NeuralCipher Araştırma özeti
Kaynak özetin Türkçe makine çevirisi. Klinik kullanım öncesinde özgün yayınla karşılaştırılmalı; hekim incelemesi değildir. cc by
Subkortikal yapıların kronik elektriksel uyarımını uygulayan BackgroundDeep Brain Stimulation (DBS), büyük nörolojik bozukluklarda uygulanan klinik bir müdahaledir. İyi bir klinik etki elde etmek için, doğru elektrot yerleştirilmesi gereklidir. Birincil lokalizasyon tipik olarak cerrahi öncesi MRI görüntülemeye dayanır, genellikle doğruluğu artırmak ve özellikle cerrahi hedefin küçük olduğu durumlarda beyin kaymasını telafi etmek için intraoperatif elektrofizyoloji kaydı takip eder ve düşük kontrast vardır: örneğin, Parkinson hastalığında (PD) ve ortak hedefinde, subtalamik çekirdek (STN). MetodlarBiz cerrahi içi navigasyon için yeni, tam otomatik bir yöntem önermektedir. İlk olarak cerrahi hedef, istatistiksel şekil-yoğunluk modeli kullanılarak cerrahi öncesi MR görüntülerinde segmente edilir. Daha sonra, operasyon içi kaydedilen mikroelektrot kayıtları ile otomatik hizalama STN elektrofizyolojisinin olasılıksal bir modeli kullanılarak gerçekleştirilir. Bu yöntemi klinik T2 1.5T görüntüye sahip 120 PD hastadan oluşan bir veri kümesine uyguluyoruz, 48'i de mevcut mikroelektrot kayıtlarına (MER) sahipti.SonuçlarÖnerilen segmentasyon yöntemi, manuel segmentasyona kıyasla zarlar etrafında STN segmentasyon doğruluğuna 0,60 elde etti. Bu, düşük çözünürlüklü klinik MRI verileri üzerindeki son teknoloji ile karşılaştırılabilir. Elektrofizyoloji tabanlı hizalama ile birleştirildiğinde, STN etiketli MER'lerin son STN hacmindeki kayıt alanlarını da dahil olmak üzere doğru bir şekilde dahil etmek için 0.85 doğruluk elde ettik.BuluşmaÖnerilen yöntem, subtalamik çekirdeğin görüntü tabanlı segmentasyonunu, ameliyat sırasında karşılıklı konumlarını tam otomatik bir işlemle tahmin etmek için mikroelektrot kayıtları ile birleştirir. Klinik hedeflemede potansiyel kullanımının yanı sıra, yöntem, elektrofizyolojik özellikleri bazal gangliya yapılarının belirli kısımlarına ve çevrelerine haritalamak için kullanılabilir.
Özgün kaynak özetini okuyun
BackgroundDeep Brain Stimulation (DBS), applying chronic electrical stimulation of subcortical structures, is a clinical intervention applied in major neurologic disorders. In order to achieve a good clinical effect, accurate electrode placement is necessary. The primary localisation is typically based on presurgical MRI imaging, often followed by intra-operative electrophysiology recording to increase the accuracy and to compensate for brain shift, especially in cases where the surgical target is small, and there is low contrast: e.g., in Parkinson's disease (PD) and in its common target, the subthalamic nucleus (STN).MethodsWe propose a novel, fully automatic method for intra-operative surgical navigation. First, the surgical target is segmented in presurgical MRI images using a statistical shape-intensity model. Next, automated alignment with intra-operatively recorded microelectrode recordings is performed using a probabilistic model of STN electrophysiology. We apply the method to a dataset of 120 PD patients with clinical T2 1.5T images, of which 48 also had available microelectrode recordings (MER).ResultsThe proposed segmentation method achieved STN segmentation accuracy around dice = 0.60 compared to manual segmentation. This is comparable to the state-of-the-art on low-resolution clinical MRI data. When combined with electrophysiology-based alignment, we achieved an accuracy of 0.85 for correctly including recording sites of STN-labelled MERs in the final STN volume.ConclusionThe proposed method combines image-based segmentation of the subthalamic nucleus with microelectrode recordings to estimate their mutual location during the surgery in a fully automated process. Apart from its potential use in clinical targeting, the method can be used to map electrophysiological properties to specific parts of the basal ganglia structures and their vicinity.
Bilimsel değerlendirme
Araştırma sorusu
Sorunun kapsamı orijinal çalışma üzerinden değerlendirilir.
Yöntem ve örneklem
Çalışma tasarımı ve örneklem için kaynak makaleyi kontrol edin.
Temel bulgular
Bu kayıt için editoryal olarak onaylanmış bulgu özeti henüz yayımlanmadı.
Sınırlılıklar
Sonuçların genellenebilirliği, yanlılık ve klinik anlamı ayrıca incelenmelidir.
Bibliyografik veriden yöntem, örneklem veya klinik sonuç çıkarımı yapılmaz.