Efektivní automatizovaná lokalizace EKoG elektrod v CT obrazech pomocí tvarové analýzy (LOC-ECOG)

U lidí s epilepsií (PwE) refrakterní na anti-záchvatovou medikaci někdy neinvazivní předchirurgické vyšetření pomocí ElectroEncephaloGram (EEG) zaznamenané přímo z pokožky hlavy nestačí k vymezení epileptogenní zóny a k identifikaci výmluvného kortexu. V těchto případech je nutný invazivní přístup využívající intrakraniální elektroencefalografii (iEEG) Subdurální elektrody se často používají při předchirurgickém hodnocení pacientů, kteří jsou kandidáty na operaci epilepsie. Elektrody umístěné přímo na povrchu kortexu poskytují signál s mnohem vyšším rozlišením, než jaký poskytují elektrody na hlavě, a mají velmi jasný pohled na malá ložiska aktivity, která je na pokožce hlavy obtížně viditelná.

Subdurální elektrody umožňují nejen lokalizaci abnormální epileptické tkáně, ale také lokalizaci přilehlých normálních funkcí. Přesná anatomická lokalizace elektrod na pacientově mozku proto hraje klíčovou roli při definici epileptogenní zóny nebo při mapování elokventního kortexu.

Z klinického hlediska umožňuje přesná lokalizace anatomických hranic epileptogenní zóny vyloučit elokventní oblasti, vyhnout se deficitům pacienta a minimalizovat resekci objemu mozku.

Lokalizace těchto elektrod se obecně získá přizpůsobením umístění elektrod anatomii mozku pacienta. Obvykle je snímek předimplantační magnetické rezonance (MRI) registrován společně s poimplantačním skenováním pomocí počítačové tomografie (CT), protože MRI nabízí vyšší kontrast mozkové tkáně, zatímco CT podporuje lokalizaci elektrod, i když jsou snímky CT ovlivněny kovovými artefakty. .

Různé specializované softwarové nástroje, které podporují předoperační hodnocení, jsou v současné době k dispozici jako balíčky založené na Matlabu nebo open source software, také s grafickým uživatelským rozhraním. Poskytují především MRI-CT koregistraci a nabízejí pouze základní funkce pro rozpoznání ECoG elektrod z CT skenů. Většina specializovaných softwarů segmentuje elektrody pomocí jednoduchého prahování obrazu a umožňuje manuální interakci pro opravu dat. Manuální metody jsou velmi časově náročné, závislé na uživateli a náchylné k nepřesnostem. Na druhou stranu pouhá metoda prahování CT obrazu nedokáže rozpoznat všechny elektrody a zcela vyloučit jiné kovové předměty, jako jsou dráty, zubní piliny, intrakraniální klipy, třísky, stehy, sluchadla nebo intrakraniální stenty. K úpravě dat je proto často nutný manuální zásah. Například nástroj ALICE zvažuje objem segmentovaných shluků k identifikaci elektrod, ale ukázalo se, že není schopen vyloučit jiné objekty se srovnatelnými objemy (např. svazky drátů).

Cílem tohoto projektu je vyvinout novou, robustní, automatizovanou metodu rozpoznávání ECoG elektrod v objemech CT. Skládá se z odstranění kovových artefaktů z CT objemů, identifikace skupin/polí kovových předmětů v lebce a tvarové analýzy detekovaných objektů pro dosažení lokalizace ECoG elektrod. Navrhovaný přístup by mohl být snadno integrován do stávajících nástrojů.