Preview

Медицинский Совет

Расширенный поиск

Возможности и перспективы метода магнитно-резонансной морфометрии в диагностике деменций

https://doi.org/10.21518/ms2024-289

Аннотация

Деменция в настоящее время рассматривается в качестве одной из важнейших причин снижения качества бытовой, социальной адаптации пациентов, нарушения их возможностей функционирования в окружающем мире. Она может формироваться при целом спектре заболеваний, основными из которых являются нейродегенеративные процессы, в частности болезнь Альцгеймера. В диагностике когнитивных расстройств, кроме клинического и нейропсихологического, а также лабораторного обследования, существенную роль играют современные методы компьютерной нейровизуализации. Существенное значение при этом придается исследованиям на основе магнитного резонанса, достигшим большого прогресса за последнее время. Изменения, регистрируемые с помощью структурной магнитно-резонансной томографии (МРТ), зачастую «отстают» от регистрируемой клинической симптоматики и определяются на развернутых этапах болезни. Для верификации ранних проявлений нейродегенеративных изменений, наблюдающихся в головном мозге, предложены новые методы МРТ. К ним, в частности, относится магнитно-резонансная (МР)морфометрия. Она позволяет определить абсолютные значения выраженности атрофических изменений, установить их точную топическую локализацию. Ее применение не только улучшает возможности постановки диагноза на додементных стадиях, но также повышает качество дифференциальной диагностики различных патогенетических вариантов наблюдающихся когнитивных нарушений. Кроме того, применение специальных программ постпроцессинговой обработки данных уменьшает вероятность ошибки при интерпретации полученных данных. В настоящее время предложены три варианта оценки результатов МР-морфометрии, основанных на анализе объема отдельных структур головного мозга, толщины серого вещества, а также пространственной формы тех или иных формирований. Комплексное использование этих вариантов способствует наиболее качественному МР-морфометрическому обследованию головного мозга при формировании нейродегенеративного процесса.

Об авторах

И. К. Терновых
Национальный медицинский исследовательский центр имени В.А. Алмазова
Россия

Терновых Иван Константинович, аспирант кафедры неврологии с клиникой, младший научный сотрудник научно-исследовательской лаборатории неврологии и нейрореабилитации

197341, Санкт-Петербург, ул. Аккуратова, д. 2



С. В. Воробьев
Национальный медицинский исследовательский центр имени В.А. Алмазова; Санкт-Петербургский государственный педиатрический медицинский университет
Россия

Воробьев Сергей Владимирович, д.м.н., главный научный сотрудник научно-исследовательской лаборатории неврологии и нейрореабилитации, профессор кафедры неврологии с клиникой; профессор кафедры клинической лабораторной диагностики

197341, Санкт-Петербург, ул. Аккуратова, д. 2

194100, Санкт-Петербург, ул. Литовская, д. 2



С. Н. Янишевский
Национальный медицинский исследовательский центр имени В.А. Алмазова
Россия

Янишевский Станислав Николаевич, д.м.н., заведующий научно-исследовательской лаборатории неврологии и нейрореабилитации, профессор кафедры неврологии с клиникой

197341, Санкт-Петербург, ул. Аккуратова, д. 2



А. М. Танташева
Национальный медицинский исследовательский центр имени В.А. Алмазова
Россия

Танташева Анна Мухамеджановна, врач-невролог консультативно-диагностического центра Университетской клиники

197341, Санкт-Петербург, ул. Аккуратова, д. 2



К. М. Шубина
Национальный медицинский исследовательский центр имени В.А. Алмазова
Россия

Шубина Кристина Максимовна, аспирант кафедры неврологии с клиникой

197341, Санкт-Петербург, ул. Аккуратова, д. 2



М. С. Антушева
Национальный медицинский исследовательский центр имени В.А. Алмазова
Россия

Антушева Мария Сергеевна, студент Института медицинского образования

197341, Санкт-Петербург, ул. Аккуратова, д. 2



М. Г. Сатиева
Национальный медицинский исследовательский центр имени В.А. Алмазова
Россия

Сатиева Марина Гаруновна, врач-невролог

197341, Санкт-Петербург, ул. Аккуратова, д. 2



Список литературы

1. Martin-Macintosh EL, Broski SM, Johnson GB, Hunt CH, Cullen EL, Peller PJ. Multimodality Imaging of Neurodegenerative Processes: Part 1, The Basics and Common Dementias. AJR Am J Roentgenol. 2016;207(4):871–882. https://doi.org/10.2214/AJR.14.12842.

2. Ranganathan LN, Guhan R, Arun Shivaraman MM, Sankar PL, Srinivasan AV, Suriyakumar G, Periakaruppan AL. Changing Landscapes in the Neuroimaging of Dementia. Ann Indian Acad Neurol. 2018;21(2):98–106. https://doi.org/10.4103/aian.AIAN_48_18.

3. Прокопенко СВ, Баранкин БВ, Марьина НМ, Можейко ЕЮ, Зубрицкая ЕМ, Чанчикова НГ и др. Диагностика болезни Альцгеймера с использованием ПЭТ/КТ: клиническое наблюдение. Сибирское медицинское обозрение. 2018;(6):67–73. https://doi.org/10.20333/2500136-2018-6-67-73.

4. Bao W, Xie F, Zuo C, Guan Y, Huang YH. PET Neuroimaging of Alzheimer’s Disease: Radiotracers and Their Utility in Clinical Research. Front Aging Neurosci. 2021;13:624330. https://doi.org/10.3389/fnagi.2021.624330.

5. Rayment D, Biju M, Zheng R, Kuruvilla T. Neuroimaging in dementia: An update for the general clinician. Prog Neurol Psychiatry. 2016;20:16–20. https://doi.org/10.1002/pnp.420.

6. Jack CR, Bennett DA, Blennow K, Carrillo MC, Feldman HH, Frisoni GB et al. A/T/N: an unbiased descriptive classification scheme for Alzheimer disease biomarkers. Neurology. 2016;87(5):539–547. https://doi.org/10.1212/WNL.0000000000002923.

7. Harper L, Barkhof F, Scheltens P, Schott JM, Fox NC. An algorithmic approach to structural imaging in dementia. J Neurol Neurosurg Psychiatry. 2014;85(6):692–698. https://doi.org/10.1136/jnnp-2013-306285.

8. Harper L, Barkhof F, Fox NC, Schott JM. Using visual rating to diagnose dementia: a critical evaluation of MRI atrophy scales. J Neurol Neurosurg Psychiatry. 2015;86(11):1225–1233. https://doi.org/10.1136/jnnp-2014-310090.

9. Wardlaw JM, Smith EE, Biessels GJ, Cordonnier C, Fazekas F, Frayne R et al. Neuroimaging standards for research into small vessel disease and its contribution to ageing and neurodegeneration. Lancet Neurol. 2013;12(8):822–838. https://doi.org/10.1016/S1474-4422(13)70124-8.

10. Sachdev PS, Zhuang L, Braidy N, Wen W. Is Alzheimer’s a disease of the white matter? Curr Opin Psychiatry. 2013;26(3):244–251. https://doi.org/10.1097/YCO.0b013e32835ed6e8.

11. Madden DJ, Bennett IJ, Burzynska A, Potter GG, Chen NK, Song AW. Diffusion tensor imaging of cerebral white matter integrity in cognitive aging. Biochim Biophys Acta. 2012;1822(3):386–400. https://doi.org/10.1016/j.bbadis.2011.08.003.

12. Medina DA, Gaviria M. Diffusion tensor imaging investigations in Alzheimer’s disease: the resurgence of white matter compromise in the cortical dysfunction of the aging brain. Neuropsychiatr Dis Treat. 2008;4(4):737–742. https://doi.org/10.2147/ndt.s3381.

13. Evans MC, Barnes J, Nielsen C, Kim LG, Clegg SL, Blair M et al. Volume changes in Alzheimer’s disease and mild cognitive impairment: cognitive associations. Eur Radiol. 2010;20(3):674–682. https://doi.org/10.1007/s00330-009-1581-5.

14. Whitwell JL, Shiung MM, Przybelski SA, Weigand SD, Knopman DS, Boeve BF et al. MRI patterns of atrophy associated with progression to AD in amnestic mild cognitive impairment. Neurology. 2008;70(7):512–520. https://doi.org/10.1212/01.wnl.0000280575.77437.a2.

15. Busatto GF, Garrido GE, Almeida OP, Castro CC, Camargo CH, Cid CG et al. A voxel-based morphometry study of temporal lobe gray matter reductions in Alzheimer’s disease. Neurobiol Aging. 2003;24(2):221–231. https://doi.org/10.1016/s0197-4580(02)00084-2.

16. Dickerson BC, Goncharova I, Sullivan MP, Forchetti C, Wilson RS, Bennett DA et al. MRI-derived entorhinal and hippocampal atrophy in incipient and very mild Alzheimer’s disease. Neurobiol Aging. 2001;22(5):747–754. https://doi.org/10.1016/s0197-4580(01)00271-8.

17. Juottonen K, Laakso MP, Insausti R, Lehtovirta M, Pitkänen A, Partanen K, Soininen H. Volumes of the entorhinal and perirhinal cortices in Alzheimer’s disease. Neurobiol Aging. 1998;19(1):15–22. https://doi.org/10.1016/s0197-4580(98)00007-4.

18. Killiany RJ, Moss MB, Albert MS, Sandor T, Tieman J, Jolesz F. Temporal lobe regions on magnetic resonance imaging identify patients with early Alzheimer’s disease. Arch Neurol. 1993;50(9):949–954. https://doi.org/10.1001/archneur.1993.00540090052010.

19. Karas GB, Burton EJ, Rombouts SA, van Schijndel RA, O’Brien JT, Scheltens Ph et al. A comprehensive study of gray matter loss in patients with Alzheimer’s disease using optimized voxel-based morphometry. Neuroimage. 2003;18(4):895–907. https://doi.org/10.1016/s1053-8119(03)00041-7.

20. Braak H, Braak E.Neuropathological stageing of Alzheimer-related changes. Acta Neuropathol. 1991;82(4):239–259. https://doi.org/10.1007/BF00308809.

21. Braak E, Griffing K, Arai K, Bohl J, Bratzke H, Braak H. Neuropathology of Alzheimer’s disease: what is new since A. Alzheimer? Eur Arch Psychiatry Clin Neurosci. 1999;249(3):14–22. https://doi.org/10.1007/pl00014168.

22. Karas GB, Scheltens P, Rombouts SA, Visser PJ, van Schijndel RA, Fox NC, Barkhof F. Global and local gray matter loss in mild cognitive impairment and Alzheimer’s disease. Neuroimage. 2004;23(2):708–716. https://doi.org/10.1016/j.neuroimage.2004.07.006.

23. Bernardes da Silva FRS, Barbosa OJH, Rondinoni C, Dos Santos AC, Garrido Salmon CE, da Costa Lima NK et al. Neuro-degeneration profile of Alzheimer’s patients: A brain morphometry study. Neuroimage Clin. 2017;15:15–24. https://doi.org/10.1016/j.nicl.2017.04.001.

24. Blair JC, Lasiecka ZM, Patrie J, Barrett MJ, Druzgal TJ. Cytoarchitectonic Mapping of MRI Detects Rapid Changes in Alzheimer’s Disease. Front Neurol. 2020;11:241. https://doi.org/10.3389/fneur.2020.00241.

25. Robert V, Cassim S, Chevaleyre V, Piskorowski RA. Hippocampal area CA2: properties and contribution to hippocampal function. Cell Tissue Res. 2018;373(3):525–540. https://doi.org/10.1007/s00441-017-2769-7.

26. Manuello J, Nani A, Premi E, Borroni B, Costa T, Tatu K et al. The Pathoconnectivity Profile of Alzheimer’s Disease: A Morphometric Coalteration Network Analysis. Front Neurol. 2018;8:739. https://doi.org/10.3389/fneur.2017.00739.

27. Schuff N, Woerner N, Boreta L, Kornfield T, Shaw LM, Trojanowski JQ et al. MRI of hippocampal volume loss in early Alzheimer’s disease in relation to ApoE genotype and biomarkers. Brain. 2009;132(4):1067–1077. https://doi.org/10.1093/brain/awp007.

28. Morra JH, Tu Z, Apostolova LG, Green AE, Avedissian C, Madsen SK et al. Validation of a fully automated 3D hippocampal segmentation method using subjects with Alzheimer’s disease mild cognitive impairment, and elderly controls. Neuroimage. 2008;43(1):59–68. https://doi.org/10.1016/j.neuroimage.2008.07.003.

29. Jack CRJr, Petersen RC, Xu YC, Waring SC, O’Brien PC, Tangalos EG et al. Medial temporal atrophy on MRI in normal aging and very mild Alzheimer’s disease. Neurology. 1997;49(3):786–794. https://doi.org/10.1212/wnl.49.3.786.

30. Galton CJ, Gomez-Anson B, Antoun N, Scheltens P, Patterson K, Graves M et al. Temporal lobe rating scale: application to Alzheimer’s disease and frontotemporal dementia. J Neurol Neurosurg Psychiatry. 2001;70(2):165–173. https://doi.org/10.1136/jnnp.70.2.165.

31. Chupin M, Mukuna-Bantumbakulu AR, Hasboun D, Bardinet E, Baillet S, Kinkingnéhun S et al. Anatomically constrained region deformation for the automated segmentation of the hippocampus and the amygdala: Method and validation on controls and patients with Alzheimer’s disease. Neuroimage. 2007;34(3):996–1019. https://doi.org/10.1016/j.neuroimage.2006.10.035.

32. Colliot O, Chételat G, Chupin M, Desgranges B, Magnin B, Benali H et al. Discrimination between Alzheimer disease, mild cognitive impairment, and normal aging by using automated segmentation of the hippocampus. Radiology. 2008;248(1):194–201. https://doi.org/10.1148/radiol.2481070876.

33. Wu J, Shahid SS, Lin Q, Hone-Blanchet A, Smith JL, Risk BB et al. Multimodal magnetic resonance imaging reveals distinct sensitivity of hippocampal subfields in asymptomatic stage of Alzheimer’s disease. Front Aging Neurosci. 2022;14:901140. https://doi.org/10.3389/fnagi.2022.901140.

34. Juottonen K, Laakso MP, Partanen K, Soininen H. Comparative MR analysis of the entorhinal cortex and hippocampus in diagnosing Alzheimer disease. AJNR Am J Neuroradiol. 1999;20(1):139–144. Available at: https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/9974069.

35. Pennanen C, Kivipelto M, Tuomainen S, Hartikainen P, Hänninen T, Laakso MP et al. Hippocampus and entorhinal cortex in mild cognitive impairment and early AD. Neurobiol Aging. 2004;25(3):303–310. https://doi.org/10.1016/S0197-4580(03)00084-8.

36. Desikan RS, Cabral HJ, Hess CP, Dillon WP, Glastonbury CM, Weiner MW et al. Automated MRI measures identify individuals with mild cognitive impairment and Alzheimer’s disease. Brain. 2009;132(8):2048–2057. https://doi.org/10.1093/brain/awp123.

37. Marcus DS, Fotenos AF, Csernansky JG, Morris JC, Buckner RL. Open access series of imaging studies: longitudinal MRI data in nondemented and demented older adults. J Cogn Neurosci. 2010;22(12):2677–2684. https://doi.org/10.1162/jocn.2009.21407.

38. Mosconi L, Tsui WH, Herholz K, Pupi A, Drzezga A, Lucignani G et al. Multicenter standardized 18F-FDG PET diagnosis of mild cognitive impairment, Alzheimer’s disease, and other dementias. J Nucl Med. 2008;49(3):390–398. https://doi.org/10.2967/jnumed.107.045385.

39. Jack CRJr, Lowe VJ, Senjem ML, Weigand SD, Kemp BJ, Shiung MM et al. 11C PiB and structural MRI provide complementary information in imaging of Alzheimer’s disease and amnestic mild cognitive impairment. Brain. 2008;131(3):665–680. https://doi.org/10.1093/brain/awm336.

40. Li Y, Rinne JO, Mosconi L, Pirraglia E, Rusinek H, DeSanti S et al. Regional analysis of FDG and PIB-PET images in normal aging, mild cognitive impairment, and Alzheimer’s disease. Eur J Nucl Med Mol Imaging. 2008;35(12):2169–2181. https://doi.org/10.1007/s00259-008-0833-y.

41. Small GW, Kepe V, Ercoli LM, Siddarth P, Bookheimer SY, Miller KJ et al. PET of brain amyloid and tau in mild cognitive impairment. N Engl J Med. 2006;355(25):2652–2663. https://doi.org/10.1056/NEJMoa054625.

42. Killiany RJ, Gomez-Isla T, Moss M, Kikinis R, Sandor T, Jolesz F et al. Use of structural magnetic resonance imaging to predict who will get Alzheimer’s disease. Ann Neurol. 2000;47(4):430–439. Available at: https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/10762153.

43. Davatzikos C, Fan Y, Wu X, Shen D, Resnick SM. Detection of prodromal Alzheimer’s disease via pattern classification of magnetic resonance imaging. Neurobiol Aging. 2008;29(4):514–523. https://doi.org/10.1016/j.neurobiolaging.2006.11.010.

44. Kwak K, Niethammer M, Giovanello KS, Styner M, Dayan E.Differential Role for Hippocampal Subfields in Alzheimer’s Disease Progression Revealed with Deep Learning. Cereb Cortex. 2022;32(3):467–478. https://doi.org/10.1093/cercor/bhab223.

45. Lerch JP, Pruessner J, Zijdenbos AP, Collins DL, Teipel SJ, Hampel H, Evans AC. Automated cortical thickness measurements from MRI can accurately separate Alzheimer’s patients from normal elderly controls. Neurobiol Aging. 2008;29(1):23–30. https://doi.org/10.1016/j.neurobiolaging.2006.09.013.

46. Wu Z, Peng Y, Hong M, Zhang Y. Gray Matter Deterioration Pattern During Alzheimer’s Disease Progression: A Regions-of-Interest Based Surface Morphometry Study. Front Aging Neurosci. 2021;13:593898. https://doi.org/10.3389/fnagi.2021.593898.

47. Gerardin E, Chételat G, Chupin M, Cuingnet R, Desgranges B, Kim HS et al. Multidimensional classification of hippocampal shape features discriminates Alzheimer’s disease and mild cognitive impairment from normal aging. Neuroimage. 2009;47(4):1476–1486. https://doi.org/10.1016/j.neuroimage.2009.05.036.

48. Costafreda SG, Dinov ID, Tu Z, Shi Y, Liu CY, Kloszewska I et al. Automated hippocampal shape analysis predicts the onset of dementia in mild cognitive impairment. Neuroimage. 2011;56(1):212–219. https://doi.org/10.1016/j.neuroimage.2011.01.050.

49. Plant C, Teipel SJ, Oswald A, Böhm C, Meindl T, Mourao-Miranda J et al. Automated detection of brain atrophy patterns based on MRI for the prediction of Alzheimer’s disease. Neuroimage. 2010;50(1):162–174. https://doi.org/10.1016/j.neuroimage.2009.11.046.

50. Misra C, Fan Y, Davatzikos C. Baseline and longitudinal patterns of brain atrophy in MCI patients, and their use in prediction of short-term conversion to AD: results from ADNI. Neuroimage. 2009;44(4):1415–1422. https://doi.org/10.1016/j.neuroimage.2008.10.031.

51. Duchesne S, Bocti C, De Sousa K, Frisoni GB, Chertkow H, Collins DL. Amnestic MCI future clinical status prediction using baseline MRI features. Neurobiol Aging. 2010;31(9):1606–1617. https://doi.org/10.1016/j.neurobiolaging.2008.09.003.

52. Csernansky JG, Wang L, Swank J, Miller JP, Gado M, McKeel D et al. Preclinical detection of Alzheimer’s disease: hippocampal shape and volume predict dementia onset in the elderly. Neuroimage. 2005;25(3):783–792. https://doi.org/10.1016/j.neuroimage.2004.12.036.

53. Apostolova LG, Dutton RA, Dinov ID, Hayashi KM, Toga AW, Cummings JL, Thompson PM. Conversion of mild cognitive impairment to Alzheimer disease predicted by hippocampal atrophy maps. Arch Neurol. 2006;63(5):693–699. https://doi.org/10.1001/archneur.63.5.693.

54. Morra JH, Tu Z, Apostolova LG, Green AE, Avedissian C, Madsen SK et al. Automated mapping of hippocampal atrophy in 1-year repeat MRI data from 490 subjects with Alzheimer’s disease, mild cognitive impairment, and elderly controls. Neuroimage. 2009;45(1):3–15. https://doi.org/10.1016/j.neuroimage.2008.10.043.

55. Dickerson BC, Goncharova I, Sullivan MP, Forchetti C, Wilson RS, Bennett DA et al. MRI-derived entorhinal and hippocampal atrophy in incipient and very mild Alzheimer’s disease. Neurobiol Aging. 2001;22(5):747–754. https://doi.org/10.1016/s0197-4580(01)00271-8.

56. Jack CRJr, Petersen RC, Xu YC, O’Brien PC, Smith GE, Ivnik RJ et al. Prediction of AD with MRI-based hippocampal volume in mild cognitive impairment. Neurology. 1999;52(7):1397–1403. https://doi.org/10.1212/wnl.52.7.1397.

57. Killiany RJ, Hyman BT, Gomez-Isla T, Moss MB, Kikinis R, Jolesz F et al. MRI measures of entorhinal cortex vs hippocampus in preclinical AD. Neurology. 2002;58(8):1188–1196. https://doi.org/10.1212/wnl.58.8.1188.

58. deToledo-Morrell L, Stoub TR, Bulgakova M, Wilson RS, Bennett DA, Leurgans S et al. MRI-derived entorhinal volume is a good predictor of conversion from MCI to AD. Neurobiol Aging. 2004;25(9):1197–1203. https://doi.org/10.1016/j.neurobiolaging.2003.12.007.

59. Tapiola T, Pennanen C, Tapiola M, Tervo S, Kivipelto M, Hänninen T et al. MRI of hippocampus and entorhinal cortex in mild cognitive impairment: a follow-up study. Neurobiol Aging. 2008;29(1):31–38. https://doi.org/10.1016/j.neurobiolaging.2006.09.007.

60. Gómez-Isla T, Hollister R, West H, Mui S, Growdon JH, Petersen RC et al. Neuronal loss correlates with but exceeds neurofibrillary tangles in Alzheimer’s disease. Ann Neurol. 1997;41(1):17–24. https://doi.org/10.1002/ana.410410106.

61. Cuingnet R, Gerardin E, Tessieras J, Auzias G, Lehéricy S, Habert MO et al. Automatic classification of patients with Alzheimer’s disease from structural MRI: a comparison of ten methods using the ADNI database. Neuroimage. 2011;56(2):766–781. https://doi.org/10.1016/j.neuroimage.2010.06.013.

62. Wolz R, Julkunen V, Koikkalainen J, Niskanen E, Zhang DP, Rueckert D et al. Multimethod analysis of MRI images in early diagnostics of Alzheimer’s disease. PLoS ONE. 2011;6(10):e25446. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0025446.

63. Desikan RS, Cabral HJ, Settecase F, Hess CP, Dillon WP, Glastonbury CM et al. Automated MRI measures predict progression to Alzheimer’s disease. Neurobiol Aging. 2010;31(8):1364–1374. https://doi.org/10.1016/j.neurobiolaging.2010.04.023.

64. Vemuri P, Wiste HJ, Weigand SD, Shaw LM, Trojanowski JQ, Weiner MW et al. MRI and CSF biomarkers in normal, MCI, and AD subjects: predicting future clinical change. Neurology. 2009;73(4):294–301. https://doi.org/10.1212/WNL.0b013e3181af79fb.

65. Frisoni GB, Fox NC, Jack CRJr, Scheltens P, Thompson PM. The clinical use of structural MRI in Alzheimer disease. Nat Rev Neurol. 2010;6(2):67–77. https://doi.org/10.1038/nrneurol.2009.215.

66. Bracoud L, Bouguen E, Bonneville F, Schaerer J, Kiyasova V, Roche F et al. DWI and DTI results on normal controls MCI and Alzheimer’s disease subjects from the rosas study. J Alzheimers Assoc. 2015;11(7):801–802. https://doi.org/10.1016/j.jalz.2015.06.129.

67. LeCun Y, Bengio Y, Hinton G.Deep learning. Nature. 2015;521(7553):436–444. https://doi.org/10.1038/nature14539.


Рецензия

Для цитирования:


Терновых ИК, Воробьев СВ, Янишевский СН, Танташева АМ, Шубина КМ, Антушева МС, Сатиева МГ. Возможности и перспективы метода магнитно-резонансной морфометрии в диагностике деменций. Медицинский Совет. 2024;(12):22–30. https://doi.org/10.21518/ms2024-289

For citation:


Ternovykh IК, Vorobyev SV, Yanishevskiy SN, Tantasheva AM, Shubina КM, Antusheva MS, Satieva MG. Possibilities and prospects of the MR morphometry method in the diagnosis of dementia. Meditsinskiy sovet = Medical Council. 2024;(12):22–30. (In Russ.) https://doi.org/10.21518/ms2024-289

Просмотров: 387


Creative Commons License
Контент доступен под лицензией Creative Commons Attribution 4.0 License.


ISSN 2079-701X (Print)
ISSN 2658-5790 (Online)