Эффективная автоматическая локализация электродов ЭКоГ на КТ-изображениях с помощью анализа формы (LOC-ECOG)

Для людей с эпилепсией (PwE), рефрактерных к противосудорожным препаратам, иногда неинвазивной дооперационной оценки с использованием электроэнцефалограммы (ЭЭГ), записанной непосредственно с кожи головы, недостаточно для определения эпилептогенной зоны и идентификации красноречивой коры. В этих случаях необходим инвазивный подход с использованием интракраниальной электроэнцефалографии (иЭЭГ). Субдуральные электроды часто используются при дооперационном обследовании пациентов, которым показано хирургическое лечение эпилепсии. Электроды, размещенные непосредственно на поверхности коры головного мозга, обеспечивают сигнал с гораздо более высоким разрешением, чем сигнал от электродов на коже головы, и обеспечивают более четкое представление о небольших очагах активности, которые трудно увидеть на коже головы.

Субдуральные электроды позволяют локализовать не только аномальную эпилептическую ткань, но и соседние нормальные функции. Поэтому точная анатомическая локализация электродов на головном мозге пациента играет ключевую роль в определении эпилептогенной зоны или картировании красноречивой коры.

С клинической точки зрения точная локализация анатомических границ эпилептогенной зоны позволяет исключить красноречивые зоны, избежать дефицита у пациента и минимизировать резекцию объема головного мозга.

Локализация этих электродов обычно достигается путем сопоставления расположения электродов с анатомией головного мозга пациента. Обычно магнитно-резонансное изображение (МРТ) до имплантации регистрируется совместно с компьютерной томографией (КТ) после имплантации, потому что МРТ обеспечивает более высокий контраст ткани головного мозга, в то время как КТ поддерживает локализацию электродов, даже если на изображения КТ влияют металлические артефакты. .

Различные специализированные программные инструменты, поддерживающие предоперационную оценку, в настоящее время доступны в виде пакетов на основе Matlab или программного обеспечения с открытым исходным кодом, а также с графическими пользовательскими интерфейсами. В основном они обеспечивают совместную регистрацию МРТ и КТ и предлагают только базовые функции для распознавания электродов ЭКоГ по КТ. Большинство специализированных программ сегментируют электроды с помощью простой пороговой обработки изображения и допускают ручное взаимодействие для корректировки данных. Ручные методы требуют очень много времени, зависят от пользователя и подвержены неточностям. С другой стороны, простой метод пороговой обработки КТ-изображения не способен распознать все электроды и полностью исключить другие металлические объекты, такие как провода, зубные опилки, внутричерепные зажимы, осколки, швы, слуховые аппараты или внутричерепные стенты. Следовательно, для корректировки данных часто требуется ручное вмешательство. Например, инструмент ALICE учитывает объем сегментированных кластеров для идентификации электродов, но оказался не в состоянии исключить другие объекты с сопоставимыми объемами (например, пучки проводов).

Целью этого проекта является разработка нового надежного автоматизированного метода распознавания электродов ЭКоГ в объемах КТ. Он состоит из удаления металлических артефактов из объемов КТ, идентификации групп/массивов металлических объектов в пределах черепа и анализа формы обнаруженных объектов для достижения локализации электродов ЭКоГ. Предлагаемый подход может быть легко интегрирован в существующие инструменты.