JNNP:使用扩散成像数据分析颞叶癫痫手术结果

病症是50岁以上病患者最罕见的残废开放性神经元系统疾病之一。 神经干病症（TLE）是最罕见的局灶开放性病症，尽管施打抗病症用药透过放射治疗，但仍有平均30%-40%的病患者小规模显现出来衰弱开放性病症猝死。病症移植手术可以通过手术、手术或神经元刺激产生病症的区域，抑制或显著减小许多TLE病患者的病症猝死。不幸的是，在接受病症移植手术的病患者之中，平均有33%-50%的病患者术后显现出来小规模开放性残废开放性病症猝死。导致病症移植手术失败的一个不可忽视心理因素是放射治疗年前病症猝死猝死区的不准确或不全然侧化和聚焦。审核TLE的常规无创术年前系统设计忽视于外套心电图（EEG）、T1/T2加权平均MRI、中微三子发射断层扫描、单光三子发射CT、表征MRI和神经磁图的三组合成。然而，这些方式往往没法热忱地透过侧化（即，哪个隔膜负责病症猝死的产生）和聚焦致痫开放性。因此，经常透过有创开放性发育不全心电图（iEEG）追踪。在这些长时间且不舒服的住院病患者iEEG追踪过程之中，多达10%显然会发生经常开放性流血事件，病症显然或许不必发生。因此，许多研究者小三组寻求其他非预防开放性方法有，以帮助减小预防开放性追踪的需要，并缓解TLE的术年前审核。

许多研究者技术人员利用人工智能（又称人工智能）利用从非预防开放性模式之中收集的信息来妥善解决病症病学之中普遍存在的问题。一些风靡的应用有数通过EEG计算病症猝死的发生或通过MRI T1超声扫描病变。人工智能建模的开发技术人员必须十分谨慎，尽量避免主因拟合自己的数据集集。主因拟合建模只会在单个数据集集上假定准确的计算，并且在应常用新数据集集时会假定错误的结果。当得出结论地应常用适当提出的问题时，人工智能有显然有意义地减弱针灸决策。考虑到这些心理因素，最近有人尝试用到扩散加权平均超声（DWI）举例来说和人工智能来计算TLE的普遍存在、猝死时的左边方或上方侧病症以及移植手术结果。DWI建模显然会减弱之年前提出的仅忽视归纳针灸变量的建模。需要更是多的岗位来减少建模的准确开放性，减弱我们对TLE的生物学理解。此外，在TLE的术年前审核之中纳入广泛不可忽视针灸归纳的统一系统设计将对针灸心理医生十分有用，并有助于尽量避免但会的发育不全追踪。在DWI引申的全神经本体连通开放性（SC）和积分热辐射（FA）举例来说上用到联合独立分量统计分析（ICA）形态提取的监督人工智能系统设计，可以常用识别TLE的普遍存在，归纳TLE偏侧开放性和计算移植手术结果。此外，通过降低引申形态的维数和重新审核建模开放性能来减少系统设计的可说明了开放性。通过这项岗位， 主旨利用DWI引申的实测来减弱现有的TLE术年前审核。本文发表在《神经元病学，神经元外科学和精神病学杂志》上（Journal of Neurology, Neurosurgery & Psychiatry）。

统计分析之中纳入了151名实验者（62名TLE病患者和89名心理健康依此）。TLE的筛选由医疗之中心的常规多学科过程未确定，有数病症生物学家、神经元外科心理医生和神经元犯罪生物学家。该过程有数统计分析病患者病史、病症症状学、视频EEG、MRI、中微三子发射断层扫描、通过表征MRI或Wada和神经元犯罪学测试者透过记忆/语种聚焦。获得了高角度看灵敏度扩散超声，用到原是PreQual的操作系统对DWI数据集透过程序中。用到MRTrix3透过概率树脂束核磁共振。用到FreeSurfer将每个T1图像分离成84个基于Desikan Killiany（DK）图解的感兴趣区域（ROI）分离。创建了一种有监督的人工智能系统设计，该系统设计用到扩散加权平均举例来说对主题三组透过归纳。具体来说，想要将病患者与心理健康依此三组、单侧神经干病症与年前部神经干病症、左边方神经干病症与上方侧神经干病症以及无病症与无病症移植手术结果透过归纳。然后，为了便于说明了，用到生态村扫描来降低引申形态的维数。用到了五倍对角证明，其之中70%的数据集集常用建模操练，20%用途建模操练终止的证明集，以防止主因拟合，10%全然保持一致的数据集用途每个对角拉链的测试者集。我们年度报告了每个二元决策三组的五个对角拉链的操练、证明和测试者数据集集的结果。想要审核现有移植手术结果计算工具的开放性能。我们将左边方和上方侧TLE病患者三组合成并透过统计分析（n=55），无关年前部发病病患者（n=7）。

常用TLE筛选和预后的二叉决策树

用到全然保持一致的测试者数据集集，该系统设计归纳为TLE病患者与心理健康依此三组的AUC为0.745，单侧与年前部猝死（小样本量）的AUC为1.000，左边方与上方侧猝死的AUC为0.662，左边方SF与非SF移植手术结果的AUC为0.800，上方侧SF与非SF移植手术结果的AUC为0.775。为了审核MTS对移植手术结果计算的影响，我们透过了一项事后三子统计分析，结果显示，在左边TLE移植手术（t筛选p=0.064）或上方TLE移植手术（t筛选p=0.3134）之中，有MTS的病患者与没有MTS的病患者在负荷（即原始计算值）方面没有显著差异。这些事后得出结论，异质开放性操练集导致了高归纳生存率，在常规术年前健康检查期间，在MRI上对MTS的识别之中具备普遍开放性。在保持一致的测试者数据集集之中对实验者三组透过了归纳，在实验者操作形态双曲线下，病患者与心理健康依此三组的对角拉链平均测试者面积为0.745，单侧与年前部猝死的对角拉链平均测试者面积为1.000。

编码网络计算神经干病症（TLE）

精良的神经元底片统计分析可以最大限度常用减弱当年前针灸驱动的实测。如果计算病患者单侧移植手术手术后发生SF的随机性很高，则用到DWI减弱针灸决策树可以决定病患者直接透过移植手术，从而减小对发育不全追踪的需求。本文的方法有未确定了TLE病患者与之中等灵敏度的依此三组、偏侧开放性和之中等-高灵敏度的移植手术结果，可以足量针灸决策并帮助教导病患者咨询。区别于TLE病患者与依此三组的不可忽视SC连接是左边上方神经本体的三组合成。值得注意的是左边方岛叶、许多左边方神经深部本体、上方侧扣带回和上方侧大神经皮质上、之中、下回。对这一不对称找到的一种说明了是，左边、上方和年前部TLE病患者显然并不普遍存在对称开放性疾病。编码三子网络之中不下于的SC计算系数位于上方侧尾侧大神经皮质之中回至左边方基底神经元节和左边方岛叶之间。病患者还有数来自左边方小神经的SC连接减弱。病患者在这些区域之间的平均SC值要高得多。这些找到的一个显然的综合结果是，在涉及基底节和小神经皮质网络的已知病症猝死传播除此以外之中，病患者显然具备减弱的本体直接联系。这个编码三子网络之中引人注意缺少边缘本体，如海马、杏仁核和眶额区，它们在TLE之中亦有更是好的病理学纪录。对这一找到的一种显然说明了是，病患者的边缘本体显然普遍存在尖锐的病理学异质开放性，因为左边、上方和年前部TLE病患者都被分三组在一起。这种系统设计的计算能力可以通过将这个最终分为依此三组与左边方、依此三组与上方侧和依此三组与年前部TLE来减少。

该系统设计通过生成清晰的皮质形态，对神经干病症术年前健康检查之中的不可忽视针灸决策透过归纳。这项岗位通过进一步阐明神经干病症之中不可忽视的皮质病理学学，减弱了该应用现有的网络连通开放性找到。旨在是利用扩散超声来减弱这种毁灭开放性神经元疾病的术年前健康检查。

Johnson GW, Cai LY, Narasimhan S, et al Temporal lobe epilepsy lateralisation and surgical outcome prediction using diffusion imagingJournal of Neurology, Neurosurgery & Psychiatry Published Online First: 28 March 2022. doi: 10.1136/jnnp-2021-328185