发现大脑异常的人工智能算法有望治愈癫痫

由伦敦大学学院领导的国际研究团队开发了一种人工智能(AI)算法，可以检测引起癫痫发作的微妙大脑异常。

多中心癫痫病变检测项目(MELD)使用了来自22个全球癫痫中心的1000多名患者的MRI扫描结果来开发算法它提供了耐药局灶性皮质发育不良(FCD)病例的异常部位的报告，FCD是癫痫的主要病因。

FCDs是大脑发育异常的区域，通常会导致耐药癫痫。这种疾病通常通过手术治疗，但从MRI中识别病变对临床医生来说是一个持续的挑战，因为FCDs的MRI扫描看起来正常。

为了开发该算法，该团队从核磁共振扫描中量化了皮层特征，如皮层/大脑表面的厚度或折叠程度，并使用了大脑中大约30万个位置。

然后，研究人员根据放射专家的模式和特征，对标记为健康大脑或患有FCD的例子进行训练。

研究结果发表在大脑的研究发现，总体而言，该算法能够在队列(538名参与者)的67%的病例中检测到FCD。

此前，178名参与者被认为是mri阴性，这意味着放射科医生无法发现异常，然而MELD算法能够在这些病例中识别63%的FCD。

这一点尤其重要，因为如果医生可以在脑部扫描中发现异常，然后通过手术切除它就可以治愈。

联合第一作者马蒂尔德·里帕特(伦敦大学学院大奥蒙德街儿童健康研究所)说:“我们强调创建一个可解释的AI算法，可以帮助医生做出决定。向医生展示MELD算法是如何进行预测的，这是这个过程的一个重要部分。”

共同资深作者Konrad Wagstyl博士(伦敦大学学院皇后广场神经学研究所)补充说:“这种算法可以帮助发现儿童和成人癫痫患者中更多的隐藏病变，并使更多的癫痫患者考虑进行脑外科手术，从而治愈癫痫并提高他们的认知发展。在英国，每年大约有440名儿童可以从癫痫手术中受益。”

世界上约1%的人口患有严重的神经疾病癫痫，其特征是频繁发作癫痫发作．

在英国，大约有60万人受到影响。虽然大多数癫痫患者可获得药物治疗，但20-30%的患者对药物没有反应。

在通过手术控制癫痫的儿童中，FCD是最常见的病因，在成人中是第三常见病因。

此外，在患有癫痫的患者中，大脑有MRI扫描无法发现的异常，FCD是最常见的病因。

共同第一作者汉娜·斯皮策博士(Helmholtz Munich)说:“我们的算法可以从数千张患者的MRI扫描中自动学习检测病变。它可以可靠地检测到不同类型、形状和大小的病变，甚至许多以前被放射科医生遗漏的病变。”

联合资深作者索菲·阿德勒博士(伦敦大学学院大奥蒙德街儿童健康研究所)补充说:“我们希望这项技术将有助于识别目前被忽视的引起癫痫的异常。最终，它可以使更多的人癫痫有潜在的疗效大脑手术。”

这项关于FCD检测的研究使用了迄今为止最大的FCD MRI队列，这意味着它能够检测所有类型的FCD。

MELD FCD分类工具可用于任何怀疑患有FCD的3岁以上患者，并进行了MRI扫描。

全球22家参与研究的医院使用了不同的MRI扫描仪，这使得算法更加稳健，但也可能影响算法的灵敏度和特异性。

---

---