检测脑异常的AI算法可以帮助治愈癫痫

一种可以检测出引起癫痫发作的微妙脑异常的人工智能（AI）算法已由UCL领导的国际研究人员团队开发。

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1,000多名患者MRI扫描来发展算法，其中提供了有关抗药性局灶性皮质发育不良（FCD）的报告，这是癫痫病的主要原因。

FCD是大脑异常发展并经常引起耐药性癫痫的区域。该病情通常通过手术治疗，但是识别MRI病变是临床医生的持续挑战，因为FCD中的MRI扫描看起来正常。

为了开发该算法，团队从MRI扫描中量化了皮质特征，例如皮层/脑表面的厚或折叠，并在整个大脑中使用了约30万个位置。

然后，研究人员根据专家放射科医生标记为健康的大脑或具有FCD的示例训练了算法，具体取决于其模式和特征。

这些发现，发表在脑，发现总体而言，该算法能够检测到队列中67％的病例中的FCD（538名参与者）。

以前，有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 - 但MELD算法能够识别63％的这些病例中的FCD。

这尤其重要，好像医生可以在脑部扫描中发现异常，然后去除手术可以提供治疗。

联合首先作家Mathilde Ripart（UCL大奥蒙德街儿童健康研究所）说：“我们强调创建一种可解释的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该过程的一部分。”

联合院士作者Konrad Wagstyl博士（UCL皇后广场神经病学研究所）补充说：“该算法可以帮助在患有癫痫病的儿童和成人中找到更多这些隐藏的病变，并使更多的癫痫患者被视为脑外科手术，以进行脑外科手术。可以治愈癫痫病并改善其认知发展。每年大约有440名儿童可以从英格兰的癫痫手术中受益。”

大约1％的世界人口患有严重的神经系统癫痫病，其特征是经常癫痫发作。

在英国，约有60万人受到影响。尽管大多数癫痫患者都可以使用药物治疗，但20-30％的药物治疗对药物没有反应。

在接受手术控制癫痫的儿童中，FCD是最常见的原因，在成年人中，这是第三大的原因。

此外，在MRI扫描中无法发现癫痫患者的大脑异常的患者中，FCD是最常见的原因。

联合首先作者汉娜·斯皮策（Hannah Spitzer）博士（Helmholtz Munich）说：“我们的算法自动学习从数千次患者的MRI扫描中检测病变。它可以可靠地检测到不同类型，形状和尺寸的病变，甚至可以可靠地检测到其中许多病变的病变。以前被放射科医生错过。”

联合院士作家索菲·阿德勒（Sophie Adler）博士（UCL大奥蒙德街儿童健康学院）补充说：“我们希望这项技术将有助于确定目前错过的引起癫痫的异常。癫痫具有潜在的治疗脑手术。”

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分类器工具可以在任何患者的患者上运行，该患者怀疑拥有3岁以上并且进行MRI扫描的FCD。

在全球研究的22家医院中使用了不同的MRI扫描仪，这使该算法更加健壮，但也可能影响算法的敏感性和特异性。

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