Совместно с Первым Санкт-Петербургским государственным медицинским университетом (ПСПбГМУ) ученые ЛЭТИ разработали программу, позволяющую быстро выявить трудно диагностируемый грибковый сфеноидит, который развивается в клиновидной пазухе (одной из придаточных пазух носа, которая находится в клиновидной кости, входящей в основание черепа). Об этом «Газете.Ru» рассказали в ЛЭТИ.
Изолированный грибковый сфеноидит – это воспалительное заболевание, которое поражает слизистую оболочку клиновидной пазухи и обусловлено развитием грибкового скопления внутри синуса. Данная патология, причинами которой являются перенесенный синусит в сочетании с неблагоприятными факторами внешней среды, встречается лишь в 3% случаев от числа всех воспалительных заболеваний носа.
Сегодня выявление сфеноидита происходит с помощью компьютерной томографии (КТ), магнитно-резонансной томографии (МРТ) и рентгенографии околоносовых пазух. Однако часто из-за нехарактерных для болезней носа симптомов – головных болей, ухудшения зрения, слабости и других – пациенты обращаются к врачам других специальностей и диагностирование болезни затягивается.
Из-за того, что клиновидная пазуха близко расположена к гипофизу, внутренней сонной артерии, а также к нескольким парам черепных нервов, сфеноидит может вызвать осложнения в виде паралича глазодвигательных мышц, слепоты, энцефалита, менингита и др. По всем этим причинам важно вовремя выявлять данную патологию, чтобы приостановить распространение грибков в организме человека.
«Мы разработали прогностическую модель, которая способна диагностировать изолированный грибковый сфеноидит, анализируя анамнез пациента и признаки, полученные с КТ. В перспективе модель может быть использована для разработки эффективных методов профилактики и лечения этого заболевания», – рассказал «Газете.Ru» заместитель заведующего кафедрой автоматики и процессов управления (АПУ) СПбГЭТУ «ЛЭТИ» Дмитрий Каплун.
Данная модель использует уже измеренные параметры по снимкам КТ (анатомические особенности клиновидной пазухи), а также жалобы пациента в совокупности. Таким образом, созданная модель позволяет не только выявлять грибковый сфеноидит, но и позволяет выявить определенные паттерны, которые способствуют и предрасполагают к развитию данной патологии.
Ранее стало известно, что в ЛЭТИ создают сканер, определяющий любые электромагнитные сигналы в аэропорту.
