Diffúziós MRI-módszerek a posztoperatív hiányosságok minimalizálására gyermekkori epilepsziás sebészetben

Ez a projekt kombinálja a fejlett agyi MRI-t részletes neuropszichológiai értékeléssel, amelyet gyógyszerrezisztens fokális epilepsziában szenvedő gyermekek és serdülők körében végeznek, hogy két fő célt szolgáljanak, amelyek mindegyike a következő kutatási hipotézisekkel jár:

CÉL 1. Meghatározni a mélytanulásos traktográfia alapú haszon-kockázat elemzés pontosságát egy standard elektromos stimulációs térképezéshez (ESM) képest, amely a jelenlegi klinikai szabvány az epilepszia műtét előtti beszédes kérgi régiók kimutatására.

1.1. hipotézis Egészséges kontrollokban a DCNN-alapú traktus-osztályozás lokalizálja az ékesszóló kérgeket, amelyek jelentős átfedésben vannak mind az egyhéjú DWI-felvétel, mind az általánosított Q-mintavételezés során, ami arra utal, hogy ennek a megközelítésnek a pontosságát nem feltétlenül befolyásolja jelentősen az adatgyűjtési protokoll.

1.2. hipotézis A DCNN-alapú traktusosztályozás legalább 93%-os pontosságot fog elérni az ESM által meghatározott ékesszóló kéreg prospektív kimutatására, beleértve azokat a betegeket is, akiknél nagy a valószínűsége a funkcionális átrendeződésnek.

1.3. hipotézis A DCNN-besorolt ​​beszédes fehérállomány utak megőrzése a műtét során ugyanolyan pontosan előrejelzi a posztoperatív deficitek elkerülését, mint az ESM által meghatározott beszédes kéreg megőrzése.

1.4. hipotézis A Kálmán-szűrővel optimalizált műtéti határok retrospektív adatokon történő megőrzése biztosítja a rohamok szabályozását és a posztoperatív hiányok elkerülését egy leendő műtéti betegcsoportban.

Ennek érdekében a kutatók tesztelni fogják a közelmúltban kifejlesztett, mély konvolúciós neurális hálózat (DCNN) traktusosztályozásnak nevezett mélykonvolúciós neurális hálózat (DCNN) pályaosztályozás pontosságát a Kálmán-szűrő elemzéssel kombinálva, az ékesszóló fehérállományi útvonalak non-invazív kimutatására. a műtéti határ (azaz az epileptogén terület és az ékesszóló terület közötti távolság) optimalizálása, ami a rohamok szabadságát és a funkcionális hiányosságok elkerülését eredményezi. Ha nem sikerül beazonosítani az ékesszóló területeket a javasolt reszekciós régióban, az életre szóló következményekkel járhat, az ékesszóló régiók kiterjedésének túlbecslése vagy helytelen lokalizálása pedig az epileptogén zóna hiányos reszekciójához vezethet. Az előny-kockázat arány optimalizálása nélkül a minimálisan elfogadható árrés nagymértékben változó a különböző beállítások között, 0 és 2 cm között mozog az epilepsziás sebészeti központokban. A kutatók azt vizsgálják, hogy a javasolt haszon-kockázat modell képes-e szabványosítani (vagy testreszabni) az egyes betegek epilepsziás műtétjét azáltal, hogy pontosan optimalizálja a megőrzendő, beszédes fehérállományi útvonalak határait, ami végső soron elengedhetetlen a rohammentesség és a rohammentesség közötti egyensúly megteremtéséhez. funkcionális hiány kockázata. Ez a javasolt új képalkotó megközelítés megváltoztathatja a gyermekkori epilepszia műtétek klinikai gyakorlatát, és széles körben alkalmazható más típusú idegsebészeti eljárásokban, például a tumor reszekciójában.

CÉLKITŰZÉS 2. Az epilepszia műtét utáni hosszú távú neurokognitív javulás előrejelzésére szolgáló mély tanuláson alapuló konnektom elemzés pontosságának meghatározása.

2.1. hipotézis A preoperatív DCNN-alapú konnektorok specifikus moduláris hálózataiban megőrzött kapcsolódási hatékonyságok, amelyek a retrospektív adatok alapján a posztoperatív funkcionális javuláshoz kapcsolódnak, pontosan megjósolják a hosszú távú funkcionális javulást egy leendő betegcsoportban.

2.2. hipotézis Az epilepszia hosszabb időtartama szignifikánsan összefügg a hatékonyság csökkenésével a preoperatív DCNN-alapú konnektóm teljes IQ moduláris hálózatában, ami arra utal, hogy a korábbi műtét jobb, hosszú távú, teljes körű IQ javulást eredményez.

2.3. hipotézis Az ipszilaterális reszekcióban szenvedő betegek, akiknél a posztoperatív "zsúfoltság" (vagyis a verbális IQ javulása a non-verbális funkció rovására) jelei mutatkoznak, a DCNN-alapú verbális IQ-hálózatban csökken a non-verbális hatékonyság, és megnövekszik a hatékonyság a verbális IQ-hálózatban konnektor az ellenoldali féltekén.

Ennek érdekében a kutatók megvizsgálják, hogy a DCNN-t és a konnektomat integráló fejlett DWMRI-megközelítés segít-e eldönteni az időben történő műtétet azáltal, hogy 1) preoperatív képalkotó markereket biztosít a posztoperatív neurokognitív javulás nagy valószínűségére, és 2) mechanikus betekintést nyújt a posztoperatív verbális IQ-javításhoz kapcsolódó strukturális agyi átszervezésbe. . A „helyi hatékonyságnak” nevezett preoperatív képalkotó markerek sorozatát, amelyek számszerűsítik, hogy a szomszédos régiók milyen hatékonyan osztják meg a neurális kapcsolatot, értékelni fogják az adott moduláris hálózatok szintjén. Arra számítunk, hogy ezek a markerek képesek azonosítani a sebészeti beavatkozással összefüggő hosszú távú és specifikus neurokognitív következményeket (és ezek lehetséges előrejelzőit), és ezek idegi korrelációit specifikus neurokognitív funkciókkal. Ezen túlmenően, a funkcionális zsúfoltsággal összefüggő neuronális átépülés, amelyet a DCNN traktus-osztályozással továbbfejlesztett DWMRI-csatlakozóval vizsgáltak, új mechanikai betekintést nyújt a verbális IQ-funkció kompenzációs folyamataiba olyan gyermekek és serdülők esetében, akiknél a gyógyszerrezisztens gócos kezelés során reszektív műtéten esnek át. epilepszia.