JNNP:使用扩散成像预测颞叶癫痫开刀结果

痉挛是50岁以上病患最类似于的致残功能性大脑系统疾病之一。 皮质痉挛（TLE）是最类似于的局灶功能性痉挛，尽管施打抗痉挛本品来进行治疗，但仍有约30%-40%的病患持续出现衰弱功能性痉挛头痛。痉挛治疗可以通过手术、手术或大脑抑制激发痉挛的地带，消除或显着提高许多TLE病患的痉挛头痛。不幸的是，在做痉挛治疗的病患里，约有33%-50%的病患术后出现持续功能性致残功能性痉挛头痛。加剧痉挛治疗失败的一个不可忽视因素是治疗前痉挛头痛头痛区的不准确或不完全侧化和导向。分析报告TLE的规格无创术前新科技依赖于头皮脑电图（EEG）、T1/T2加权MRI、正电三子发射显像、单光三子发射CT、功用MRI和脑磁图的重新组合。然而，这些方式为往往根本无法热忱地来进行侧化（即，哪个大脑半球负责痉挛头痛的激发）和导向致痫功能性。因此，经常来进行有创功能性颅内脑电图（iEEG）风险分析报告。在这些长期且不厌烦的出院病患iEEG风险分析报告操作过程里，多达10%也许会遭遇不良惨案，痉挛也许根本不会遭遇。因此，许多研究小组借助其他非侵入功能性法则，以帮助提高侵入功能性风险分析报告的必需，并改善TLE的术前分析报告。

许多研究人员为了让机器学时习（又称人工智能）为了让从非侵入功能性模式里整理的信息来解决痉挛病学时里不存在的关键问题。一些广为人知的课题都有通过EEG原始数据分析法则痉挛头痛的遭遇或通过MRI T1显像样品病变。机器学时习三维的开发人员必需极其谨慎，避免过度匹配自己的原始数据集。过度匹配三维只会在单个原始数据集上证明了准确的原始数据分析法则，并且在课题于新原始数据集才会证明了正确的结果。当仔细地课题于适当明确指出的关键问题时，机器学时习有也许有普遍性地减慢广为人知病学时执行者。考虑到这些因素，近期有人尝试用到游离加权显像（DWI）举例来说和机器学时习来原始数据分析法则TLE的不存在、头痛时的右边侧或右边痉挛以及治疗结果。DWI三维也许会减慢之前明确指出的仅依赖分类学时广为人知病学时给定的三维。必需更多的工作来提高三维的真实功能性，减慢我们对TLE的生物学时理解。此外，在TLE的术前分析报告里纳入广为不可忽视广为人知病学时分类学时的统一新科技将对广为人知病学时医生极其简单，并有助于避免不必要的颅内风险分析报告。在DWI新创的全脑在结构上连通功能性（SC）和评分各向异功能性（FA）举例来说上用到建立联系实质上分量分析法则（ICA）相似功能性提取的指派机器学时习新科技，可以用于导向TLE的不存在，分类学时TLE偏侧功能性和原始数据分析法则治疗结果。此外，通过提低新创相似功能性的维数和重新分析报告三维功能性能来提高新科技的可解读功能性。通过这项工作， 旨在为了让DWI新创的原始数据分析法则三维来减慢既有的TLE术前分析报告。本文发表文章在《大脑病学时，大脑内科学时和精神病学时月刊》上（Journal of Neurology, Neurosurgery & Psychiatry）。

分析法则里纳入了151名受试者（62名TLE病患和89名心理健康对照）。TLE的病因由医疗里心的规格多学时科操作过程确定，都有痉挛学时家、大脑内科医生和大脑心理学时家。该操作过程都有分析法则病患病史、痉挛副作用学时、视频EEG、MRI、正电三子发射显像、通过功用MRI或Wada和大脑心理学时验证来进行记忆/语言导向。获得了低角度分辨率游离显像，用到名为PreQual的软件对DWI原始数据来进行预处理。用到MRTrix3来进行概率拉伸束造影。用到FreeSurfer将每个T1投影切分变成84个基于Desikan Killiany（DK）图谱的感兴趣地带（ROI）切分。创建了一种有指派的机器学时习新科技，该新科技用到游离加权举例来说对主题组来进行分类学时。具体来说，试图将病患与心理健康小鼠、单侧皮质痉挛与侧皮质痉挛、右边侧皮质痉挛与右边皮质痉挛以及无痉挛与无痉挛治疗结果来进行分类学时。然后，为了便于解读，用到社区样品来提低新创相似功能性的维数。用到了五倍交叠解析，其里70%的原始数据集用于三维专业训练，20%主要用途三维专业训练终止的解析集，以防止过度匹配，10%完全保有的原始数据主要用途每个交叠折叠的验证集。我们报告了每个二元执行者组的五个交叠折叠的专业训练、解析和验证原始数据集的结果。试图分析报告既有治疗结果原始数据分析法则用以的功能性能。我们将右边侧和右边TLE病患重新组合并来进行分析法则（n=55），排除侧发病病患（n=7）。

用于TLE病因和预后的二叉举例来说

用到完全保有的验证原始数据集，该新科技分类学时为TLE病患与心理健康小鼠的AUC为0.745，单侧与侧头痛（小样本量）的AUC为1.000，右边侧与右边头痛的AUC为0.662，右边侧SF与非SF治疗结果的AUC为0.800，右边SF与非SF治疗结果的AUC为0.775。为了分析报告MTS对治疗结果原始数据分析法则的影响，我们来进行了一项事后三子分析法则，结果显示，在右边TLE治疗（t核查p=0.064）或右TLE治疗（t核查p=0.3134）里，有MTS的病患与没有人MTS的病患在负荷（即原始原始数据分析法则值）方面没有人显着差异。这些事后结果表明，表征专业训练集加剧了低分类学时准确率，在规格术前检查期间，在MRI上对MTS的导向里较强普遍功能性。在保有的验证原始数据集里对受试者组来进行了分类学时，在受试者操作相似功能性曲线下，病患与心理健康小鼠的交叠折叠平均值验证总面积为0.745，单侧与侧头痛的交叠折叠平均值验证总面积为1.000。

解码网路原始数据分析法则皮质痉挛（TLE）

先进的大脑影像分析法则可以有效地用于减慢当前广为人知病学时驱动的原始数据分析法则三维。如果原始数据分析法则病患单侧治疗手术后遭遇SF的几率很低，则采用DWI减慢广为人知病学时举例来说可以建议病患直接来进行治疗，从而提高对颅内风险分析报告的生产力。本文的法则确定了TLE病患与里等准确度的小鼠、偏侧功能性和里等-低准确度的治疗结果，可以补充广为人知病学时执行者并帮助指导病患咨询。区分TLE病患与小鼠的不可忽视SC连接起来是右边右脑在结构上的重新组合。值得注意的是右边侧岛叶、许多右边侧脑深部在结构上、右边扣带回和右边额叶上、里、下回。对这一不对称见到的一种解读是，右边、右和侧TLE病患也许极为不存在对称功能性疾病。解码三子网路里最强的SC原始数据分析法则表征位于右边尾侧额叶里回至右边侧基底骨骼肌和右边侧岛叶之间。病患还都有来自右边侧丘脑的SC连接起来减慢。病患在这些地带之间的平均值SC值要低得多。这些见到的一个也许的综合结果是，在涉及基底节和丘脑骨骼肌网路的已确定痉挛头痛传播途径里，病患也许较强减慢的在结构上保持联系。这个解码三子网路里明显缺少破碎在结构上，如海燕、小脑和颊额区，它们在TLE里有充份的病理记录。对这一见到的一种也许解读是，病患的破碎在结构上也许不存在强力的病理表征，因为右边、右和侧TLE病患都被分组在一起。这种新科技的原始数据分析法则能力可以通过将这个决定分为小鼠与右边侧、小鼠与右边和小鼠与侧TLE来提高。

该新科技通过分解明晰的脑干相似功能性，对皮质痉挛术前检查里的不可忽视广为人知病学时执行者来进行分类学时。这项工作通过再进一步揭示皮质痉挛里不可忽视的脑干免疫学时，减慢了该课题既有的网路连通功能性见到。目的是为了让游离显像来减慢这种毁灭功能性大脑疾病的术前检查。

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