Мультимодальная оптическая когерентная томография как метод визуализации состояния нервной ткани при глиальных опухолях головного мозга (экспериментальное исследование)

Размещено на http://www.allbest.ru

Мультимодальная оптическая когерентная томография как метод визуализации состояния нервной ткани при глиальных опухолях головного мозга (экспериментальное исследование)

К.С. Яшин, М.М. Карабут, В.В. Федосеева,

А.С. Халанский, Л.А. Матвеев, В.В. Елагин,

С.С. Кузнецов, Е.Б. Киселева, Л.Я. Кравец,

И.А. Медяник, Н.Д. Гладкова

Ключевые слова: оптическая когерентная томография; микроангиографическая ОКТ; глиобластома; кросс-поляризационная ОКТ; мультимодальная ОКТ; экспериментальная опухолевая модель; глиобластома крысы 101.8; интраоперационная диагностика.

Цель исследования -- изучение возможностей мультимодальной ОКТ (ММ ОКТ) в дифференциации нормальной и патологически измененной ткани головного мозга на примере экспериментальной модели глиобластомы.

Материалы и методы. Исследования выполнены на экспериментальной установке скоростной спектральной ММ ОКТ, разработанной в ИПФ РАН (Н. Новгород) и включающей два режима исследования: кросс-поляризационную ОКТ (КП ОКТ) и спектральную микроангиографическую ОКТ (МА ОКТ). Характеристики установки: скорость получения информации -- 20 000 А-сканов в секунду; длина волны -- 1,3 мкм; размер кадра ~4Ч2 мм; поперечное разрешение -- 20 мкм; разрешение по глубине -- 10-15 мкм. ОКТ-исследование проведено на экспериментальной опухолевой модели глиобластомы крысы 101.8, которая была привита и поддерживается в Институте морфологии человека. С целью оценки параметров сигнала, характерных для опухоли и неизмененной мозговой ткани, КП ОКТ- и МА ОКТ-изображения сопоставляли с гистологическими препаратами (окраска гематоксилином и эозином). Анализ МА ОКТ-изображений также проводили на основании сравнения с данными ZOOM-микроскопии. головной мозг глиобластома

Результаты. На примере модели глиобластомы крысы 101.8 установлена связь характера КП ОКТ-изображений участков ткани головного мозга с их морфологической структурой. Произведена сравнительная оценка сигналов от глиальной опухоли и неизмененной мозговой ткани. МА ОКТ позволяет визуализировать опухолевые и нормальные мозговые сосуды, выявляя характерные изменения формы и размеров сосудов опухоли.

Заключение. ММ ОКТ является инновационной технологией, перспективной для использования в качестве метода интраоперационной диагностики при глиальных опухолях головного мозга. Возможность сочетать несколько режимов исследования позволяет одновременно получать информацию как о структуре ткани, так и об особенностях строения микрососудистой сети и ее элементов.

Операции на головном мозге сопровождаются рисками появления неврологического дефицита, особенно при манипуляциях в функционально значимых зонах. Кроме того, при инфильтративно растущих новообразованиях хирург сталкивается с трудностями определения их границ и соблюдения баланса между радикальностью и физиологической дозволенностью. Все это обусловливает внедрение в нейрохирургию технологических решений для точного планирования операции как до разреза кожи путем нейронавигации, так и непосредственно по его ходу путем использования различных методов интраоперационной диагностики уточнения границ и локализации опухоли (флюоресцентной навигации, ультразвукового сканирования, видеоангиографии и т.д.), что позволяет проводить вмешательства с максимальной точностью и с минимальной травматизацией мозговых структур [1]. В то же время ни один из этих методов не удовлетворяет полностью требованиям нейрохирурга. Так, в частности, получившая наибольшее распространение в хирургии злокачественных глиом 5-ALA-навигация дает как ложно-положительные, так и ложно-отрицательные результаты, поскольку информация о границах опухоли опосредована и реализуется через особенности ее метаболизма. И потому обоснован поиск новых путей интраоперационного уточнения границ опухоли на основе получения прямой информации о строении нормальной и патологически измененной ткани мозга. В настоящее время наиболее перспективными в этом отношении выглядят инструменты оптической диагностики, в частности мультимодальная оптическая когерентная томография (ММ ОКТ).

Оптическая когерентная томография -- новый и активно развивающийся метод прижизненной диагностики в нейрохирургии, который имеет высокий потенциал в качестве инструмента определения состояния нервной ткани в ходе оперативных вмешательств. Используемая в данной работе установка для ММ ОКТ сконструирована с учетом предыдущего опыта построения подобных систем и существенно расширяет набор получаемых данных. Это стало возможным потому, что стандартный режим ОКТ (детекция обратного рассеяния, зондирующего излучения тканями), который направлен на оценку ткани опухоли в масштабе ~10 мкм, дополнен поляризационной модой и динамической микроангиографией. Внедрение ММ ОКТ-исследования в клиническую практику потенциально может позволить получить широкий набор данных о состоянии ткани мозга в ходе нейрохирургических вмешательств. Но для этого необходимо проведение экспериментальных исследований на опухолевых моделях животных для отработки методики ММ ОКТ-исследования и выработки алгоритма оценки получаемой информации. В связи с этим работа проведена на модели глиальной опухоли мозга крысы в условиях, максимально приближенных к стандартным нейрохирургическим процедурам.

Цель исследования -- изучение возможностей мультимодальной ОКТ в дифференциации нормальной и патологически измененной ткани головного мозга на примере экспериментальной модели глиобластомы.

Материалы и методы. Исследования выполнены на экспериментальной установке скоростной спектральной ММ ОКТ (рис. 1), разработанной в ИПФ РАН (Н. Новгород, Россия) и включающей два режима исследования: кросс-поляризационную ОКТ (КП ОКТ) и спектральную микроангиографическую ОКТ (МА ОКТ).

Характеристики установки. В основе работы прибора лежит спектральный принцип приема сигнала [2-6]. В режиме КП ОКТ установка имеет активную систему управления для поддержания круговой поляризации на выходе из зонда, что решает проблему взаимной ориентации зонда и ткани [7]. Получаемое КП ОКТ-изображение включает в себя верхнее -- в ко-поляризации и нижнее -- в кросс-поляризации, которые получены путем раздельной регистрации рассеянного излучения в двух каналах, соответственно параллельном и перпендикулярном поляризации зондирующего излучения. Специальные программные приложения позволяют создавать объемные (3D) изображения и на основе оригинального подхода [8] рассчитывать изображения микрососудистой сети.

Технические характеристики установки ММ ОКТ

Стандартный режим -- получение интенсивностного изображения (ко-поляризация):

длина волны -- 1310 нм;

скорость -- 20 000 А-сканов в секунду;

мощность источника -- 15 мВт;

поперечное разрешение -- 20 мкм;

разрешение по глубине -- 10-15 мкм;

сканирование по глубине в воздухе -- 2 мм;

тип сканирования -- бесконтактное;

максимальный размер получаемого изображения -- 4Ч2 мм.

Дополнительные режимы:

кросс-поляризация (КП ОКТ) -- построение в реальном масштабе времени изображения в кросс-поляризационном режиме размером до 4Ч2 мм;

3D КП ОКТ -- построение в реальном масштабе времени объемных изображений в ко- и кросс-поляризациях, каждое из которых объемом 4Ч4Ч2 мм (планарные размеры Ч глубина);

микроангиографическая ОКТ -- запись данных для последующего построения en faceпроекции микроциркуляторного русла площадью 2Ч2 мм [8].

Физический принцип выделения сосудистой сетки (МА ОКТ) основан на определении временньй изменчивости полного комплексного сигнала в каждом элементе изображения, формирующего спекл-структуру. В тех местах, где рассеивающие элементы подвижны, фаза и амплитуда комплексного сигнала спекловых пятен изменяются от скана к скану значительно быстрее по сравнению с окружающей тканью, что позволяет судить о наличии текущей крови в таких местах. Обработка основана на пространственно-временньй фильтрации последовательно записанных сильно перекрытых А-сканов при медленном латеральном сканировании (так называемый режим M-Mode like OCT) [8]. Для выделения потоков частота отсечки фильтра верхних частот выбрана равной 96 Гц. При данном параметре фильтрации визуализируются места с наличием кровотока (места, где кровь находится в стационарном состоянии, не визуализируются).

Экспериментальные опухолевые модели. Учитывая необходимость исследования возможностей ММ ОКТ в визуализации и дифференциальной диагностике неизмененной нервной ткани и опухоли, выбор экспериментальной модели злокачественной опухоли основывался на следующих критериях: 1) опухоль должна происходить из глиальных клеток; 2) опухолевый рост и возникшие в результате него изменения должны быть предсказуемыми и репродуцируемыми; 3) по своим свойствам опухоль должна иметь характеристики, подобные характеристикам глиом человека при интрацеребральном росте: неоваскуляризацию, нарушение гематоэнцефалического барьера, отсутствие капсулы и инвазивный характер роста. Этим критериям удовлетворяют химически индуцируемые модели глиом [9, 10].

В качестве объекта исследования была выбрана модель глиобластомы крысы 101.8, привитая и поддерживаемая в НИИ морфологии человека (Россия). Первоначально опухоль получена в 1967 г. в результате имплантации 7,12-диметил-(а)-бензантрацена в правую гемисферу мозжечка крысы-самки линии Wistar. В процессе серийного интрацеребрального пассирования начиная с 14-го пассажа произошло формирование злокачественной опухоли по гистобиологическим свойствам, близким анапластической астроцитоме, а затем опухоль приобрела однородное строение глиобластомы, которое устойчиво сохраняется на протяжении последующей работы с данной моделью [9].

Работа выполнена на 5 самках крыс линии Wistar с привитой глиобластомой крысы 101.8. Трансплантация опухоли была проведена в Институте морфологии человека следующим методом: в правой теменной области латеральнее сагиттального шва на 2 мм и кзади от коронарных швов на 2 мм зубоврачебным бором наложено фрезевое отверстие диаметром 2 мм. Твердую мозговую оболочку вскрывали инъекционной подкожной иглой. Опухолевые клетки в количестве 10⁵-10⁶ введены в указанную зону троакаром.

Исследование проводили на 7-е сутки после прививки глиобластомы крысы 101.8, когда опухоль достигала размеров ~0,7 см и распространялась на кору головного мозга.

Оперативное вмешательство выполняли по общим правилам, описанным в ряде работ [11-14]. Запись сигнала КП ОКТ с формированием ко- и кросс-поляризационных изображений проводили in vivo после трепанации черепа и ex vivo на извлеченном после декапитации головном мозге. Для верификации структуры нервной ткани на КП ОКТ-изображениях образцы головного мозга с опухолями забирались для параллельного гистологического анализа. Образцы фиксировали в 10% формалине в течение 48 ч, делали несколько срезов из центральной области, совпадающей с плоскостью получения КП ОКТ-изображения и окрашивали гематоксилином и эозином. Срезы описывались морфологом и фотографировались в проходящем свете с помощью микроскопа Leica DM2500 DFC (Leica Microsystems, Германия), оснащенного цифровой камерой.

Построение изображений сосудистого русла с помощью МА ОКТ производили на основании обработки сигналов, полученных in vivo. Данные сопоставляли с соответствующими изображениями сосудистой сети, полученными при помощи флюоресцентной стереомикроскопии Axio Zoom.V16 (Carl Zeiss, Германия).

При работе с животными руководствовались Правилами для проведения работ с использованием экспериментальных животных [15] и Международными рекомендациями по проведению медико-биологических исследований с использованием животных [16], неукоснительно соблюдали этические принципы, установленные Европейской конвенцией по защите позвоночных животных, используемых для экспериментальных и других научных целей (принятой в Страсбурге 18.03.1986 г. и подтвержденной в Страсбурге 15.06.2006 г.). Работа одобрена Этическим комитетом НижГМА.

Результаты и обсуждение

ММ ОКТ исследование проведено на всем протяжении коры пораженного полушария. Полученные КП ОКТ-изображения представлены на рисунках 2 и 3, где отчетливо визуализируются три области, различающиеся между собой по характеру сигнала.

В области неизмененной коры (рис. 2, а, б и 3, а, б; область внутри желтого пунктира) на КП ОКТ-изображениях в ко-поляризации наблюдается однородный сигнал, глубина проникновения зондирующего излучения при этом максимальна. Неизмененная кора в этой области содержит 6 слоев клеток и волокон, отличающихся пространственно упорядоченным расположением (рис. 3, ж). Такое хорошо ориентированное горизонтально-вертикальное распределение структурных элементов формирует однородный ОКТ-сигнал.

В перитуморальной области (рис. 2, а, б и 3, а, б; область внутри зеленого пунктира) ОКТ-сигнал становится менее однородным, при этом глубина проникновения зондирующего излучения уменьшается. Гистотомографическое сопоставление демонстрирует снижение глубины проникновения зондирующего излучения на КП ОКТ-изображении в области, соответствующей контурам перитуморальной зоны на гистологическом препарате (рис. 3, е, 3, а и б; области внутри зеленого пунктира). На гистологическом препарате (рис. 3, в, е) видна инфильтрация области коры группами опухолевых клеток с локальным повышением клеточной плотности, что приводит к формированию гетерогенного (неоднородного) сигнала с участками повышения интенсивности сигнала в ко-поляризации.

В области прорастания опухоли -- деструкции опухолевым узлом коры головного мозга -- сигнал становится резко неоднородным, при этом глубина проникновения зондирующего излучения сильно варьирует по поперечной координате (рис. 2, а, б и 3, а, б; область внутри синего пунктира). На соответствующем участке гистологического препарата (рис. 3, в, г, д) определяется плохо организованная опухолевая ткань, характеризующаяся участками сплошного скопления опухолевых клеток, мозаично расположенными некрозами, мелкими кровоизлияниями. Такие инородные включения изменяют оптические свойства нервной ткани и деформируют характерный для структурно организованной коры гомогенный сигнал (рис. 2, а, б и 3, а, б; внутри желтого пунктира). Различия между описанными областями также отчетливо видны на трехмерных построениях в ко- и кросс-поляризациях (рис. 2, в-з).

Визуально определяемые различия в характере КП ОКТ-сигнала между нормальной тканью головного мозга и опухолью позволяют рассматривать КП ОКТ как перспективный метод интраоперационного определения границ инфильтративно растущих глиальных опухолей, что является необходимым условием достижения максимально возможной резекции опухоли, статистически значимо коррелирующей с продолжительностью жизни пациентов [17-23].

В мировой науке предприняты первые попытки определения точных критериев дифференциальной диагностики опухоли и непораженной ткани мозга по характеру ОКТ-сигнала в обычной поляризации. Так, H.Y. Bohringer и соавт. на основании качественного анализа полученных при помощи ОКТ во временной области (time-domain OCT) изображений глиальных опухолей различной степени злокачественности (42 биопсии) выделили в качестве дифференциального критерия степень гомогенности сигнала, при этом опухолевая ткань и перитуморальная зона (зона инфильтрации) отличались гетерогенным характером сигнала, а неизмененная мозговая ткань -- гомогенным [24, 25]. Обнаружена высокая корреляционная зависимость между характером ОКТ-сигнала и гистологическим данными (ч² test; r=0,99) [25]. C. Kut и соавт. предпринята попытка более объективной количественной оценки сигнала с определением коэффициентов рассеяния в качестве дифференциального критерия [26]. В ходе исследования выявлены следующие коэффициенты рассеяния: для нормальной мозговой ткани -- 6,2±0,8 мм-¹; для глиом высокой степени злокачественности -- 3,9±1,6 мм-¹, в зоне инфильтрации -- 7,1±1,0 мм-¹; для глиом низкой степени злокачественности -- 4,0±1,4 мм-¹, в зоне инфильтрации -- 2,7±1,0 мм-¹. В той же работе на основании ОКТ-данных от 16 пациентов оценивалась диагностическая точность ОКТ в качестве метода определения границ удаленной опухоли. Показана высокая чувствительность (92-100%) и специфичность (80-100%) по расчету коэффициента рассеяния. Рядом исследователей предложены первые технологические решения интраоперационного использования ОКТ в нейрохирургии, например в качестве модуля в составе микроскопа для микронейрохирургии [27-29].

Нами впервые получены ОКТ-изображения глиальной опухоли и неизмененной мозговой ткани в режиме кросс-поляризации. При этом характер сигнала в обоих случаях в целом соответствует сигналу в ко-поляризации (рис. 2, а, 3, а) и общему морфологическому строению препарата (рис. 3, в).

J.M. Schmitt с соавт. установили, что сигнал в кросс-изображении является следствием когерентного кросс-рассеяния и двулучепреломления в исследуемой биоткани [30]. В ряде работ Н.Д. Гладковой с соавт. показано, что использование поляризованного излучения может увеличить информативность метода, например, при прижизненном разделении патофизиологических процессов (воспаления, фиброза и неоплазии), связанных с изменением пространственной и структурной организации коллагеновых волокон слизистых оболочек внутренних органов [31-34]. В частности, установлено, что добавление изображения в кросс-поляризации к традиционному ОКТ-изображению существенно улучшает эффективность диагностики поверхностного рака мочевого пузыря [32]. При анализе ОКТ-изображений в кросс-поляризации продемонстрированы чувствительность 93,7% (против 81,2% при анализе ОКТ-изображений в исходной поляризации, р<0,0001), специфичность -- 84% (против 70,0%, р<0,001) и точность -- 85,3% (против 71,5%, р<0,001) в обнаружении плоских злокачественных поражений мочевого пузыря [32]. Однако особенности и источники формирования кросс-поляризационного сигнала от нервной ткани в норме и при патологии в настоящий момент не изучены.

Выявленная способность ОКТ дифференцировать опухолевую ткань позволяет рассматривать ее как потенциальный метод оптической экспресс-биопсии при стереотаксической биопсии глубинных новообразований головного мозга и для интраоперационного определения границ инфильтративно растущих опухолей головного мозга. Второй режим используемой установки -- спектральная МА ОКТ -- позволяет визуализировать изменения формы и размеров сосудов головного мозга в норме и при патологии.

Полученные нами результаты МА ОКТ демонстрируются на рис. 4. Наглядно видно, что опухолевые сосуды глиобластомы крысы 101.8 (рис. 4, б) имеют в отличие от неизмененных сосудов головного мозга (рис. 4, в) иную форму: они извитые, с неровными контурами просвета (рис. 4, б).

Есть все основания предполагать, что высокое пространственное разрешение ОКТ и возможность количественной оценки микроциркуляторного русла позволят получать уникальную информацию о церебральной гемодинамике и метаболизме и соответственной им функциональной активности головного мозга и его дисфункции [35-40]. Например, методом ОКТ удалось показать влияние кокаина на мозговой кровоток, проявляющееся в выраженном вазоспазме и очагах ишемии [41]. Наши результаты использования МА ОКТ в эксперименте позволяют говорить о возможности ее клинического применения. Считаем, что в перспективе возможен периодический контроль состояния микроциркуляторного русла коры головного мозга в ходе нейрохирургических вмешательств для предотвращения ишемических осложнений и, соответственно, возникновения неврологического дефицита в послеоперационном периоде.

Таким образом, на примере модели глиобластомы крысы 101.8 установлено, что характер КП ОКТ-изображений участков ткани головного мозга отражает их различную морфологическую структуру. МА ОКТ позволяет достоверно визуализировать опухолевые и нормальные мозговые сосуды, различая характерные признаки сосудов опухоли (извитость, неровность контура и т.д.).

Заключение

Мультимодальная ОКТ, включающая кросс-поляризационный и микроангиографический ОКТ-режимы, является перспективным методом интраоперационной диагностики при глиальных опухолях головного мозга. Возможность сочетать несколько режимов исследования позволяет одновременно получать информацию как о структуре ткани, так и о состоянии микроциркуляторного русла. Используемая в данной работе модификация ММ ОКТ имеет высокий потенциал в качестве метода определения границ инфильтративно растущих глиальных опухолей головного мозга, основанного на оценке структуры ткани и особенностей строения микрососудистой сети и ее элементов.

Благодарность. Коллектив авторов выражает большую благодарность за помощь в организации исследования и непосредственно в выборе оптимальной экспериментальной модели опухоли для изучения возможностей мультимодальной ОКТ в диагностике состояния нервной ткани при глиальных опухолях директору НИИ морфологии человека Макаровой Ольге Васильевне.

Финансирование исследования. Работа выполнена при финансовой поддержке гранта Правительства Российской Федерации, Министерства образования и науки Российской Федерации, договор №14.B25.31.0015 (КММ, МЛА, ЕВВ, КСС, ЕБК, НДГ) и грантов РФФИ №16-34-00995 мол_а (КММ, МЛА, ЕВВ) и №15-42-02513 р_поволжье_а (МЛА).

Конфликт интересов. У авторов нет конфликта интересов.

Литература

1. Witiw C.D., Nathan V., Bernstein M. Economics, innovation, and quality improvement in neurosurgery. Neurosurg Clin N Am 2015; 26(2): 197-205, http://dx.doi.org/10.1016/j.nec.2014.11.003.

2. Moiseev A.A., Gelikonov G.V., Terpelov D.A., Shilyagin P.A., Gelikonov V.M. Improvement of lateral resolution of spectral domain optical coherence tomography images in out-of-focus regions with holographic data processing techniques. Quantum Electronics 2014; 44(8): 732-739, http://dx.doi.org/10.1070/QE2014v044n08ABEH015492.

3. Gelikonov V.M., Gelikonov G.V., Shilyagin P.A. Linear-wavenumber spectrometer for high-speed spectral-domain optical coherence tomography. Optics and Spectroscopy 2009; 106(3): 459-465, http://dx.doi.org/10.1134/s0030400x09030242.

4. Gelikonov V.M., Gelikonov G.V., Kasatkina I.V., Terpelov D.A., Shilyagin P.A. Coherent noise compensation in spectral-domain optical coherence tomography. Optics and Spectroscopy 2009; 106(6): 895-900, http://dx.doi.org/10.1134/s0030400x09060174.

5. Gelikonov V.M., Gelikonov G.V., Terpelov D.A., Shabanov D.V., Shilyagin P.A. Suppression of image autocorrelation artefacts in spectral domain optical coherence tomography and multiwave digital holography. Quantum Electronics 2012; 42(5): 390-393, http://dx.doi.org/10.1070/QE2012v042n05ABEH014852.

6. Shilyagin P.A., Gelikonov G.V., Gelikonov V.M., Moiseev A.A., Terpelov D.A. Achromatic registration of quadrature components of the optical spectrum in spectral domain optical coherence tomography. Quantum Electronics 2014; 44(7): 664-669, http://dx.doi.org/10.1070/QE2014v044n07ABEH015465.

7. Gelikonov V.M., Gelikonov G.V. New approach to cross-polarized optical coherence tomography based on orthogonal arbitrarily polarized modes. Laser Physics Letters 2006; 3(9): 445-451, http://dx.doi.org/10.1002/lapl.200610030.

8. Matveev L.A., Zaitsev V.Y., Gelikonov G.V., Matveyev A.L., Moiseev A.A., Ksenofontov S.Y., Gelikonov V.M., Sirotkina M.A., Gladkova N.D., Demidov V., Vitkin A. Hybrid M-mode-like OCT imaging of three-dimensional microvasculature in vivo using reference-free processing of complex valued B-scans. Optics Letters 2015; 40(7): 1472-1475, http://dx.doi.org/10.1364/ol.40.001472.

9. Халанский А.С., Кондакова Л.И. Перевиваемый штамм глиомы крысы 101.8.I. Биологическая характеристика. Клиническая и экспериментальная морфология 2013; 4(8): 63-68.

10. Barth R.F., Kaur B. Rat brain tumor models in experimental neuro-oncology: the C6, 9L, T9, RG2, F98, BT4C, RT-2 and CNS-1 gliomas. J Neurooncol 2009; 94(3): 299-312, http://dx.doi.org/10.1007/s11060-009-9875-7.

11. Goldey G.J., Roumis D.K., Glickfeld L.L., Kerlin A.M., Reid R.C., Bonin V., Schafer D.P., Andermann M.L. Removable cranial windows for long-term imaging in awake mice. Nat Protoc 2014; 9(11): 2515-2538, http://dx.doi.org/10.1038/nprot.2014.165.

12. Mostany R., Portera-Cailliau C. A craniotomy surgery procedure for chronic brain imaging. J Vis Exp 2008; 12, http://dx.doi.org/10.3791/680.

13. Park K., You J., Du C., Pan Y. Cranial window implantation on mouse cortex to study microvascular change induced by cocaine. Quant Imaging Med Surg 2015; 5(1): 97-107, http://dx.doi.org/10.3978/j.issn.2223-4292.2014.11.31.

14. Keiner D., Heimann A., Kronfeld A., Sommer C., Mueller-Forell W., Kempski O., Oertel J. Towards a glioma model for surgical technique evaluation in the rat. Br J Neurosurg 2014; 28(1): 86-92, http://dx.doi.org/10.3109/02688697.2013.804489.

15. Приказ Минздравсоцразвития РФ от 23.08.2010 №708н “Об утверждении Правил лабораторной практики”.

16. Международные рекомендации (этический кодекс) по проведению медико-биологических исследований с использованием животных. 1985.

17. Sanai N., Berger M.S. Glioma extent of resection and its impact on patient outcome. Neurosurgery 2008; 62(4): 753-766, http://dx.doi.org/10.1227/01.neu.0000318159.21731.cf.

18. Sanai N., Polley M.Y., McDermott M.W., Parsa A.T., Berger M.S. An extent of resection threshold for newly diagnosed glioblastomas. J Neurosurg 2011; 115(1): 3-8, http://dx.doi.org/10.3171/2011.2.jns10998.

19. Анохина Ю.Е. Гайдар Б.В., Мартынов Б.В., Свистов Д.В., Папаян Г.В., Григорьевский Д.И. Прогностическая значимость объема хирургического вмешательства в условиях применения интраоперационной флуоресцентной диагностики у пациентов со злокачественными глиомами головного мозга. Вестник российской военно-медицинской академии 2014; 1: 19-24.

20. Stummer W., Reulen H.J., Meinel T., Pichlmeier U., Schumacher W., Tonn J.C., Rohde V., Oppel F., Turowski B., Woiciechowsky C., Franz K., Pietsch T. Extent of resection and survival in glioblastoma multiforme: identification of and adjustment for bias. Neurosurgery 2008; 62(3): 564-576, http://dx.doi.org/10.1227/01.neu.0000317304.31579.17.

21. McGirt M.J., Chaichana K.L., Gathinji M., Attenello F.J., Than K., Olivi A., Weingart J.D., Brem H., Quiсones-Hinojosa A.R. Independent association of extent of resection with survival in patients with malignant brain astrocytoma. J Neurosurg 2009; 110(1): 156-162, http://dx.doi.org/10.3171/2008.4.17536.

22. Kuhnt D., Becker A., Ganslandt O., Bauer M., Buchfelder M., Nimsky C. Correlation of the extent of tumor volume resection and patient survival in surgery of glioblastoma multiforme with high-field intraoperative MRI guidance. Neuro Oncol 2011; 13(12): 1339-1348, http://dx.doi.org/10.1093/neuonc/nor133.

23. Sanai N., Polley M.Y., McDermott M.W., Parsa A.T., Berger M.S. An extent of resection threshold for newly diagnosed glioblastomas. J Neurosurg 2011; 115(1): 3-8, http://dx.doi.org/10.3171/2011.2.JNS10998.

24. Bцhringer H.J., Boller D., Leppert J., Knopp U., Lankenau E., Reusche E., Hьttmann G., Giese A. Time-domain and spectral-domain optical coherence tomography in the analysis of brain tumor tissue. Lasers Surg Med 2006; 38(6): 588-597, http://dx.doi.org/10.1002/lsm.20353.

25. Bцhringer H.J., Lankenau E., Stellmacher F., Reusche E., Hьttmann G., Giese A. Imaging of human brain tumor tissue by near-infrared laser coherence tomography. Acta Neurochir (Wien) 2009; 151(5): 507-517, http://dx.doi.org/10.1007/s00701-009-0248-y.

26. Kut C., Chaichana K.L., Xi J., Raza S.M., Ye X., McVeigh E.R., Rodriguez F.J., Quiсones-Hinojosa A., Li X. Detection of human brain cancer infiltration ex vivo and in vivo using quantitative optical coherence tomography. Sci Transl Med 2015; 7(292): 292ra100, http://dx.doi.org/10.1126/scitranslmed.3010611.

27. Kantelhardt S.R., Finke M., Schweikard A., Giese A. Evaluation of a completely robotized neurosurgical operating microscope. Neurosurgery 2013; 72(Suppl 1): A19-A26, http://dx.doi.org/10.1227/NEU.0b013e31827235f8.

28. Finke M., Kantelhardt S., Schlaefer A., Bruder R., Lankenau E., Giese A., Schweikard A. Automatic scanning of large tissue areas in neurosurgery using optical coherence tomography. Int J Med Robot 2012; 8(3): 327-336, http://dx.doi.org/10.1002/rcs.1425.

29. Lankenau E., Klinger D., Winter C., Malik A., Mьller H., Oelckers S., Pau H.-W., Just T., Hьttmann G. Combining optical coherence tomography (OCT) with an operating microscope. In: Advances in medical engineering. Springer Berlin Heidelberg; 2007, p. 343-348, http://dx.doi.org/10.1007/978-3-540-68764-1_57.

30. Schmitt J.M., Xiang S.H. Cross-polarized backscatter in optical coherence tomography of biological tissue. Opt Lett 1998; 23(13): 1060-1062, http://dx.doi.org/10.1364/ol.23.001060.

31. Gladkova N., Kiseleva E., Streltsova O., Prodanets N., Snopova L., Karabut M., Gubarkova E., Zagaynova E. Combined use of fluorescence cystoscopy and cross-polarization OCT for diagnosis of bladder cancer and correlation with immunohistochemical markers. J Biophotonics 2013; 6(9): 687-698, http://dx.doi.org/10.1002/jbio.201200105.

32. Gladkova N., Streltsova O., Zagaynova E., Kiseleva E., Gelikonov V., Gelikonov G., Karabut M., Yunusova K., Evdokimova O. Cross-polarization optical coherence tomography for early bladder-cancer detection: statistical study. J Biophotonics 2011; 4(7-8): 519-532, http://dx.doi.org/10.1002/jbio.201000088.

33. Gladkova N., Kiseleva E., Robakidze N., Balalaeva I., Karabut M., Gubarkova E., Feldchtein F. Evaluation of oral mucosa collagen condition with cross-polarization optical coherence tomography. J Biophotonics 2013; 6(4): 321-329, http://dx.doi.org/10.1002/jbio.201200059.

34. Kiseleva E., Kirillin M., Feldchtein F., Vitkin A., Sergeeva E., Zagaynova E., Streltzova O., Shakhov B., Gubarkova E., Gladkova N. Differential diagnosis of human bladder mucosa pathologies in vivo with cross-polarization optical coherence tomography. Biomed Opt Express 2015; 6(4):1464-1476, http://dx.doi.org/10.1364/boe.6.001464.

35. Leitgeb R.A., Werkmeister R.M., Blatter C., Schmetterer L. Doppler optical coherence tomography. Prog Retin Eye Res 2014; 41: 26-43, http://dx.doi.org/10.1016/j.preteyeres.2014.03.004.

36. Chong S.P., Merkle C.W., Leahy C., Srinivasan V.J. Cerebral metabolic rate of oxygen (CMRO2) assessed by combined Doppler and spectroscopic OCT. Biomed Opt Express 2015; 6(10): 3941-3951, http://dx.doi.org/10.1364/BOE.6.003941.

37. Devor A., Sakadzic S., Srinivasan V.J., Yaseen M.A., Nizar K., Saisan P.A., Tian P., Dale A.M., Vinogradov S.A., Franceschini M.A., Boas D.A. Frontiers in optical imaging of cerebral blood flow and metabolism. J Cereb Blood Flow Metab 2012; 32(7): 1259-1276, http://dx.doi.org/10.1038/jcbfm.2011.195.

38. Srinivasan V.J., Sakadћiж S., Gorczynska I., Ruvinskaya S., Wu W., Fujimoto J.G., Boas D.A. Quantitative cerebral blood flow with optical coherence tomography. Opt Express 2010; 18(3): 2477-2494, http://dx.doi.org/10.1364/OE.18.002477.

39. Lee J., Wu W., Lesage F., Boas D.A. Multiple-capillary measurement of RBC speed, flux, and density with optical coherence tomography. J Cereb Blood Flow Metab 2013; 33(11): 1707-1710, http://dx.doi.org/10.1038/jcbfm.2013.158.

40. Srinivasan V.J., Atochin D.N., Radhakrishnan H., Jiang J.Y., Ruvinskaya S., Wu W., Barry S., Cable A.E., Ayata C., Huang P.L., Boas D.A. Optical coherence tomography for the quantitative study of cerebrovascular physiology. J Cereb Blood Flow Metab 2011; 31(6): 1339-1345, http://dx.doi.org/10.1038/jcbfm.2011.19.

41. Ren H., Du C., Yuan Z., Park K., Volkow N.D., Pan Y. Cocaine-induced cortical microischemia in the rodent brain: clinical implications. Mol Psychiatry 2012; 17(10): 1017-1025, http://dx.doi.org/10.1038/mp.2011.160.

Размещено на Allbest.ru