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J-GLOBAL ID：201602216171304709   整理番号：16A0100085

コンピュータ断層撮影スキャンにおける脳内深部電極の自動セグメント化

Automatic segmentation of deep intracerebral electrodes in computed tomography scans

著者 (6件)： ARNULFO Gabriele (Univ. Genoa) ,  ARNULFO Gabriele (Univ. Helsinki) ,  NARIZZANO Massimo (Univ. Genoa) ,  CARDINALE Francesco (Niguarda Hospital) ,  FATO Marco Massimo (Univ. Genoa) ,  PALVA Jaakko Matias (Univ. Helsinki)
資料名： BMC Bioinformatics (Web)  (BMC Bioinformatics (Web))
巻： 16  号： Mar  ページ： 16:99 (WEB ONLY)  発行年： 2015年03月 
JST資料番号： U7025A  ISSN： 1471-2105  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： イギリス (GBR)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 背景:脳内電極による脳活動の侵襲的モニタリングは治療抵抗性てんかん患者の術前てんかん発生ゾーン局在化を改善するために広く実施されている。定位脳波記録(SEEG)はてんかん発作ゾーン位置決めに主に用いられ,電極の位置の正確な知識は記録解釈および切除術計画の推進に寄与する。しかし,移植後の脳内電極の局在化は通常長時間(マニュアルセグメンテーション等)で高度な3D視覚化ツールを必要とし,誤りを最小化するために熟練医師の監視が必要である。本稿では,閾値化移植後コーンビームCT容量(0.4mm,0.4mm,0.8mm)からSEEGコンタクトをセグメント化するための特別設計自動セグメンテーションアルゴリズムを提示する。本アルゴリズムは電極軸の初期評価として各電極の計画標的位置と入射点を確かめる。本提示アルゴリズムをITKライブラリーに基づくオープンソースC++プロトタイプ,DEETOに実装した。結果:合計28人のコホートで本実装を試験した。専門家によってマニュアルセグメント化された12人(35のマルチリード電極;200接点)による実験解析は,アルゴリズムが(i)マルチセグメンテーションよりも迅速で(被験者当たり1秒未満/数時間),(ii)誤差0.5mm±0.06mmで信頼でき,(iii)臨床および調査研究双方で電気生理学的トレースの精度を改善する解剖学的領域への移植SEEGを正確に特定することを明らかにした。更に28人のコホートを用い,本アルゴリズムが術前に計画した部位から移植電極軸の脳深部置換においても頑強であることを明らかにする(誤差0.005mm未満)。結論:本法は知る限りにおいてSEEG電極セグメンテーションのための初の自動化アルゴリズムである。本法は迅速かつ高信頼性で非専門家によるSEEG電極接点の神経解剖学的位置の正確な特定に利用可能である。(翻訳著者抄録)

シソーラス用語： 画像処理 ,  *脳診断 ,  信号解析 ,  計算機アルゴリズム ,  実装 ,  計算機トモグラフィー ,  *植込電極 ,  *脳波 ,  ヒト ,  *てんかん ,  位置決め ,  症例対照研究 ,  コホート研究
準シソーラス用語： 医用画像セグメンテーション ,  脳波モニタリング ,  *脳波解析 ,  生体信号解析 ,  *てんかん病巣 ,  コホート内症例対照研究 ,  医用画像処理

分類 (1件)： 神経系の診断  (GN02000H)

タイトルに関連する用語 (4件)： コンピュータ断層撮影 ,  スキャン ,  深部 ,  セグメント化