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Anandaacute;lisis de imandaacute;genes multiescala y predicc | 94643

Revista internacional de investigación colaborativa sobre medicina interna y salud pública

ISSN - 1840-4529

Abstracto

Análisis de imágenes multiescala y predicción de defectos del campo visual después de amigdalohipocampectomía selectiva

Shagufta Hasan

Los pacientes con epilepsia del lóbulo temporal refractaria al tratamiento se benefician de la amigdalohipocampectomía selectiva, sin embargo, puede inducir defectos del campo visual (VFD). Utilizamos estudios de cerebro completo desde el nivel de vóxel hasta el nivel de red para describir las correlaciones de imágenes pre y posoperatorias específicas de tejido de la gravedad de los VFD. Se realizó una resonancia magnética pre y posoperatoria (T1-MPRAGE e imágenes del tensor de difusión), así como una perimetría cinética según el estándar de Goldmann en 28 personas con epilepsia del lóbulo temporal. Utilizando morfometría basada en vóxeles y estadísticas espaciales basadas en tractos, buscamos correlaciones de materia gris (GM) y materia blanca (WM) de cerebro completo con VFD. También realizamos estudios de red locales y globales, así como reconstruimos conectomas estructurales individuales. El volumen de GM posquirúrgico disminuyó con el aumento de la gravedad de los VFD en dos grupos en los giros temporales medios bihemisféricos (p corregida por FWE 0,05). Con el aumento de la gravedad de la VFD en la radiación óptica ipsilesional, la anisotropía fraccional de un único grupo de WM disminuyó (p 0,05 corregida por FWE). Además, los pacientes con VFD tuvieron un mayor número de alteraciones de conectividad local posoperatorias que los que no la tenían. No identificamos asociaciones preoperatorias de la gravedad de la VFD en las medidas de GM, WM o red. No obstante, un metaclasificador de red neuronal artificial podría predecir la aparición de VFD en función de los conectomas prequirúrgicos por encima del nivel de probabilidad en un estudio exploratorio.

Descargo de responsabilidad: Este resumen fue traducido utilizando herramientas de inteligencia artificial y aún no ha sido revisado ni verificado.