Localisation automatisée efficace des électrodes ECoG dans les images CT via l'analyse de forme (LOC-ECOG)

Pour les personnes atteintes d'épilepsie (PwE) réfractaires aux médicaments anti-épileptiques, l'évaluation préchirurgicale non invasive utilisant l'électroencéphalogramme (EEG) enregistré directement à partir du cuir chevelu n'est parfois pas suffisante pour délimiter la zone épileptogène et pour identifier le cortex éloquent. Dans ces cas, une approche invasive utilisant l'électroencéphalographie intracrânienne (iEEG) est nécessaire. Les électrodes sous-durales sont fréquemment utilisées dans l'évaluation préchirurgicale des patients candidats à la chirurgie de l'épilepsie. Les électrodes placées directement sur la surface du cortex fournissent un signal avec une résolution beaucoup plus élevée que celle fournie par les électrodes du cuir chevelu, et ont une vision beaucoup plus claire des petits loci d'activité qui sont difficiles à voir sur le cuir chevelu.

Les électrodes sous-durales permettent non seulement la localisation du tissu épileptique anormal mais également la localisation des fonctions normales adjacentes. Ainsi, la localisation anatomique précise des électrodes sur le cerveau du patient joue un rôle clé dans la définition de la zone épileptogène ou dans la cartographie du cortex éloquent.

D'un point de vue clinique, la localisation précise des limites anatomiques de la zone épileptogène permet d'exclure les zones éloquentes, d'éviter les déficits au patient et de minimiser la résection du volume cérébral.

La localisation de ces électrodes est généralement obtenue en faisant correspondre les emplacements des électrodes avec l'anatomie cérébrale du patient. Généralement, une image par résonance magnétique (IRM) pré-implantaire est co-enregistrée avec une tomodensitométrie (TDM) post-implantaire, car l'IRM offre un contraste plus élevé du tissu cérébral, tandis que la TDM prend en charge la localisation des électrodes, même si les images TDM sont affectées par des artefacts métalliques. .

Divers outils logiciels dédiés prenant en charge l'évaluation pré-chirurgicale sont actuellement disponibles sous forme de packages basés sur Matlab ou de logiciels open source, également avec des interfaces utilisateur graphiques. Ils fournissent principalement le co-enregistrement IRM-CT et n'offrent que des fonctionnalités de base pour la reconnaissance des électrodes ECoG à partir des tomodensitogrammes. La plupart des logiciels dédiés segmentent les électrodes via un simple seuillage d'image et permettent une interaction manuelle pour corriger les données. Les méthodes manuelles prennent beaucoup de temps, dépendent de l'utilisateur et sont sujettes à des imprécisions. D'autre part, la simple méthode de seuillage d'image CT n'est pas en mesure de reconnaître toutes les électrodes et d'exclure complètement d'autres objets métalliques, tels que les fils, la limaille dentaire, les clips intracrâniens, les éclats, les points de suture, les prothèses auditives ou les stents intracrâniens. Par conséquent, une intervention manuelle est souvent nécessaire pour ajuster les données. Par exemple, l'outil ALICE considère le volume des clusters segmentés pour identifier les électrodes, mais s'est avéré incapable d'exclure d'autres objets avec des volumes comparables (par ex. faisceaux de fils).

L'objectif de ce projet est de développer une nouvelle méthode robuste et automatisée pour reconnaître les électrodes ECoG dans les volumes CT. Il consiste en l'élimination des artefacts métalliques des volumes CT, l'identification de groupes/réseaux d'objets métalliques dans le crâne et l'analyse de la forme des objets détectés pour obtenir la localisation des électrodes ECoG. L'approche proposée pourrait être facilement intégrée dans les outils existants.