Preview

Неврологический журнал имени Л.О. Бадаляна

Расширенный поиск

Функциональные и структурные характеристики головного мозга при левосторонней амблиопии у детей

https://doi.org/10.46563/2686-8997-2025-6-1-6-12

EDN: vfgzii

Содержание

Перейти к:

Аннотация

Введение. Магнитно-резонансная томография (МРТ), в частности функциональная, является одним из наиболее информативных неинвазивных методов определения структурно-функционального состояния головного мозга, и очевидное направление её развития — изучение возможностей данного подхода в различных областях медицины, в том числе в детской неврологии и офтальмологии.

Цель работы — определение показателей межполушарной асимметрии по структурным и функциональным показателям и выявление корреляций этих показателей между собой, а также с клиническим характеристиками у детей с левосторонней амблиопией.

Материалы и методы. В группу для проведения МРТ были включены 20 пациентов с левосторонней амблиопией, однако по итогам проверки качества изображений анализируемая выборка для структурной МРТ составила 17 человек (возраст 6,2–15,1 года; средний возраст 9,5 ± 2,5 года; 9 мальчиков и 8 девочек), для функциональной МРТ покоя — 14 человек (возраст 6,2–15,1 года; средний возраст 9,5 ± 2,5 года; 8 мальчиков и 6 девочек).

Результаты. Выявлены значимые показатели асимметрии для толщины серого вещества в латеральной затылочной коре, объёма таламуса, показателя локальной согласованности гемодинамического сигнала в нижней латеральной затылочной коре, первичной и вторичной зрительной коре, язычной извилине, хотя эти данные не коррелировали с остротой зрения в глазу с амблиопией.

Заключение. Полученные результаты могут быть связаны с изменением нейроонтогенеза, но для подтверждения этого требуются дальнейшие исследования.

Соблюдение этических стандартов. Исследование проводилось согласно принципам Хельсинкской декларации. Все пациенты или их законные представители подписывали добровольное информированное согласие.

Для корреспонденции: Горбунов Александр Валерьевич, e-mail: agorbunov@morozdgkb.ru

Участие авторов:
Горбунов А.В. — обзор публикаций по теме статьи, сбор и анализ данных, написание текста рукописи;
Горев В.В. — написание текста статьи, окончательное утверждение для публикации рукописи;
Лебедева И.С. — обзор публикаций по теме статьи, сбор и анализ данных, написание текста рукописи;
Заваденко Н.Н. — написание текста статьи, окончательное утверждение для публикации рукописи;
Хаценко И.Е. — сбор и анализ данных, написание текста;
Паникратова Я.Р. — сбор и анализ данных, написание текста;
Томышев А.С. — сбор и анализ данных, написание текста;
Хасанова К.А. — сбор и анализ данных, написание текста;
Горбунов М.А. — сбор и анализ данных, написание текста.
Все соавторы — утверждение окончательного варианта статьи, ответственность за целостность всех частей статьи.

Конфликт интересов. Авторы заявляют об отсутствии конфликта интересов.

Финансирование. Исследование не имело спонсорской поддержки.

Поступила 23.12.2024
Принята к печати 04.02.2025
Опубликована 30.04.2025

Для цитирования:


Горбунов А.В., Горев В.В., Паникратова Я.Р., Томышев А.С., Заваденко Н.Н., Хаценко И.Е., Хасанова К.А., Горбунов М.А., Лебедева И.С. Функциональные и структурные характеристики головного мозга при левосторонней амблиопии у детей. Неврологический журнал имени Л.О. Бадаляна. 2025;6(1):6-12. https://doi.org/10.46563/2686-8997-2025-6-1-6-12. EDN: vfgzii

For citation:


Gorbunov A.V., Gorev V.V., Panikratova Ya.R., Tomyshev A.S., Zavadenko N.N., Khatsenko I.E., Khasanova K.A., Gorbunov M.A., Lebedeva I.S. Study of the brain functional and structural characteristics (according to MRI data) in left-sided amblyopia in children. L.O. Badalyan Neurological Journal. 2025;6(1):6-12. (In Russ.) https://doi.org/10.46563/2686-8997-2025-6-1-6-12. EDN: vfgzii

Введение

Магнитно-резонансная томография (МРТ) является одним из наиболее информативных неинвазивных методов определения анатомо-морфологического статуса головного мозга, при этом тенденцией научно-клинических исследований последних лет стало внедрение мультимодальных подходов, где структурные протоколы дополняются данными о функциональных особенностях. И хотя данные функциональной МРТ (фМРТ) ещё используются в ограниченном числе областей медицины, развитие методов обработки получаемых изображений существенно объективизирует результаты и ускоряет их анализ, что, очевидно, ставит вопрос о трансляции их в клиническую практику.

В предыдущем исследовании мы изучали данные структурной и функциональной МРТ покоя при анизометропической амблиопии [1]. У детей с левосторонней амблиопией (ЛСА) выявлены межполушарные различия в толщине серого вещества латеральной затылочной коры, локальной согласованности гемодинамического сигнала внутри первичной зрительной коры и функциональной связанности первичной и вторичной областей зрительной коры.

Повторное обращение к этому анализу связано с несколькими факторами. Во-первых, по ряду фрагментов работы была увеличена выборка пациентов. Во-вторых, в настоящей работе анализировали показатель межполушарной асимметрии (МПА), что дало возможность сопоставить полученные данные с результатами недавно опубликованного большого мультицентрового исследования МПА головного мозга [2]. И, наконец, в настоящей работе были дополнительно проанализированы две области головного мозга: верхняя теменная долька, которая является частью дорсального зрительного пути [3], вовлечена в обеспечение процессов зрительно-моторного внимания [4] и в которой был обнаружен гипометаболизм у больных с амблиопией [5], а также височно-затылочная часть нижней височной извилины и область латеральной затылочно-височной борозды, являющиеся частью вентрального зрительного пути [3].

Целью настоящей работы стало определение показателей МПА по структурным и функциональным показателям и выявление корреляций этих показателей между собой, а также с клиническими характеристиками у детей с ЛСА.

Материалы и методы

Выборка

Отбор испытуемых в экспериментальную группу осуществлён одним из авторов настоящего исследования — канд. мед. наук И.Е. Хаценко согласно следующим критериям: анизометропия, отсутствие косоглазия, ЛСА высокой степени с длительным (более года) неэффективным лечением в анамнезе, отсутствие перинатальной и врождённой патологии. В группу для проведения МРТ были включены 20 пациентов с ЛСА, однако по итогам проверки качества изображений анализируемая выборка для структурной МРТ составила 17 человек (возраст 6,2–15,1 года; средний возраст 9,5 ± 2,5 года; 9 мальчиков и 8 девочек), для фМРТ покоя — 14 человек (возраст 6,2–15,1 года; средний возраст 9,5 ± 2,5 года; 8 мальчиков и 6 девочек). Демографические данные и результаты офтальмологического обследования детей представлены в табл. 1. Острота зрения лучшего глаза (visus OD) у детей этой группы была в пределах возрастной нормы; значения остроты зрения амблиопичного глаза были в диапазоне 0,015–0,300.

Магнитно-резонансная томография

МРТ проводили на томографе «3Т Philips Ingenia» в ГБУЗ «Морозовская ДГКБ ДЗМ». T1-взвешенные изображения были получены с использованием последовательности турбо-полевого эхо (TR = 8 мс; TE = 4 мс; FA = 8°; размер воксела 0,6 × 1,0 × 1,0 мм, 250 срезов, межсрезовое расстояние 0).

Функциональные T2*-взвешенные изображения получали с помощью эхо-планарной последовательности (TR = 2 с; TE = 35 мс; FA = 90°; 300 объёмов; 34 среза; матрица 64 × 64; размер воксела 3,12 × 3,12 × 3,12 мм; межсрезовое расстояние 0,31 мм, примерное время сканирования 10 мин).

Обработка структурной МРТ

Т1-взвешенные изображения были обработаны в пакете FreeSurfer v. 7.4.11, который позволяет получить детальные анатомические реконструкции головного мозга для испытуемых старше 5 лет. Использованные алгоритмы FreeSurfer: нормализация интенсивности, удаление немозговой ткани из изображений, присваивание анатомических меток (например, таламус, гиппокамп, желудочки и т. д.) каждому вокселу [6–8]. Далее были реконструированы модели кортикальных поверхностей и определены показатели толщины серого вещества коры с использованием алгоритмов, описанных ранее [9–13]. В итоге для каждого испытуемого были получены средние показатели толщины серого вещества (в мм) для двух полушарий согласно атласам [14, 15], а также показатели объёма серого вещества (в мм3) для подкорковых образований согласно атласу aseg FreeSurfer.

Для последующего анализа были выбраны следующие области коры в левом и правом полушариях: латеральная затылочная, язычная извилина, верхняя теменная доля из атласа [14], а также область латеральной затылочно-височной борозды из атласа [15]. Кроме того, в качестве областей интереса были выделены следующие участки коры:

1) зона V1 (поле Бродмана 17) — первичная зрительная кора;

2) зона V2 (поле Бродмана 18) — вторичная зрительная кора;

3) V5/MT — среднее височное поле в соответствии с атласами [16, 17].

Также для анализа был выбран таламус в каждом полушарии.

Обработка данных фМРТ покоя

Предварительную обработку T2*-взвешенных и вспомогательных в данном случае T1-взвешенных изображений проводили в пакетах SPM122 и CONN [18], версия 22.a (RRID:SCR_009550) [19]. Все изображения ориентировали параллельно плоскости, проходящей через переднюю и заднюю комиссуры. Выполняли следующие процедуры: поправку на неодновременность регистрации срезов; корректировку артефактов движения в функциональных изображениях; корегистрацию T1-взвешенных изображений с T2*-взвешенными; сегментацию Т1-взвешенных изображений на объёмы серого, белого вещества и спинномозговой жидкости; пространственную нормализацию всех изображений; пространственное сглаживание функциональных изображений с использованием фильтра Гаусса (8 мм). Сегментацию выполняли на основе вероятностных карт серого, белого вещества и спинномозговой жидкости, созданных для выборки данного возраста и пола с использованием Template-O-Matic Toolbox3 [20]. Вероятностные карты создавали на основе анатомических изображений 404 детей 4,75–18,58 лет [21]. Все вышеуказанные процедуры выполняли в пакете SPM12. С использованием пакета CONN выявляли объёмы, являющиеся выбросами по движению головы или общему изменению яркости; устраняли из анализа компоненты, потенциально связанные с шумом, с помощью линейной регрессии; применяли частотный фильтр 0,008–0,090 Гц.

В качестве областей интереса для анализа данных фМРТ покоя в каждом полушарии были выбраны первичная (поле Бродмана 17) и вторичная (поля Бродмана 18+19) зрительная кора; нижняя латеральная затылочная кора; язычная извилина; верхняя теменная долька; височно-затылочная часть нижней височной извилины. Маски первичной и вторичной зрительной коры созданы с использованием пакета marsbar4 на основе атласа полей Бродмана5; разделение масок по полушариям выполнено с использованием атласа AAL [22]. Оба атласа включены в пакет MRIcron v1.0.201909026. Маски остальных областей были выделены согласно атласу Harvard-Oxford7, адаптированному для использования в CONN. Размер воксела всех масок был приведён в соответствие с функциональными данными.

По всем указанным маскам был рассчитан средний показатель локальной согласованности гемодинамического сигнала (local correlation, LCOR) в левом и правом полушариях. Данный показатель отражает согласованность функционирования локальной области головного мозга и определяется как среднее значение коэффициентов корреляции между данным вокселом и областью соседних вокселов (в нашем анализе FWHM = 25 мм).

Анализ асимметрии

Все статистические расчёты проводили в R (версия 4.2.1). Для каждого анализируемого показателя толщины коры, объёма подкорковых образований и LCOR были рассчитаны индексы асимметрии (ИА) по формуле:

ИА = (лево – право)/(0,5 × [лево + право]).

Положительные значения свидетельствуют о левосторонней ассиметрии, отрицательные — о правосторонней [2]. Далее были проведены два вида анализа с использованием обобщённых линейных моделей (функция glm пакета stats v4.2.1). Произведена оценка значимости показателя МПА и связанных с возрастом изменений МПА. В обоих случаях в качестве зависимой переменной выступал ИА, а в качестве независимой в первом анализе — свободный коэффициент, для определения наличия асимметрии (значимого отличия от нуля); во втором анализе — возраст и возраст в квадрате для определения связи возраста с ИА. В первом случае размер эффекта рассчитывали по формуле: d = t/sqrt(df) (значение t-статистики, разделённое на квадратный корень числа степеней свободы) [23]. Во втором случае размер эффекта был рассчитан как показатель парциального коэффициента корреляции: r = t/(sqrt[t2 + df]) [23].

Полученные результаты корректировали на множественность сравнений (количество тестируемых зон интереса) по методу FDR (q = 0,05) отдельно для показателей структурной МРТ и фМРТ покоя.

Кроме того, дополнительно были рассчитаны общие линейные модели для значимых ИА показателей LCOR с независимой переменной — количеством искажённых из-за движения T2*-взвешенных изображений, для проверки влияния этого показателя на результаты исследования.

Корреляционный анализ

Проведён корреляционный анализ между значимыми ИА и остротой зрения в левом, поражённом глазу, а также между значимыми ИА структурных и функциональных показателей в анатомически пересекающихся областях.

В расчётах использовали обобщённые линейные модели, где независимая переменная — ИА, а зависимая — острота зрения. В качестве дополнительной независимой переменной во всех моделях учитывали возраст, в моделях с ИА подкорковых образований дополнительно учитывали интракраниальный объём, а в моделях с ИА LCOR — количество искажённых из-за движения T2*-взвешенных изображений. Размеры эффекта рассчитаны как показатели парциального коэффициента корреляции: r = t/(sqrt[t2 + df]) [23]. Результаты корректировали на множественность сравнений (по количеству корреляций) по методу FDR (q = 0,05) отдельно для показателей структурной МРТ и фМРТ покоя.

Результаты

Структурная МРТ

Статистически значимая асимметрия толщины серого вещества обнаружена в латеральной затылочной коре (ИА = –0,034; p = 0,0012; d = −0,99).

Также была выявлена значимая левосторонняя МПА по объёму таламуса (ИА = 0,018; p = 0,0275; d = 0,61). При этом по результатам второго анализа ИА всех указанных показателей не коррелировал с возрастом.

Функциональная МРТ покоя

Значимая МПА показателей локальной согласованности гемодинамического сигнала обнаружена в следующих областях: нижняя латеральная затылочная кора (ИА = –0,088; p < 0,0001; d = −2,14), первичная (ИА = 0,253; p < 0,0001; d = 4,5) и вторичная зрительная кора (ИА = –0,095; p < 0,0001; d = –2,19) и язычная извилина (ИА = –0,133; p < 0,0001; d = –3,68).

При этом по результатам дополнительного анализа ИА всех указанных показателей не коррелировал ни с возрастом, ни с количеством искажённых из-за движения T2*-взвешенных изображений.

Корреляционный анализ

По результатам корреляционного анализа не обнаружено статистически значимых корреляций.

Обсуждение

Проведённое исследование выявило значимые МПА по структурным и функциональным показателям у детей с ЛСА, хотя значимых корреляций этих показателей между собой и с клиническими характеристиками (остротой зрения в здоровом и амблиопичном глазу) не обнаружено. Последнее, вероятно, отражает более локальную, чем было проанализировано, патологию в структуре и функции анализируемых областей головного мозга.

Сопоставляя результаты с данными предыдущего исследования, можно указать на подтверждение на большей по объёму выборке правополушарной асимметрии для толщины серого вещества латеральной затылочной коры. Данная область ассоциируется со зрительным распознаванием объектов [24] и входит в сеть восприятия лиц [25]. Отсутствие группы контроля не позволяет однозначно интерпретировать данный результат, однако нормативные данные [2] указывают также на правополушарную асимметрию, хотя и с существенно меньшей величиной эффекта (–0,19 в нормативной выборке по сравнению с –0,99 в нашей выборке). Исходя из такой разницы в размерах эффекта, одной из интерпретаций обнаруженной правосторонней асимметрии может являться неравномерный онтогенез кортикального серого вещества в левом и правом полушариях. Так, по данным крупнейшего к настоящему моменту мультицентрового исследования возрастной траектории изменений кортикального серого вещества [26], толщина коры в латеральной затылочной области в возрасте 3–15 лет снижается в среднем с 2,504 до 2,246 мм в левом полушарии, и с 2,571 до 2,313 мм — в правом (приведены данные 50% центилей), т. е. в среднем на 10,3% в левом полушарии и на 10,0% — в правом. Таким образом, различие в величине эффекта обнаруженной в настоящем исследовании правосторонней латеритизации и нормативными данными [2] предположительно может быть обусловлено разной скоростью онтогенетических изменений толщины кортикального серого вещества в левом и правом полушариях. Так, S. Qi и соавт. показано, что у детей с анизометропической амблиопией по сравнению со здоровым контролем наблюдается повышенная толщина коры как в левой, так и в правой латеральной затылочной коре [27], причём размер эффекта справа был больше, чем слева — 1,5 по сравнению с 1,1 (размер эффекта рассчитан по данным указанной статьи с использованием функции t_to_d пакета R effectsize v.0.8.9). Однако в указанной работе анализировали смешанную выборку детей как с ЛСА, так и с правосторонней амблиопией. Таким образом, сопоставление полученных данных со здоровым контролем станет дальнейшим направлением настоящей серии исследований.

Кроме того, перспективными для исследования могут быть и данные об отсутствии значимой МПА. Например, у детей школьного возраста для височно-затылочной коры описан преимущественно левополушарный фокус по данным фМРТ и, более того, бóльшая выраженность смещения влево коррелирует с лучшим выполнением задачи на зрительное внимание [28] — в то время как в нашей выборке данная асимметрия отсутствовала, что, с осторожностью, можно также рассматривать как определённое отклонение. Правополушарная асимметрия для данных фМРТ (как патологический феномен) была описана, например, у детей с расстройствами аутистического спектра [29].

Заключение

Проведённое исследование, по своему наполнению являющееся уникальным для отечественной науки, позволило выявить статистически значимую МПА для структурных и функциональных (локальная согласованность BOLD-сигнала) показателей ряда областей головного мозга у детей с ЛСА. Полученные результаты позволят лучше понять механизмы заболевания, являются значимыми для раскрытия структурно-функциональных основ работы головного мозга.


1URL: https://surfer.nmr.mgh.harvard.edu

2URL: https://www.fil.ion.ucl.ac.uk/spm/software

3URL: https://neuro-jena.github.io/software.html#tom

4URL: https://github.com/marsbar-toolbox/marsbar

5URL: https://people.cas.sc.edu/rorden/mricro/lesion.html

6URL: https://www.nitrc.org/projects/mricron

7URL: https://cma.mgh.harvard.edu

Список литературы

1. Горев В.В., Горбунов А.В., Паникратова Я.Р., Томышев А.С., Хаценко И.Е., Кулешов Н.Н. и др. Изменения в зрительных зонах коры головного мозга у детей при левосторонней анизометропической амблиопии по данным структурной МРТ и функциональной МРТ покоя. Сенсорные системы. 2024; 38(1): 30–44. https://doi.org/10.31857/S0235009224010027

2. Kurth F., Schijven D., van den Heuvel O.A., Hoogman M., van Rooij D., Stein D.J., et al. Large‐scale analysis of structural brain asymmetries during neurodevelopment: Associations with age and sex in 4265 children and adolescents. Hum. Brain Mapp. 2024; 45(11): e26754. https://doi.org/10.1002/hbm.26754

3. Dekker T., Mareschal D., Sereno M.I., Johnson M.H. Dorsal and ventral stream activation and object recognition performance in school-age children. Neuroimage. 2011; 57(3): 659–70. https://doi.org/10.1016/j.neuroimage.2010.11.005

4. Sulpizio V., Fattori P., Pitzalis S., Galletti C. Functional organization of the caudal part of the human superior parietal lobule. Neurosci. Biobehav. Rev. 2023; 153: 105357. https://doi.org/10.1016/j.neubiorev.2023.105357

5. Choi M.Y., Lee D.S., Hwang J.M., Choi D.G., Lee K.M., Park K.H., et al. Characteristics of glucose metabolism in the visual cortex of amblyopes using positron-emission tomography and statistical parametric mapping. J. Pediatr. Ophthalmol. Strabismus. 2002; 39(1): 11–9. https://doi.org/10.3928/0191-3913-20020101-05

6. Fischl B., Salat D.H., Busa E., Albert M., Dieterich M., Haselgrove C., et al. Whole brain segmentation: automated labeling of neuroanatomical structures in the human brain. Neuron. 2002; 33(3): 341–55. https://doi.org/10.1016/s0896-6273(02)00569-x

7. Fischl B., Salat D.H., van der Kouwe A.J., Makris N., Ségonne F., Quinn B.T., et al. Sequence-independent segmentation of magnetic resonance images. Neuroimage. 2004; 23(Suppl. 1): S69–84. https://doi.org/10.1016/j.neuroimage.2004.07.016

8. Ségonne F., Dale A.M., Busa E., Glessner M., Salat D., Hahn H.K., et al. A hybrid approach to the skull stripping problem in MRI. Neuroimage. 2004; 22(3): 1060–75. https://doi.org/10.1016/j.neuroimage.2004.03.032

9. Dale A.M., Fischl B., Sereno M.I. Cortical surface-based analysis. I. Segmentation and surface reconstruction. Neuroimage. 1999; 9(2): 179–94. https://doi.org/10.1006/nimg.1998.0395

10. Dale A.M., Sereno M.I. Improved localizadon of cortical activity by combining EEG and MEG with MRI cortical surface reconstruction: a linear approach. J. Cogn. Neurosci. 1993; 5(2): 162–76. https://doi.org/10.1162/jocn.1993.5.2.162

11. Fischl B. FreeSurfer. Neuroimage. 2012; 62(2): 774–81. https://doi.org/10.1016/j.neuroimage.2012.01.021

12. Fischl B., Sereno M.I., Dale A.M. Cortical surface-based analysis. II: Inflation, flattening, and a surface-based coordinate system. Neuroimage. 1999; 9(2): 195–207. https://doi.org/10.1006/nimg.1998.0396

13. Fischl B., van der Kouwe A., Destrieux C., Halgren E., Ségonne F., Salat D.H., et al. Automatically parcellating the human cerebral cortex. Cereb. Cortex. 2004; 14(1): 11–22. https://doi.org/10.1093/cercor/bhg087

14. Desikan R.S., Ségonne F., Fischl B., Quinn B.T., Dickerson B.C., Blacker D., et al. An automated labeling system for subdividing the human cerebral cortex on MRI scans into gyral based regions of interest. Neuroimage. 2006; 31(3): 968–80. https://doi.org/10.1016/j.neuroimage.2006.01.021

15. Destrieux C., Fischl B., Dale A., Halgren E. Automatic parcellation of human cortical gyri and sulci using standard anatomical nomenclature. Neuroimage. 2010; 53(1): 1–15. https://doi.org/10.1016/j.neuroimage.2010.06.010

16. Fischl B., Rajendran N., Busa E., Augustinack J., Hinds O., Yeo B.T., et al. Cortical folding patterns and predicting cytoarchitecture. Cereb. Cortex. 2008; 18(8): 1973–80. https://doi.org/10.1093/cercor/bhm225

17. Hinds O.P., Rajendran N., Polimeni J.R., Augustinack J.C., Wiggins G., Wald L.L., et al. Accurate prediction of V1 location from cortical folds in a surface coordinate system. Neuroimage. 2008; 39(4): 1585–99.

18. Whitfield-Gabrieli S., Nieto-Castanon A. CONN: a functional connectivity toolbox for correlated and anticorrelated brain networks. Brain Connect. 2012; 2(3): 125–41. https://doi.org/10.1089/brain.2012.0073

19. Nieto-Castanon A., Whitfield-Gabrieli S. CONN functional connectivity toolbox: RRID SCR_009550, release 22. Boston, MA; 2022.

20. Wilke M., Holland S.K., Altaye M., Gaser C. Template-O-Matic: a toolbox for creating customized pediatric templates. Neuroimage. 2008;41(3):903–13. https://doi.org/10.1016/j.neuroimage.2008.02.056

21. Evans A.C.; Brain Development Cooperative Group. The NIH MRI study of normal brain development. Neuroimage. 2006; 30(1): 184–202. https://doi.org/10.1016/j.neuroimage.2005.09.068

22. Tzourio-Mazoyer N., Landeau B., Papathanassiou D., Crivello F., Etard O., Delcroix N., et al. Automated anatomical labeling of activations in SPM using a macroscopic anatomical parcellation of the MNI MRI single-subject brain. Neuroimage. 2002; 15(1): 273–89. https://doi.org/10.1006/nimg.2001.0978

23. Rosnow R.L. Effect sizes for experimenting psychologists. Can. J. Exp. Psychol. 2003; 57(3): 221–37. https://doi.org/10.1037/h0087427

24. Grill-Spector K., Kourtzi Z., Kanwisher N. The lateral occipital complex and its role in object recognition Vision Research. Vision Res. 2001; 41(10-11): 1409–22. https://doi.org/10.1016/s0042-6989(01)00073-6

25. Nagy K., Greenlee M., Kovács G. The lateral occipital cortex in the face perception network: an effective connectivity study. Front. Psychol. 2012; 3: 141. https://doi.org/10.3389/fpsyg.2012.00141

26. Frangou S., Modabbernia A., Williams S.C.R., Papachristou E., Doucet G.E., Agartz I., et al. Cortical thickness across the lifespan: Data from 17,075 healthy individuals aged 3-90 years. Hum. Brain Mapp. 2022; 43(1): 431–51. https://doi.org/10.1002/hbm.25364

27. Qi S., Mu Y.F., Cui L.B., Li R., Shi M., Liu Y., et al. Association of optic radiation integrity with cortical thickness in children with anisometropic amblyopia. Neurosci. Bull. 2016; 32(1): 51–60. https://doi.org/10.1007/s12264-015-0005-6

28. Gracia-Tabuenca Z., Moreno M.B., Barrios F.A., Alcauter S. Hemispheric asymmetry and homotopy of resting state functional connectivity correlate with visuospatial abilities in school-age children. Neuroimage. 2018; 174: 441–8. https://doi.org/10.1016/j.neuroimage.2018.03.051

29. Cardinale R.C., Shih P., Fishman I., Ford L.M., Müller R.A. Pervasive rightward asymmetry shifts of functional networks in autism spectrum disorder. JAMA Psychiatry. 2013; 70(9): 975–82. https://doi.org/10.1001/jamapsychiatry.2013.382


Об авторах

Александр Валерьевич Горбунов
ГБУЗ «Морозовская детская городская клиническая больница Департамента здравоохранения города Москвы»; ФГАОУ ВО «Российский национальный исследовательский медицинский университет имени Н.И. Пирогова» Минздрава России (Пироговский Университет)
Россия

Доктор мед. наук, профессор, врач-рентгенолог отделения лучевой диагностики ГБУЗ «Морозовская ДГКБ» ДЗМ, 119049, Москва, Россия; профессор кафедры неонатологии ФДПО РНИМУ им. Н.И. Пирогова, 117513, Москва, Россия

e-mail: agorbunov@morozdgkb.ru



Валерий Викторович Горев
ГБУЗ «Морозовская детская городская клиническая больница Департамента здравоохранения города Москвы»
Россия

Канд. мед. наук, гл. врач ГБУЗ «Морозовская ДГКБ» ДЗМ, 119049, Москва, Россия



Яна Романовна Паникратова
ФГБНУ «Научный центр психического здоровья»
Россия

Канд. психол. наук, ст. науч. сотр. лаборатории нейровизуализации и мультимодального анализа ФГБНУ НЦПЗ, 115522, Москва, Россия



Александр Сергеевич Томышев
ФГБНУ «Научный центр психического здоровья»
Россия

Канд. биол. наук, ст. науч. сотр. лаборатории нейровизуализации и мультимодального анализа ФГБНУ НЦПЗ, 115522, Москва, Россия



Николай Николаевич Заваденко
ФГАОУ ВО «Российский национальный исследовательский медицинский университет имени Н.И. Пирогова» Минздрава России (Пироговский Университет)
Россия

Доктор мед. наук, профессор, зав. кафедрой неврологии, нейрохирургии и медицинской генетики им. акад. Л.О. Бадаляна Института нейронаук и нейротехнологий ФГАОУ ВО РНИМУ им. Н.И. Пирогова Минздрава России, 117513, Москва



Игорь Евгеньевич Хаценко
ГБУЗ «Морозовская детская городская клиническая больница Департамента здравоохранения города Москвы»
Россия

Канд. мед. наук, врач-офтальмолог консультативного центра ГБУЗ «Морозовская ДГКБ» ДЗМ, 119049, Москва, Россия



Ксения Андреевна Хасанова
ГБУЗ «Морозовская детская городская клиническая больница Департамента здравоохранения города Москвы»; ФГАОУ ВО «Первый Московский государственный медицинский университет имени И.М. Сеченова» Минздрава России (Сеченовский Университет)
Россия

Канд. мед. наук, врач-рентгенолог, врач-радиолог, зав. отделением лучевой диагностики ГБУЗ «Морозовская ДГКБ» ДЗМ, 119049, Москва, Россия; доцент кафедры лучевой диагностики Сеченовского университета, 119048, Москва, Россия



Михаил Александрович Горбунов
ФГАОУ ВО «Российский национальный исследовательский медицинский университет имени Н.И. Пирогова» Минздрава России (Пироговский Университет); ФГАОУ ВО «Российский университет дружбы народов имени Патриса Лумумбы» Минобрнауки России
Россия

Студент 6 курса Медицинского института РУДН, 117198, Москва, Россия



Ирина Сергеевна Лебедева
ФГБНУ «Научный центр психического здоровья»
Россия

Доктор биол. наук, руководитель лаборатории нейровизуализации и мультимодального анализа ФГБНУ НЦПЗ, 115522, Москва, Россия



Рецензия

Для цитирования:


Горбунов А.В., Горев В.В., Паникратова Я.Р., Томышев А.С., Заваденко Н.Н., Хаценко И.Е., Хасанова К.А., Горбунов М.А., Лебедева И.С. Функциональные и структурные характеристики головного мозга при левосторонней амблиопии у детей. Неврологический журнал имени Л.О. Бадаляна. 2025;6(1):6-12. https://doi.org/10.46563/2686-8997-2025-6-1-6-12. EDN: vfgzii

For citation:


Gorbunov A.V., Gorev V.V., Panikratova Ya.R., Tomyshev A.S., Zavadenko N.N., Khatsenko I.E., Khasanova K.A., Gorbunov M.A., Lebedeva I.S. Study of the brain functional and structural characteristics (according to MRI data) in left-sided amblyopia in children. L.O. Badalyan Neurological Journal. 2025;6(1):6-12. (In Russ.) https://doi.org/10.46563/2686-8997-2025-6-1-6-12. EDN: vfgzii

Просмотров: 227


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


ISSN 2686-8997 (Print)
ISSN 2712-794X (Online)