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# Ciências da saúde# Radiologia e diagnostica per immagini

Avanços nas técnicas de mapeamento de vias cerebrais

Novos métodos melhoram a precisão no mapeamento das vias cerebrais para neurocirurgia.

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Comparação das TécnicasComparação das Técnicasde Mapeamento Cerebralcerebral.em comparação com DTI na imagemMétodos CSD mostram precisão melhorada
Índice

Neurocirurgia é uma área que foca em tratar condições relacionadas ao cérebro e à medula espinhal. Um dos principais objetivos é preservar a função cerebral enquanto se resolve os problemas. Uma das melhores técnicas usadas é chamada de estimulação elétrica direta intraoperatória (DES), que permite aos cirurgiões ver quais áreas do cérebro são responsáveis por funções críticas enquanto o paciente está acordado. Isso ajuda a evitar danos em áreas importantes durante a cirurgia.

Em alguns casos, a DES não pode ser usada devido à sua complexidade ou possíveis complicações. Nesses casos, os médicos contam com outros métodos, incluindo mapeamento cerebral usando ressonância magnética (RM). Uma técnica específica chamada de ressonância magnética de difusão (dMRI) ajuda a visualizar as vias da substância branca do cérebro, que são cruciais para conectar diferentes partes do cérebro.

O que é Tractografia de Fibras?

Tractografia de fibras é uma forma de criar imagens 3D das vias do cérebro usando dados de dMRI. Com essas informações, os médicos conseguem rastrear as conexões entre as regiões cerebrais. Um método comum usado nas clínicas é chamado de mapeamento de fibras baseado em imagem de tensor de difusão (DTI) por rastreamento contínuo (FACT). No entanto, o FACT tem suas limitações.

O DTI assume que há apenas uma direção principal para as fibras em uma pequena área do cérebro. Isso pode levar a imprecisões, especialmente em áreas com estruturas de fibras complexas. Além disso, fatores como lesões cerebrais podem interferir nos dados, o que pode fazer com que os médicos deixem de identificar vias importantes. Métodos manuais para definir áreas de interesse também podem introduzir erros, tornando os resultados menos confiáveis.

Desafios com DTI-FACT

O método DTI-FACT é útil, mas não é perfeito. Ele pode ter dificuldade em representar com precisão áreas com estruturas de fibras complexas. Também pode ser afetado por inchaço ou danos em torno de lesões cerebrais, o que pode levar a perder vias de fibras vitais. Além disso, os métodos manuais para identificar vias podem ser tendenciosos e não reproductíveis entre diferentes pacientes ou ambientes.

Devido a essas limitações, os pesquisadores estão considerando métodos mais avançados. Uma técnica promissora é chamada de imagem de difusão de alta resolução angular (HARDI), que consegue captar conexões mais complexas no cérebro. No entanto, o HARDI exige uma coleta de dados mais complicada do que o DTI.

Novas Abordagens em Tractografia

Avanços recentes em tractografia envolvem o uso de técnicas HARDI como deconvolução esférica restrita (CSD). Essas técnicas oferecem melhores resultados do que o DTI em muitos casos, especialmente ao lidar com arquiteturas de fibras complexas. Outro método é chamado de tractografia anatomicamente restrita (ACT), que ajuda a garantir que o rastreamento das fibras permaneça preciso, alinhando-as com limites anatômicos conhecidos.

À luz desses desenvolvimentos, os pesquisadores decidiram comparar vários métodos de tractografia, incluindo DTI-FACT, DTI probabilístico e métodos CSD, com os resultados da DES. Eles focaram especificamente em vias importantes conhecidas como o trato corticoespinhal (CST) e o fascículo arcuato (AF), que são críticos para funções de movimento e linguagem.

Visão Geral do Estudo

79 pacientes participaram do estudo, todos encaminhados para avaliações pré-cirúrgicas. Dentre eles, 22 passaram por mapeamento DES para ajudar a validar a precisão dos diferentes métodos de tractografia. Todos os pacientes deram seu consentimento para participar do estudo, que seguiu diretrizes éticas.

Os pacientes foram selecionados para garantir que não tivessem passado por cirurgias cerebrais anteriores ou tivessem dispositivos médicos específicos que os impedissem de participar da RM.

Coleta e Análise de Dados

As tomografias por RM foram realizadas usando scanners avançados de 3 teslas para coletar vários tipos de imagens. Isso incluiu imagens de alta resolução da estrutura do cérebro, junto com dados de dMRI. Os pesquisadores prepararam os dados para garantir que todas as imagens estivessem prontas para análise.

Diferentes métodos de tractografia foram aplicados, incluindo o DTI-FACT padrão, bem como os novos métodos automatizados que utilizam modelos probabilísticos. Os dados coletados foram então comparados aos pontos de estimulação reais encontrados durante o mapeamento DES.

Comparando Métodos de Tractografia

Com os dados prontos, os pesquisadores conseguiram analisar o quão bem cada método de tractografia correspondia aos pontos identificados durante a DES. Eles calcularam distâncias entre os resultados do tractograma e as coordenadas da DES para determinar a precisão.

Os achados iniciais mostraram que os métodos baseados em CSD geralmente produziam distâncias menores em relação às coordenadas da DES quando comparados aos métodos tradicionais de DTI. Isso indica que o CSD pode fornecer uma representação mais precisa das vias cerebrais.

Análise Estatística

A equipe utilizou vários métodos estatísticos para avaliar o desempenho de cada método de tractografia. Eles mapearam as medidas de distância e realizaram testes para identificar com que frequência cada método concordava ou discordava das coordenadas da DES.

Os resultados indicaram uma tendência geral: os métodos CSD tiveram uma taxa de concordância maior com o mapeamento DES do que os métodos DTI. Eles descobriram que resultados positivos de estimulação da DES (indicando áreas funcionais importantes) tinham mais chances de estar próximos ao CST. Isso sugere que os métodos CSD podem representar melhor as vias críticas envolvidas na função motora.

Principais Descobertas

No geral, o estudo constatou que as novas técnicas baseadas em CSD podem ser mais precisas do que os métodos tradicionais de DTI ao mapear as vias cerebrais. Essa conclusão foi apoiada por evidências mostrando que o CSD tinha um corte de distância menor ao determinar a concordância com a DES.

Outro ponto importante foi a observação de que os pontos de estimulação positivos (pDES) estavam consistentemente mais próximos dos resultados da tractografia do que os pontos negativos (nDES). Isso confirma a relevância do CST no mapeamento funcional do cérebro e destaca a importância do uso de técnicas avançadas de tractografia na neurocirurgia.

Conclusão

Em conclusão, a pesquisa indica que o rastreamento de fibras baseado em CSD oferece vantagens sobre o DTI ao mapear com precisão as vias cerebrais essenciais. Isso pode se traduzir em melhores resultados cirúrgicos, permitindo que os cirurgiões preservem funções durante as operações.

À medida que a tecnologia continua a evoluir, mais estudos serão essenciais para confirmar essas descobertas e refinar as técnicas de mapeamento do cérebro. Compreender a conectividade das regiões cerebrais abre espaço para estratégias cirúrgicas melhoradas e um cuidado melhor com os pacientes na área de neurocirurgia.

Fonte original

Título: A comparison of diffusion MRI presurgical tractography techniques with intraoperative mapping-based validation

Resumo: ObjectivesAccurate presurgical brain mapping enables preoperative risk assessment and intraoperative guidance. This work investigated whether constrained spherical deconvolution (CSD) methods were more accurate than diffusion tensor imaging (DTI)-based methods for presurgical white matter mapping using intraoperative direct electrical stimulation (DES) as the ground truth. Material and methodsFive different tractography methods were compared (3 DTI-based and 2 CSD-based) in 22 preoperative neurosurgical patients. The corticospinal tract (CST, N=20) and arcuate fasciculus (AF, N=7) bundles were reconstructed, then minimum distances between tractograms and DES coordinates were compared between tractography methods. Receiver-operating characteristic (ROC) curves were used for both bundles. For the CST, binary agreement, linear modeling, and posthoc testing were used to compare tractography methods while correcting for relative lesion and bundle volumes. ResultsDistance measures between 154 positive (functional response, pDES) and negative (no response, nDES) coordinates, and 134 tractograms resulted in 860 data points. Higher agreement was found between pDES coordinates and CSD-based compared to DTI-based tractograms. ROC curves showed overall higher sensitivity at shorter distance cutoffs for CSD (8.5 mm) compared to DTI (14.5 mm). CSD-based CST tractograms showed significantly higher agreement with pDES, which was confirmed by linear modeling and posthoc tests (PFWE < 0.05). ConclusionCSD-based CST tractograms were more accurate than DTI-based ones when validated using DES-based assessment of motor and sensory function. This demonstrates the potential benefits of structural mapping using CSD in clinical practice. Clinical relevance statementCSD-based tractograms of the CST are more sensitive than DTI-based tractograms when validated against sensory-motor DES mapping. This also demonstrated the feasibility of fully-automated CSD-based tractography for presurgical planning of the CST. Graphical abstractPresurgical white matter mapping using probabilistic CSD tractography is more accurate and sensitive than manual DTI FACT or automated probabilistic DTI tractography. This study included 22 patients with DES data, which was used as the ground truth. Distance in mm between tractograms and DES data resulted in 860 datapoints, 685 of which belonged to the CST and were used for linear modeling, DTI = diffusion tensor imaging, CSD = constrained spherical deconvolution, TCK = tractogram/tractography, FWE = family-wise error rate, AUC = area under the curve O_FIG O_LINKSMALLFIG WIDTH=166 HEIGHT=200 SRC="FIGDIR/small/23290806v1_ufig1.gif" ALT="Figure 1"> View larger version (45K): [email protected]@11d3f4corg.highwire.dtl.DTLVardef@126c863org.highwire.dtl.DTLVardef@12e0013_HPS_FORMAT_FIGEXP M_FIG C_FIG

Autores: Ahmed M. Radwan, L. Emsell, K. Vansteelandt, E. Cleeren, R. Peeters, S. De Vleeschouwer, T. Theys, P. Dupont, S. Sunaert

Última atualização: 2023-06-20 00:00:00

Idioma: English

Fonte URL: https://www.medrxiv.org/content/10.1101/2023.06.13.23290806

Fonte PDF: https://www.medrxiv.org/content/10.1101/2023.06.13.23290806.full.pdf

Licença: https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/

Alterações: Este resumo foi elaborado com a assistência da AI e pode conter imprecisões. Para obter informações exactas, consulte os documentos originais ligados aqui.

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