量化腦腫瘤切除術(shù)后手術(shù)相關(guān)失語癥的風險
發(fā)布時間：2022-12-15 22:04:40 | 閱讀：次| 關(guān)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(wǎng)絡(luò)進行分析。在目前對60名患者的研究中，他們已經(jīng)實現(xiàn)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(wǎng)絡(luò)進行分析。在目前對60名患者的研究中，他們已經(jīng)實現(xiàn)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(shù)，TUM的科學家們制作出了大腦中神經(jīng)通路網(wǎng)絡(luò)的3D圖像。 來源:慕尼黑工業(yè)大學(TUM)
腦瘤比較少見。根據(jù)德國神經(jīng)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(shù)情況下，手術(shù)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(jīng)膠質(zhì)瘤——一種常見的腦腫瘤。
根據(jù)腫瘤的不同，Krieg和他的同事們制定了個體化的治療和手術(shù)策略。關(guān)鍵的一點是:健康的組織應(yīng)該被較大限度地保存，不應(yīng)該有任何結(jié)構(gòu)被損害，這可能導致進一步的限制。例如，“失語癥”是指手術(shù)后的語言障礙。"我們想在手術(shù)前準確了解失語癥的風險."
Klinikum rechts der Isar神經(jīng)外科診所的主任醫(yī)師已經(jīng)研究術(shù)前腦映射超過10年。“很久以來，我們已經(jīng)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(wǎng)絡(luò)，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(jié)構(gòu)更像是一個大網(wǎng)絡(luò)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(wǎng)絡(luò)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(guān)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(lián)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(shù)，即纖維束成像，我們產(chǎn)生了大腦中神經(jīng)通路網(wǎng)絡(luò)和子網(wǎng)絡(luò)的3D表示，”張解釋說。
這種網(wǎng)絡(luò)分析得到了導航經(jīng)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(jīng)細胞。這導致患者出現(xiàn)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(shù)的所謂連接體參數(shù)與關(guān)于患者言語功能的信息結(jié)合起來。"
張和伊勒的算法的特別之處在于:它產(chǎn)生“統(tǒng)計上的參數(shù)”——可用于訓練機器學習模型的數(shù)據(jù)，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(shù)據(jù)來自醫(yī)院的常規(guī)檢測，”張說。
網(wǎng)絡(luò)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(shù)是否會導致言語困難(術(shù)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(wǎng)絡(luò)分析”更精確地量化風險的可能性感到興奮，并有具體的數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)來訓練機器學習算法。“這是可以利用大數(shù)據(jù)評估手術(shù)干預風險的方法，”Krieg教授說，他現(xiàn)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
