Caracterização e identificação de displasias corticais focais em pacientes com epilepsia refratária através de análise de imagens estruturais de ressonância magnética nuclear

• Ano de defesa: 2018
• Autor(a) principal: Simozo, Fabrício Henrique
• Tipo de documento: Tese
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP
• Palavras-chave em Português: Análise de textura; Aprendizado de máquina; Displasia cortical focal; Imagens de ressonância magnética; Segmentação de volumes; Focal cortical dysplasia; Machine learning; Magnetic resonance image; Texture analysis; Volume segmentation
• Link de acesso: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/59/59135/tde-13062018-140423/

A displasia cortical focal (DCF) é uma das causas mais frequentes de epilepsia refratária. Na clínica, diferentes informações são usadas para localizar o foco epileptogênico, mas nenhum método é autossuficiente para evidenciar o local original das crises, associado com a presença da DCF. Embora haja relatos na literatura indicando alterações no padrão de distribuição de tons de cinza e morfologia dos voxels decorrentes da DCF, algumas limitações dos métodos desenvolvidos ainda impedem a utilização clínica. Nossa proposta foi investigar a capacidade de identificar DCF através de análises de espessura cortical e padrões de textura em imagens estruturais de Ressonância Magnética (RM), validando os métodos desenvolvidos a partir uma base de imagens retrospectiva, cujo tecido epileptogênico já havia sido ressecado e a DCF confirmada em análise histológica. A caracterização das DCF foi feita a partir da segmentação automática de tecido cortical saudável em conjunto com a segmentação manual da DCF feita por um especialista, e consiste na geração de mapas de característica e extração de valores de distribuições para comparação em análise estatística. Investigamos também a eficácia da detecção de DCF através do uso de algoritmos de aprendizado de máquina para classificação automática. Obtivemos precisão 0,81 e sensitividade 0,87, colocando o método desenvolvido em par com outros métodos presentes na literatura. Entretanto, foi identificada uma grande dependência do desempenho de métodos de pré-processamento, como corregistro e segmentação automática.