ディープラーニングにより予測されたPETは、MRIに共登録された真の臨床的フルオロデオキシグルコースPETから差し引かれ、局所てんかんのてんかん原性領域を同定することができる

Deep-learning predicted PET can be subtracted from the true clinical fluorodeoxyglucose PET co-registered to MRI to identify the epileptogenic zone in focal epilepsy.

抄録

目的:

GAN（Generative Adversarial Networks）を用いて、対応するT1w MRIから正常な発作間[ F]FDG-PET を予測することができる。SIPCOM（Subtraction Interictal PET Co-registered to MRI）と呼ぶ技術を用いて、てんかん患者の予測PETと臨床PETを比較することができる。我々は、薬剤抵抗性てんかん（DRE）患者におけるSIPCOMのResection Zone（RZ）同定能力を、視覚的解析と統計的パラメトリックマッピング（SPM）解析を参照して評価した。

OBJECTIVE: Normal interictal [ F]FDG-PET can be predicted from the corresponding T1w MRI with Generative Adversarial Networks (GANs). A technique we call SIPCOM (Subtraction Interictal PET Co-registered to MRI) can then be used to compare epilepsy patients' predicted and clinical PET. We assessed the ability of SIPCOM to identify the Resection Zone (RZ) in patients with drug-resistant epilepsy (DRE) with reference to visual and statistical parametric mapping (SPM) analysis.

方法:

手術前のワークアップが完了し、その後SEEGと皮質切除術を施行した患者を対象とした。参照領域であるRZ局在は、18の解剖学的脳領域のいずれかに割り当てられた。健常対照を用いてSIPCOMを実装し、GANを学習させた。比較のため、MRIにコアジスタリングされた臨床PETを訓練された2人の読影者が視覚的に評価し、標準的なSPM解析を行った。

METHODS: Patients with complete presurgical work-up and subsequent SEEG and cortectomy were included. RZ localisation, the reference region, was assigned to one of eighteen anatomical brain regions. SIPCOM was implemented using healthy controls to train a GAN. To compare, the clinical PET coregistered to MRI was visually assessed by two trained readers, and a standard SPM analysis was performed.

結果:

17～50歳（32±7.8歳）の20人の患者が対象となり、14人（70％）が側頭葉てんかん（TLE）であった。8例（40％）はMRI陰性であった。手術後、14例（70％）は良好な転帰を得た（Engel I-II）。RZ局在率はSIPCOMで60％、SPMで35％（P=0.015）、視覚分析で85％（P=0.54）であった。結果はEngel I-II患者でも同様で、RZ局在率はSIPCOMで64％、SPMで36％であった。SIPCOMでは、MRI陽性患者の67%に対してMRI陰性患者では50%、TLEでは64%に対してTLE外では43%であった。偽陽性クラスターの平均数は、SIPCOMでは2.2±1.3であったのに対し、SPMでは2.3±3.1であった。SPMで局在したRZはすべてSIPCOMでも正しく局在した。1例では、PETとMRIが目視で陰性と報告されたが、SIPCOMとSPMの両方でRZが局在した。

RESULTS: Twenty patients aged 17-50 (32 ± 7.8) years were included, 14 (70%) with temporal lobe epilepsy (TLE). Eight (40%) were MRI-negative. After surgery, 14 patients (70%) had a good outcome (Engel I-II). RZ localisation rate was 60% with SIPCOM vs 35% using SPM (P = 0.015) and vs 85% using visual analysis (P = 0.54). Results were similar for Engel I-II patients, the RZ localisation rate was 64% with SIPCOM vs 36% with SPM. With SIPCOM localisation was correct in 67% in MRI-positive vs 50% in MRI-negative patients, and 64% in TLE vs 43% in extra-TLE. The average number of false-positive clusters was 2.2 ± 1.3 using SIPCOM vs 2.3 ± 3.1 using SPM. All RZs localized with SPM were correctly localized with SIPCOM. In one case, PET and MRI were visually reported as negative, but both SIPCOM and SPM localized the RZ.

意義:

SIPCOMは、手術されたDRE患者群におけるRZ検出において、基準となるコンピュータ支援法（SPM）よりも優れた性能を示した。SIPCOMのてんかん管理への影響については、前向きに検証する必要がある。

SIGNIFICANCE: SIPCOM performed better than the reference computer-assisted method (SPM) for RZ detection in a group of operated DRE patients. SIPCOM's impact on epilepsy management needs to be prospectively validated.