Wydajna zautomatyzowana lokalizacja elektrod ECoG w obrazach CT za pomocą analizy kształtu (LOC-ECOG)

W przypadku osób z padaczką (PwE) opornych na leki przeciwpadaczkowe czasami nieinwazyjna ocena przedoperacyjna za pomocą elektroencefalogramu (EEG) rejestrowanego bezpośrednio z owłosionej skóry głowy nie jest wystarczająca do wyznaczenia strefy epileptogennej i identyfikacji kory elokwentnej. W takich przypadkach konieczne jest podejście inwazyjne z wykorzystaniem elektroencefalografii wewnątrzczaszkowej (iEEG). Elektrody podtwardówkowe są często stosowane w ocenie przedoperacyjnej pacjentów, którzy są kandydatami do operacji padaczki. Elektrody umieszczone bezpośrednio na powierzchni kory mózgowej dostarczają sygnał o znacznie większej rozdzielczości niż ten dostarczany z elektrod do skóry głowy i mają bardzo wyraźny obraz małych miejsc aktywności, które są trudne do zauważenia na skórze głowy.

Elektrody podtwardówkowe pozwalają nie tylko na lokalizację nieprawidłowej tkanki epileptycznej, ale także na lokalizację sąsiadujących prawidłowych funkcji. Dlatego precyzyjna anatomiczna lokalizacja elektrod na mózgu pacjenta odgrywa kluczową rolę w określeniu strefy epileptogennej lub w mapowaniu kory elokwentnej.

Z klinicznego punktu widzenia dokładna lokalizacja anatomicznych granic strefy epileptogennej pozwala wykluczyć obszary elokwentne, uniknąć deficytów u pacjenta i zminimalizować resekcję objętości mózgu.

Umiejscowienie tych elektrod uzyskuje się na ogół przez dopasowanie położenia elektrod do anatomii mózgu pacjenta. Zwykle obraz rezonansu magnetycznego (MRI) przed implantacją jest rejestrowany razem ze skanem tomografii komputerowej (CT) po implantacji, ponieważ MRI zapewnia wyższy kontrast tkanki mózgowej, podczas gdy CT wspomaga lokalizację elektrod, nawet jeśli na obrazy CT mają wpływ metalowe artefakty .

Różne dedykowane narzędzia programowe, które wspierają ocenę przedoperacyjną, są obecnie dostępne jako pakiety oparte na Matlabie lub oprogramowanie open source, również z graficznym interfejsem użytkownika. Zapewniają one głównie korejestrację MRI-CT i oferują tylko podstawowe funkcje rozpoznawania elektrod ECoG ze skanów CT. Większość dedykowanego oprogramowania segmentuje elektrody za pomocą prostego progowania obrazu i umożliwia ręczną interakcję w celu skorygowania danych. Metody ręczne są bardzo czasochłonne, zależne od użytkownika i podatne na niedokładności. Z drugiej strony sama metoda progowania obrazu TK nie jest w stanie rozpoznać wszystkich elektrod i całkowicie wykluczyć innych obiektów metalowych, takich jak druty, opiłki zębów, klipsy wewnątrzczaszkowe, drzazgi, szwy, aparaty słuchowe czy stenty wewnątrzczaszkowe. Dlatego często wymagana jest ręczna interwencja w celu dostosowania danych. Na przykład narzędzie ALICE bierze pod uwagę objętość segmentowanych klastrów w celu identyfikacji elektrod, ale okazało się, że nie jest w stanie wykluczyć innych obiektów o porównywalnych objętościach (np. wiązki przewodów).

Celem tego projektu jest opracowanie nowatorskiej, niezawodnej, zautomatyzowanej metody rozpoznawania elektrod ECoG w tomografii komputerowej. Polega na usuwaniu metalowych artefaktów z tomografii komputerowej, identyfikacji grup/układów metalowych przedmiotów w czaszce oraz analizie kształtu wykrytych obiektów w celu lokalizacji elektrod ECoG. Proponowane podejście można łatwo zintegrować z istniejącymi narzędziami.