論文の概要: Localising the Seizure Onset Zone from Single-Pulse Electrical Stimulation Responses with a CNN Transformer

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.20324v2
• Date: Mon, 12 Aug 2024 14:19:44 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-08-13 23:38:15.601652
• Title: Localising the Seizure Onset Zone from Single-Pulse Electrical Stimulation Responses with a CNN Transformer
• Title（参考訳）: CNN変換器を用いた単パルス電気刺激応答からの静電オンセットゾーンの定位
• Authors: Jamie Norris, Aswin Chari, Dorien van Blooijs, Gerald Cooray, Karl Friston, Martin Tisdall, Richard Rosch,
• Abstract要約: てんかんは最も一般的な神経疾患の1つで、薬が発作を制御できない場合に外科的治療を必要とすることが多い。 効果的な外科的結果を得るためには、てんかん原性焦点の正確な局所化が重要であるが、依然として課題である。 本研究では,Single-Pulse Electro Stimulation (SPES) 応答を用いた深層学習のSOZローカライゼーションへの応用を推し進める。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Epilepsy is one of the most common neurological disorders, often requiring surgical intervention when medication fails to control seizures. For effective surgical outcomes, precise localisation of the epileptogenic focus - often approximated through the Seizure Onset Zone (SOZ) - is critical yet remains a challenge. Active probing through electrical stimulation is already standard clinical practice for identifying epileptogenic areas. Our study advances the application of deep learning for SOZ localisation using Single-Pulse Electrical Stimulation (SPES) responses, with two key contributions. Firstly, we implement an existing deep learning model to compare two SPES analysis paradigms: divergent and convergent. These paradigms evaluate outward and inward effective connections, respectively. We assess the generalisability of these models to unseen patients and electrode placements using held-out test sets. Our findings reveal a notable improvement in moving from a divergent (AUROC: 0.574) to a convergent approach (AUROC: 0.666), marking the first application of the latter in this context. Secondly, we demonstrate the efficacy of CNN Transformers with cross-channel attention in handling heterogeneous electrode placements, increasing the AUROC to 0.730. These findings represent a significant step in modelling patient-specific intracranial EEG electrode placements in SPES. Future work will explore integrating these models into clinical decision-making processes to bridge the gap between deep learning research and practical healthcare applications.
• Abstract（参考訳）: てんかんは最も一般的な神経疾患の1つで、薬が発作を制御できない場合に外科的治療を必要とすることが多い。 効果的な外科的結果を得るためには、てんかん原性焦点の正確な局所化は、しばしばセイズーレ・オンセット・ゾーン(SOZ)を通して近似されるが、依然として重要な課題である。 電気刺激による能動的プローブは、すでにてんかん原性領域を特定するための標準的な臨床実践である。 本研究は,Single-Pulse Electro Stimulation (SPES) 応答を用いたSOZローカライゼーションのための深層学習の応用を推進し,2つの重要な貢献を行った。 まず,2つのSPES分析パラダイム(発散と収束)を比較するために,既存のディープラーニングモデルを実装した。 これらのパラダイムは、それぞれ外向きと内向きの効果的な接続を評価する。 本研究は, 維持試験セットを用いて, 患者と電極配置の一般性を評価するものである。 AUROC:0.574) から収束アプローチ (AUROC: 0.666) への移行において顕著な改善が見られ, この文脈で後者を最初に適用した。 第2に、異種電極配置処理におけるCNN変換器の有効性を実証し、AUROCを0.730に向上させた。 これらの所見は,SPESにおける患者特異的脳波電極配置をモデル化するための重要なステップである。 今後は、これらのモデルを臨床意思決定プロセスに統合して、ディープラーニング研究と実用的な医療応用のギャップを埋めていく予定だ。

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