Metody dyfuzyjnego rezonansu magnetycznego w celu zminimalizowania ubytków pooperacyjnych w chirurgii padaczki dziecięcej

Projekt ten połączy zaawansowany rezonans magnetyczny mózgu ze szczegółową oceną neuropsychologiczną, wykonywaną u dzieci i młodzieży dotkniętych lekooporną padaczką ogniskową, aby osiągnąć dwa główne cele, z których każdy ma następujące hipotezy badawcze:

CEL 1. Określenie dokładności analizy stosunku korzyści do ryzyka opartej na traktografii głębokiego uczenia się w porównaniu ze standardowym mapowaniem stymulacji elektrycznej (ESM), które jest obecnym standardem klinicznym wykrywania elokwentnych obszarów korowych przed operacją padaczki.

Hipoteza 1.1 W zdrowych kontrolach klasyfikacja dróg oparta na DCNN zlokalizuje elokwentne kory, które w znacznym stopniu zachodzą na siebie zarówno przy akwizycji pojedynczej powłoki DWI, jak i uogólnionym obrazowaniu Q-sampling, co sugeruje, że dokładność tego podejścia może nie mieć znaczącego wpływu na protokół akwizycji.

Hipoteza 1.2 Klasyfikacja traktów oparta na DCNN osiągnie co najmniej 93% dokładność dla prospektywnego wykrywania kory elokwentnej zdefiniowanej przez ESM, w tym pacjentów z wysokim prawdopodobieństwem reorganizacji czynnościowej.

Hipoteza 1.3 Zachowanie szlaków elokwentnych istoty białej sklasyfikowanych przez DCNN podczas operacji pozwoli przewidzieć uniknięcie deficytów pooperacyjnych tak dokładnie, jak zachowanie kory elokwentnej zdefiniowanej przez ESM.

Hipoteza 1.4 Zachowanie marginesów chirurgicznych zoptymalizowanych przez filtr Kalmana na danych retrospektywnych pozwoli na uzyskanie kontroli napadów i uniknięcie deficytów pooperacyjnych w prospektywnej kohorcie pacjentów chirurgicznych.

W tym celu badacze przetestują dokładność niedawno opracowanego, opartego na głębokim uczeniu się modelu stosunku korzyści do ryzyka, zwanego klasyfikacją dróg głębokiej konwolucyjnej sieci neuronowej (DCNN) w połączeniu z analizą filtra Kalmana, w celu nieinwazyjnego wykrywania elokwentnych ścieżek istoty białej i optymalizacja marginesu chirurgicznego (tj. odległości między obszarem epileptogennym a obszarem elokwentnym), skutkująca uwolnieniem napadów i uniknięciem deficytów czynnościowych. Niezidentyfikowanie elokwentnych obszarów w proponowanym regionie resekcji może mieć konsekwencje na całe życie, a przeszacowanie lub niewłaściwa lokalizacja zasięgu elokwentnych obszarów może prowadzić do niepełnej resekcji strefy epileptogennej. Bez optymalizacji stosunku korzyści do ryzyka minimalny akceptowalny margines jest bardzo zróżnicowany w różnych ustawieniach i waha się od 0 do 2 cm w ośrodkach chirurgii padaczki. Badacze zbadają, czy proponowany model stosunku korzyści do ryzyka może ustandaryzować (lub dostosować) chirurgię padaczki u poszczególnych pacjentów poprzez dokładną optymalizację marginesów elokwentnych szlaków istoty białej, które mają być zachowane, co jest ostatecznie niezbędne do zrównoważenia korzyści wynikających z braku napadów z ryzyko deficytu funkcjonalnego. To proponowane nowe podejście do obrazowania może zmienić praktykę kliniczną chirurgii padaczki dziecięcej i ma szerokie zastosowanie w innych rodzajach zabiegów neurochirurgicznych, takich jak resekcja guza.

CEL 2. Określenie dokładności analizy konektomów opartej na głębokim uczeniu się w przewidywaniu długoterminowej poprawy neurokognitywnej po operacji padaczki.

Hipoteza 2.1 Efektywność łączności zachowana w określonych sieciach modułowych przedoperacyjnego konektomu opartego na DCNN, która okazała się być związana z pooperacyjną poprawą funkcjonalną na podstawie danych retrospektywnych, będzie dokładnie przewidywać długoterminową poprawę funkcjonalną w prospektywnej kohorcie pacjentów.

Hipoteza 2.2 Dłuższy czas trwania padaczki będzie znacząco związany z większą obniżoną wydajnością w pełnej skali modułowej sieci IQ przedoperacyjnego konektomu opartego na DCNN, co sugeruje, że wcześniejsza operacja przyniesie lepszą długoterminową poprawę IQ w pełnej skali.

Hipoteza 2.3 Pacjenci z resekcjami po tej samej stronie, którzy wykazują oznaki pooperacyjnego „stłoczenia” (tj. werbalnej poprawy IQ kosztem funkcji niewerbalnych), wykażą zmniejszoną efektywność w niewerbalnej i zwiększoną efektywność werbalnej sieci IQ opartej na DCNN konektom w przeciwległej półkuli.

W tym celu badacze sprawdzą, czy zaawansowane podejście DWMRI integrujące DCNN i konektom pomaga w podjęciu decyzji o operacji w odpowiednim czasie, dostarczając 1) przedoperacyjnych markerów obrazowania leżących u podstaw wysokiego prawdopodobieństwa pooperacyjnej poprawy funkcji neurokognitywnych oraz 2) mechanistycznego wglądu w strukturalną reorganizację mózgu związaną z pooperacyjną werbalną poprawą IQ . Szereg przedoperacyjnych markerów obrazowania zwanych „wydajnością lokalną”, które określają ilościowo, jak efektywnie połączenie neuronowe jest dzielone przez sąsiednie regiony, zostanie ocenione na poziomach określonych sieci modułowych. Oczekujemy, że markery te mogą identyfikować długoterminowe i specyficzne konsekwencje neurokognitywne (i potencjalne ich predyktory) związane z interwencją chirurgiczną i ich korelaty neuronowe dla określonych funkcji neurokognitywnych. Ponadto przebudowa neuronów związana z funkcjonalnym efektem stłoczenia, badana za pomocą konektomu DWMRI ulepszonego przez klasyfikację przewodu DCNN, zapewni nowy mechanistyczny wgląd w procesy kompensacyjne dla werbalnej funkcji IQ u dzieci i młodzieży, które przechodzą operację resekcyjną w leczeniu lekooporne ogniskowe padaczka.