量化腦腫瘤切除術后手術相關失語癥的風險
發(fā)布時間：2022-12-15 22:04:40 | 閱讀：次| 關鍵詞：
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外科醫(yī)生在切除腦瘤時能量化失語癥的風險嗎？為了找到答案，慕尼黑工業(yè)大學(TUM)Klinikum rechts der Isar的研究人員正在將大腦作為一個網絡進行分析。在目前對60名患者的研究中，他們已經實現了四分之三的評估準確率。 通過一種
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外科醫(yī)生在切除腦瘤時能量化失語癥的風險嗎？為了找到答案，慕尼黑工業(yè)大學(TUM)Klinikum rechts der Isar的研究人員正在將大腦作為一個網絡進行分析。在目前對60名患者的研究中，他們已經實現了四分之三的評估準確率。
通過一種不同形式的磁共振斷層成像技術，TUM的科學家們制作出了大腦中神經通路網絡的3D圖像。 來源:慕尼黑工業(yè)大學(TUM)
腦瘤比較少見。根據德國神經病學學會，每年的發(fā)病率約為每100，000名居民中有5例。“但在大多數情況下，手術切除腫瘤是不可避免的，”桑德羅·Krieg教授說，他估計慕尼黑工業(yè)大學(TUM)的Klinikum rechts der Isar“幾乎每天”都會切除神經膠質瘤——一種常見的腦腫瘤。
根據腫瘤的不同，Krieg和他的同事們制定了個體化的治療和手術策略。關鍵的一點是:健康的組織應該被較大限度地保存，不應該有任何結構被損害，這可能導致進一步的限制。例如，“失語癥”是指手術后的語言障礙。"我們想在手術前準確了解失語癥的風險."
Klinikum rechts der Isar神經外科診所的主任醫(yī)師已經研究術前腦映射超過10年。“很久以來，我們已經知道大腦中負責運動或語言等功能的基本位置。但只是在過去五年左右，我們才開始分析大腦網絡，以了解各個區(qū)域如何協(xié)同工作，例如讓一個人說話。有一點很清楚:根本沒有語言中心。相反，這種結構更像是一個大網絡中的幾個樞紐或節(jié)點，通過這些樞紐或節(jié)點，講話成為可能。”
腦瘤:通過機器學習進行評估
分析大腦的網絡特征——被稱為連接體分析——Krieg教授的團隊使用了大約兩年的過程——在當前的研究中發(fā)揮著關鍵作用。“通過這種方式，我們量化了各個大腦區(qū)域之間的聯系，”Krieg教授說。"從那以后，我們開始給大腦區(qū)域分配更精確的功能."
密歇根大學的科學家蘇浩·張博士和塞巴斯蒂安·伊勒博士從解剖學角度繪制了負責語言能力的大腦各層的圖像。過程如下:“通過一種不同形式的磁共振斷層成像技術，即纖維束成像，我們產生了大腦中神經通路網絡和子網絡的3D表示，”張解釋說。
這種網絡分析得到了導航經顱磁刺激過程的支持，在該過程中，有針對性的磁脈沖控制了負責言語的纖維通路中的神經細胞。這導致患者出現暫時的言語障礙，可以在視頻分析中識別出來。它使研究人員能夠精確地識別負責說話的大腦區(qū)域。
我們將來自纖維束描記術的所謂連接體參數與關于患者言語功能的信息結合起來。"
張和伊勒的算法的特別之處在于:它產生“統(tǒng)計上的參數”——可用于訓練機器學習模型的數據，從而對個體患者的語音進行定位。盡管使用不同的分析方法看起來很復雜，但該方法的特點是簡單:整個分析過程不需要復雜的算法或強大的計算機。“我們使用的數據來自醫(yī)院的常規(guī)檢測，”張說。
網絡分析:評估語言障礙的準確率為73%
在較近一項對60名患者的研究中，Klinikum rechts der Isar的研究人員表明，這種綜合分析可以相當準確地評估手術是否會導致言語困難(術后失語癥)。“能夠做出這些評估是重要的，”Krieg說。他對能夠通過“真實網絡分析”更精確地量化風險的可能性感到興奮，并有具體的數據來支持大腦的映射。
此外:在機器學習的幫助下，隨著時間的推移，評估會變得更好。但為此，研究人員需要更多的患者數據來訓練機器學習算法。“這是可以利用大數據評估手術干預風險的方法，”Krieg教授說，他現在計劃尋找更多的患者參與他的研究。他認為，對于高度精確的評估來說，即使是“幾百個”病人也足夠了。
來源:
慕尼黑工業(yè)大學(TUM)
- 所屬欄目：脊髓腫瘤
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- 更新時間：2022-12-15 22:03:20
