形状解析による CT 画像内の ECoG 電極の効率的な自動位置特定 (LOC-ECOG)

抗発作薬に抵抗性のてんかん (PwE) 患者の場合、頭皮から直接記録される脳電図 (EEG) を使用した非侵襲的な術前評価では、てんかん誘発領域の輪郭を描き、雄弁な皮質を特定するには不十分な場合があります。 このような場合、頭蓋内脳波検査 (iEEG) を使用した侵襲的アプローチが必要です。硬膜下電極は、てんかん手術の候補となる患者の術前評価に頻繁に使用されます。 皮質の表面に直接配置された電極は、頭皮電極から提供される信号よりもはるかに高い分解能の信号を提供し、頭皮上では見えにくい小さな活動部位をより明確に表示します。

硬膜下電極を使用すると、異常なてんかん組織の局在化だけでなく、隣接する正常な機能の局在化も可能になります。 したがって、患者の脳上の電極の正確な解剖学的位置特定は、てんかん誘発領域の定義や雄弁皮質のマッピングにおいて重要な役割を果たします。

臨床的な観点から見ると、てんかん発生領域の解剖学的境界を正確に位置特定することで、雄弁な領域を除外し、患者への障害を回避し、脳容積の切除を最小限に抑えることができます。

これらの電極の位置は、通常、電極の位置を患者の脳の解剖学的構造と一致させることによって得られます。 一般に、インプラント前の磁気共鳴画像 (MRI) はインプラント後のコンピュータ断層撮影 (CT) スキャンと同時記録されます。これは、たとえ CT 画像が金属アーチファクトの影響を受けていたとしても、MRI は脳組織のコントラストが高く、CT は電極の位置特定をサポートするためです。 。

現在、術前評価をサポートするさまざまな専用ソフトウェア ツールが、グラフィカル ユーザー インターフェイスを備えた Matlab ベースのパッケージまたはオープン ソース ソフトウェアとして入手可能です。 これらは主に MRI-CT の相互登録を提供し、CT スキャンからの ECoG 電極を認識するための基本的な機能のみを提供します。 ほとんどの専用ソフトウェアは、単純な画像しきい値処理によって電極をセグメント化し、手動操作でデータを修正できるようにします。 手動による方法は非常に時間がかかり、ユーザーに依存し、不正確になりがちです。 一方、単なる CT 画像閾値処理法では、すべての電極を認識したり、ワイヤー、歯の削り粉、頭蓋内クリップ、破片、縫合糸、補聴器、頭蓋内ステントなどの他の金属物体を完全に除外したりすることはできません。 したがって、データを調整するには手動介入が必要になることがよくあります。 たとえば、ALICE ツールはセグメント化されたクラスターの体積を考慮して電極を識別しますが、同等の体積を持つ他のオブジェクト (例: 電極) を除外できないことが判明しました。 ワイヤークラスター）。

このプロジェクトの目的は、CT ボリューム内の ECoG 電極を認識するための、新しく堅牢な自動化された方法を開発することです。 これは、CT ボリュームからの金属アーチファクトの除去、頭蓋骨内の金属物体のグループ/配列の特定、ECoG 電極の位置特定を実現するための検出された物体の形状分析で構成されます。提案されたアプローチは、既存のツールに簡単に統合できます。