Застосування методів 3D-реконструкції медичних зображень для ранньої діагностики та прогнозування розвитку психогенетичних захворювань на прикладі шизофренії

Abstract

Шизофренія є хронічним нейропсихіатричним розладом, пов'язаним із тонкими, але поширеними структурними змінами у головному мозку. Мета роботи – дослідити можливості 3D-реконструкції та методів глибокого навчання (3D CNN) для об'єктивної ранньої діагностики шизофренії на основі структурної магнітно резонансної томографії (сМРТ). Аналіз об’ємних 3D-моделей дозволяє виявляти ледь помітні зміни в субкортикальних областях і шлуночках, що підвищує точність класифікації пацієнтів порівняно з традиційними 2D-методами. Результати демонструють потенціал 3D-візуалізації як ефективного інструменту підтримки клінічних рішень.