп. / редкол.: І.А.Дичка [та ін.]. – К. : Просвіта, 2011. – С.374-378.

24.      Aлхімова С. М. Вокселний рендерінг тривимірних моделей новоутворень / С. М. Алхімова, Е. О. Мартіросян // Теоретичні і прикладні  проблеми фізики, математики та інформатики : Збірка тез доповідей учасників ІХ Всеукраїнської науково-практичної конференції студентів, аспірантів та молодих вчених. Частина 1. – К. : НТУУ «КПІ», 2011. – С. 60-61.

25.      Aлхімова С. М. Створення мультимодальних зображень для дослідження ювенільної ангіофіброми основи черепа людини // С. М. Алхімова, С. О. Бутенко // Системний аналіз та інформаційні технології: матеріали Міжнародної науково-технічної конференції SAIT 2011, Київ, 2011 р. / ННК «ІПСА» НТУУ «КПІ». – К. : ННК «ІПСА» НТУУ «КПІ», 2011. – С. 411.

26.      Інформаційне та алгоритмічне забезпечення аналізу КТ‑зображень основи черепа хворих на ангіофіброму носової порожнини / В. П. Яценко, Г. Е. Тімен, С. П. Чубко, С. М. Aлхімова // Матеріали конференції з міжнародною участю «Медична та біологічна інформатика і кібернетика: віхи розвитку». – К. : НМАПО імені П.Л.Шупика, 2011. – С. 116. ISBN 978-966-391-065-9.

27.      Алгоритм прогнозування крововтрати при хірургічному лікуванні ангіофіброми основи черепа / Г. Є. Тімен, В. П. Яценко, В. М. Писанко, С. П. Чубко, С. М. Алхімова // Журнал вушних, носових і горлових хвороб. – 2011. – №3-с. – С. 218-219. ISSN 0044-4650.

28.      Розробка графічних програмних додатків медичного спрямування [Текст]: метод. вказівки до викон. лаборатор. робіт з дисципліни «Віртуальні інформаційні технології в медицині-1» для студ. спец. «Інформаційні управляючі системи та технології» / Укладачі: В. П. Яценко, С. М. Алхімова. – К.: НТУУ «КПІ», 2011. - 48 с.

29.      Axel, L. Cerebral Blood Flow Determination by Rapid-Sequence Computed Tomography / L. Axel // Radiology. – 1980. – Vol. 137, № 3. – Р.679-686.

30.      Wolfkiel, C. J. Measurement of myocardial blood flow by ultrafast computed tomography / C.J. Wolfkiel, J.L. Ferguson, E.V. Chomka, W.R. Law, I.N. Labin, M.L. Tenzer et al. //  Circulation. – 1987. – Vol. 76, № 6. – P.1262-1273.

31.      Jaschke, W. Cinecomputed  tomographic assessment of regional renal blood flow / W. Jaschke // Acta Radiologica. – 1990. – Vol. 31, № 1. – P.77-81.

32.      Miles, K. A. Colour perfusion imaging: a new application of computed tomography / K.A. Miles, M. Hayball // Lancet. – 1991. – Vol. 337, № 8753. – P.643-645.

33.      Wintermark, M. Comparative Overview of Brain Perfusion Imaging Techniques / M. Wintermark, M. Sesay //  Stroke. – 2005. – Vol. 36, № 9. – e83-e99.

34.      Miles, K. A. Perfusion imaging with computed tomography: brain and beyond / K.A. Miles // European Radiology. – 2006. – Vol. 16, № 7 (Suppl.). – M37-M43.

35.      Provenzale, J. M. Imaging of Angiogenesis: Clinical Techniques and Novel Imaging Methods / J.M. Provenzale // AJNR. – 2007. – Vol. 188, № 1. – P.11-23.

36.      Roberts, H. C. Quantitative Measurement of Microvascular Permeability in Human Brain Tumors Achieved Using Dynamic Contrast-enhanced MR Imaging Correlation with Histologic Grade / H.C. Roberts, T. Roberts, R.C. Brasch, W.P. Dillon // American Journal of Neuroradiology. – 2000.– Vol. 21, № 5. – P.891-899.

37.      Wintermark, M. Simultaneous Measurement of Regional Cerebral Blood Flow by Perfusion CT and Stable Xenon CT: A Validation Study / M. Wintermark, J.-P. Thiran, P. Maeder // AJNR. – 2001. – Vol. 22, № 5. – P. 905-914.

38.      Galvez, M. CT Perfusion Parameter Values in Rgions of Diffusion Abnormalities / M. Galvez, G.E. York, II and J.D. Eastwood // AJNR. – 2004. – Vol. 25, № 7. – P.1205-1210.

39.      Miles, K. A. Perfusion CT: a worthwhile enhancement? / K.A. Miles, M.R. Griffiths // British Journal of Radiology. – 2003. – Vol. 76, № 904. – P.220-231.

40.      Mayer, T. E. Dynamic CT Perfusion Imaging of Acute Stroke / T.E. Mayer, G.F. Hamann, J. Baranczyk // AJNR. – 2000. – Vol. 21, № 8. – P.1441-1449.

41.      Roberts, H. C. Dynamic, Contrast-Enhanced CT of Human Brain Tumors: Quantitative Assessment of Blood Volume, Blood Flow, and Microvascular Permeability: Report of Two Cases / H.C. Roberts, T. Roberts, T.-Y. Lee and W.P. Dillon // AJNR. – 2002. – Vol. 23, № 5. – P. 828-832.

42.      Rumboldt, Z. Perfusion CT for Head and Neck Tumors: Pilot Study / Z. Rumboldt, R. Al-Okaili and J.P. Deveikis // AJNR American Journal of Neuroradiology. – 2005. – Vol. 26, № 5. – P.1178-1185.

43.      Hoeffner, E. G. Cerebral Perfusion CT: Technique and Clinical Applications / E.G. Hoeffner, I. Case, R. Jain, S.K. Gujar, G.V. Shah, J.P. Deveikis, R.C. Carlos, B.G. Thompson // Radiology. – 2004. – Vol. 231, № 3. – P.632-644.

44.      Goh, V. Quantitative Tumor Perfusion Assessment with Multidetector CT: Are Measurements from Two Commercial Software Packages Interchangeable? / V. Goh, S. Halligan // Radiology. – 2007. – Vol. 242, № 3. –  P.777-782.

45.      Wiesmann, M. CT Perfusion of the Brain / M. Wiesmann // Visions. – 2006. – № 9. – P.6-8.

46.      Miles, K. A. Perfusion CT for the assessment of tumour vascularity: which protocol? / K.A. Miles // British Journal of Radiology. – 2003. – Vol. 76, № 901. – P.36-42.

47.      Сергеев, Д. В. Перфузионная компьютерная томография в диагностике острого ишемического инсульта / Д.В. Сергеев // Русский медицинский журнал. – 2008. – №26. – С.1758-1762.

48.      Савченко, E. A. Применение современных компьютерных технологий в обработке данных динамической перфузионной спиральной компьютерной томографии в оценке церебральной гемодинамики / Е.А. Савченко, Ю.В. Думанский, Е.В. Середенко // Український журнал телемедицини та медичної телематики. – 2008. – Т. 6, № 1. – С.80-84.

49.      Oeltze, S. Interactive Visual Analysis of Perfusion Data / S. Oeltze, H. Doleisch, H. Hauser, P. Muigg and B. Preim // IEEE Transactions on Visualization and Computer Graphics. – 2007. –Vol. 13, № 6. – P.1391-1399.

50.      Meier, P. On the theory of the indicator-dilution method for measurement of blood flow and volume / P. Meier, K.L. Zierler // Journal of Applied Physiology. – 1954. – Vol. 6, № 12. – P.731-744.

51.      Miles, K. A. Multi-Detector Computed Tomography in Oncology: CT Perfusion Imaging / K.A. Miles // London, UK: Informa Healthcare, 2007. – 241 p.

52.      Miles, K. A. Measurement of tissue perfusion by dynamic computed tomography / K.A. Miles //  British Journal of Radiology. – 1991. – Vol. 64, № 761. – P.409-412.

53.      Valentinuzzi, M. E. A simple mathematical derivation of the stewart-hamilton formula / M.E. Valentinuzzi, L.A. Geddes and L.E. Baker // Medical and Biological Engineering and Computing. – 1969. – Vol. 7, № 3. – P.277-282.

54.      Konstas, A. A. Theoretic Basis and Technical Implementations of CT Perfusion in Acute Ischemic Stroke, Part 1: Theoretic Basis / A.A. Konstas // AJNR American Journal of Neuroradiology. – 2009. – Vol. 30, № 4. – P.662-668.

55.      Mottet, I. NG-Nitro-L-Arginine Methyl Ester Modifies the Input Function Measured by Dynamic Susceptibility Contrast Magnetic Resonance Imaging / I. Mottet, M.J. Quast, D.S. Dewitt, G.R. Hillman // Journal of Cerebral Blood Flow & Metabolism. – 1997. – Vol. 17, № 7. – Р.791-800.

56.      Zierler, K. L. Theoretical Basis of Indicator-Dilution Methods For Measuring Flow / K.L. Zierler // Circulation Research. – 1962. – Vol. 10, № 3. – P.393-407.

57.      Gobbel, G. T. Measurement of Regional Cerebral Blood Flow Using Ultrafast Computed Tomography Theoretical Aspects / G.T. Gobbel, C.E. Cann and J.R. Fike // Stroke. – 1991. – Vol. 22, № 6. – P.768-771.

58.      Bracewell, R. The Fourier Transform and Its Applications / R. Bracewell. – 3d ed. – San Francisco, USA: McGraw-Hill Book Co, 1999. – 624 p.

59.      Griffiths, M. R. Dynamic contrast-enhanced CT in the investigation of tumour angiogenesis and haemodynamics : [PhD thesis] / Matthew R. Griffiths // Brisbane, Australia: Queensland University of Technology, 2008. – 194 p.

60.      Thompson, H. K. Indicator transit time considered as a gamma variate / H.K. Thompson // Circulation Research. – 1964. – Vol. 14, № 6. – P.502-515.

61.      Harpen, M. D. Derivation of gamma variate indicator dilution function from simple convective dispersion model of blood flow / M.D. Harpen, M.L. Lecklitner // Medical Physics. – 1984. – Vol. 11, № 5. – P.690-692.

62.      Miles, K. A. Application of CT in the investigation of angiogenesis in oncology / K.A. Miles, C. Charnsangavej, F.T. Lee, E.K. Fishman, K. Horton, T.-Y. Lee // Academic radiology. – 2000. – Vol. 7, № 10. – P.840-50.

63.      Sapirstein, L. A. Regional blood flow by fractional distribution of indicators / L.A. Sapirstein // American Journal of Physiology. – 1958. – Vol. 193, № 1. – P.161-168.

64.      Mullani, N. A. First-Pass Measurements of Regional Blood Flow with External Detectors / N.A. Mullani and K.L. Gould // Journal of Nuclear Medicine. – 1983. – Vol. 24, № 7. – P.577-581.

65.      Miles, K. A. Multi-Detector Computed Tomography in Cerebrovascular Disease / K.A. Miles, J. Eastwood. – Abingdon, UK: Informa Healthcare, 2007. – 192 p.

66.      Harrigan, M. R. CT Perfusion Cerebral Blood Flow Imaging in Neurological Critical Care / M.R. Harrigan, J. Leonardo, K.J. Gibbons, L.R. Guterman, L.N. Hopkins // Neurocritical Care. – 2005. – Vol. 2, № 3. – P.352-366.

67.      Bohner, G. Stroke Imaging: The Procedure in Practice / G. Bohner // Visions. – 2006. – № 9. – P.12-14.

68.      Miles, K. A. CT derived Patlak images of the human kidney / K.A. Miles, D.A. Leggett, G.A. Bennett // BJR. – 1999. – Vol. 72, № 854. – P.153-158.

69.      Patlak, C. S. Graphical evaluation of blood-to-brain transfer constants from multiple-time uptake data / C.S. Patlak, R.G. Blasberg, J.D. Fenstermacher // Journal of Cerebral Blood Flow and Metabolism. – 1983. – Vol. 3, № 1. – P.1-7.

70.      Patlak, C. S. Graphical evaluation of blood-to-brain transfer constants from multiple-time uptake data. Generalizations / C.S. Patlak, R.G. Blasberg // Journal of Cerebral Blood Flow and Metabolism. – 1985. – Vol. 5, № 4. – P.584-90.

71.      Hackstein, N. Glomerular filtration rate measured using the Patlak plot technique / N. Hackstein, H. Kooijman, S. Tomaselli, W.S. Rau // Journal of Magnetic Resonance Imaging. – 2005. – Vol. 22, № 3. – P.406-414.

72.      Dankbaar, J. W. Dynamic Perfusion CT Assessment of the Blood-Brain Barrier Permeability: First Pass versus Delayed Acquisition / J.W. Dankbaar, J. Hom, T. Schneider, S.-C. Cheng // AJNR. – 2008. – Vol. 29, № 9. – P.1671-1676.

73.      Hom, J. Optimal Duration of Acquisition for Dynamic Perfusion CT Assessment of Blood-Brain Barrier Permeability Using the Patlak Model / J. Hom, J.W. Dankbaar, T. Schneider, S.-C. Cheng, J. Bredno and M. Wintermark // American Journal of Neuroradiology. – 2009. – Vol. 30, № 7. – P. 1366-1370.

74.      Cenic, A. Dynamic CT Measurement of Cerebral Blood Flow: A Validation Study / A. Cenic, D.G. Nabavi, R.A. Craen, A.W. Gelb and T.-Y. Lee // American Journal of Neuroradiology. – 1999. – Vol. 20, № 1. – P.63-73.

75.      Bassingthwaighte, J. B. Definitions and terminology for indicator dilution methods / J.B. Bassingthwaighte, F.P. Chinard, C. Crone, N.A. Lassen and W. Perl // In Capillary Permeability, Alfred Benzon Symposium II ; edited by C. Crone and N.A. Lassen. – Copenhagen: Ejnar Munksgaard, 1970. – P.665-669.

76.      Nett, B. E. Investigation of tomosynthetic perfusion measurements using the scanning-beam digital x-ray (SBDX) system / B.E. Nett, C. Guang-Hong, M.S. van Lysel, T. Betts // Developments in X-Ray Tomography IV ; edited by Bonse, Ulrich. Proceedings of the SPIE. – 2004. – Vol. 5535. – P.89-100.

77.      Lee T.-Y. Functional CT: physiological models / T.-Y. Lee // Trends in Biotechnology. – 2002. – Vol. 20, № 8 (Suppl.). – S3-S10.

78.      Cenic, A. A CT Method to Measure Hemodynamics in Brain Tumors / A. Cenic, D.G. Nabavi, R.A. Craen, A.W. Gelb // AJNR – 2000. – Vol. 21, № 3. – P.462-470.

79.      Folkman, J. Clinical Applications of Research on Angiogenesis / J. Folkman // The New England Journal of Medicine. – 1995. – Vol. 333, № 26. – P.1757-1763.

80.      Nugent, L. J. Extravascular Diffusion in Normal and Neoplastic Tissues / L.J. Nugent, R.K. Jain // Cancer Research. – 1984. – Vol. 44, № 1. – P.238-244.

81.      Sahani, D. V. Assessing Tumor Perfusion and Treatment Response in Rectal Cancer with Multisection CT: Initial Observations / D.V. Sahani, S.P. Kalva, L.M. Hamberg, P.F. Hahn // Radiology. – 2005. – Vol. 234, № 3. – P.785-792.

82.      Kan, Z. Functional CT Quantification of Tumor Perfusion after Transhepatic Arterial Embolization in a Rat Model / Z. Kan, S. Kobayashi, S. Phongkitkarun and C. Charnsangavej // Radiology. – 2005. – Vol. 237, № 1. – P.144-150.

83.      Hopper, K. D. Body CT and Oncologic Imaging / K.D. Hopper, K. Singapuri, A. Finkel // Radiology. – 2000. – Vol. 215, № 1. – P.27-40.

84.      Jeswani, T. Imaging tumour angiogenesis / T. Jeswani, A.R. Padhani // Cancer Imaging. – Vol. 5. – P.131-138.

85.      Sheiman, R. G. CT Perfusion Imaging: Know Its Assumptions and Limitations / R.G. Sheiman // Radiology. – 2008. – Vol. 246, № 2. – P.649-650.

86.      Chandler, J. R. Nasopharyngeal angiofibromas: staging and management / J.R. Chandler, R. Goulding, L. Moskowitz, R.M.Quencer // Annals of Otology, Rhinology and Laryngology. – 1984. – Vol. 93, № 4. – P.322-329.

87.      Harrison, D. F. The natural history, pathogenesis, and treatment of juvenile angiofibroma. Personal experience with 44 patients / D.F. Harrison // Archives of Otolaryngology – Head & Neck Surgery. – 1987. – Vol. 113, № 9. – P.936-942.

88.      Harrison, D. F. Juvenile postnasal angiofibroma - an evaluation / D. F. Harrison // Clinical Otolaryngology. – 1976. – Vol. 1, № 2. – P.187-197.

89.      Щербенко, О. И. Юношеская ангиофиброма основания черепа и основные принципы ее лечения [Электронный ресурс] / О.И. Щербенко, М.В. Родионов // Электронный журнал «Вестник Российского Научного Центра рентгенорадиологии». – 2008. – №8. – Режим доступа: http://vestnik.rncrr.ru/vestnik/v8/papers/rodionov_v8.htm (11.09.2009) . – Название с экрана.

90.      Suetens, P. Fundamentals of Medical Imaging / P. Suetens. – 2nd ed. – Cambridge, UK : Cambridge University Press, 2009. – 253 p.

91.      Wolbarst, A. B. Looking within: how X-Ray, CT, MRI, ultrasound, and other medical images / Anthony B. Wolbarst. – Berkeley and Los Angeles, USA : University of California Press, 1999. – 206 p.

92.      Dhawan, A. P. Principles and Advanced Methods in Medical Imaging and Image Analysis / A.P. Dhawan, H.K. Huang, D.-S. Kim. – Singapore : World Scientific Publishing Co. Pte. Ltd., 2008. – 850 p.