基于体素和基于表面的磁共振成像形态测量算法在局灶性皮质发育不良检测中的比较

《Epilepsia》：Comparison of volume- and surface-based magnetic resonance imaging morphometry algorithms in the detection of focal cortical dysplasia

　　

目的：局灶性皮质发育不良（FCD）的检测仍然是癫痫手术前诊断的主要挑战。磁共振成像（MRI）形态测量日益改善病变检测和术后结局。基于体素的形态测量分析程序2018版（MAP18）集成了人工神经网络（ANN），以及基于表面的多中心癫痫病变检测（MELD；MELD图）MRI形态测量算法已显示出诊断效用，但它们的性能尚未在一个经手术治疗且有组织病理学确认FCD的单一患者队列中进行直接比较。方法：研究人员回顾性分析了32例接受癫痫手术的FCD患者的3-T MRI。MAP18应用于MP2RAGE（磁化准备2快速梯度回波）序列，MELD应用于T1MPRAGE（磁化准备快速梯度回波）和三维FLAIR（液体衰减反转恢复）序列。二元病变掩膜作为金标准，用于评估在簇和体素水平上的检测准确度、精度和召回率。临床相关性分析评估了与视频脑电图（EEG）确定的癫痫发作起始区（SOZ）和刺激区（IZ）以及术后结局的空间一致性。结果：队列包括34个经组织病理学证实的FCD病变（91.2%为FCD II型，5.8%为轻度皮质发育畸形，2.9%为未特指）。MELD检测出34个病变中的32个（94.1%），MAP18检测出34个中的33个（97.1%），在34个病变中32个（94.1%）具有一致性。在簇水平上，MELD显示出显著更高的精度（p<.001）和每位患者更少的假阳性簇（中位数0 vs. 3，p<.001）。体素分析显示，MELD的精度（0.42 vs. 0.13，p<.0001）和召回率（0.44 vs. 0.23，p<.01）均显著高于MAP18。与SOZ的叶一致性达到90.6%，与IZ达到87.5%。在侵袭性EEG患者中，与SOZ和IZ的重叠率为100%。87.5%的患者达到无癫痫发作（Engel I级）。意义：在标准化高分辨率3-T MRI下，两种算法均实现了高检测率且具有强一致性。联合应用可能增强术前病变检测，但结果仅限于手术治疗的患者。

论文解读文章：

局灶性皮质发育不良（focal cortical dysplasia，FCD）是药物难治性癫痫的常见病因，其手术切除效果依赖于术前精准定位。然而，常规MRI视觉评估对细微病变的敏感性不足，导致术后结局不佳。磁共振成像（magnetic resonance imaging，MRI）形态测量算法通过自动化后处理可提升FCD检测能力，其中基于体素的形态测量分析程序2018版（Morphometric Analysis Program，version 2018，MAP18）与基于表面的多中心癫痫病变检测（Multi-centre Epilepsy Lesion Detection，MELD；MELD Graph）算法已在各自队列中显示出临床价值。但两者尚未在同一经组织病理学证实的FCD手术队列中进行直接比较，这阻碍了临床实施中的算法选择。本研究旨在通过标准化高分辨率3-T MRI协议，头对头比较MAP18和MELD Graph的检测性能，并评估其空间一致性与临床相关性。研究人员回顾性分析了32例（共34个病变）FCD手术患者，应用MAP18于MP2RAGE序列、MELD Graph于T1MPRAGE和三维FLAIR序列，以视觉勾画的病变掩膜为金标准，比较簇水平和体素水平的检测率、精度、召回率，并分析与视频脑电图（video-electroencephalography，EEG）确定的癫痫发作起始区（seizure onset zone，SOZ）和刺激区（irritative zone，IZ）及术后结局的空间一致性。研究发表于《Epilepsia》。

主要关键技术方法包括：采用3-T MRI扫描仪（Magnetom Prisma，西门子）采集高分辨率T1MPRAGE、MP2RAGE和三维FLAIR序列（1 mm各向同性体素）。MAP18算法基于SPM12框架，生成延伸、交界和厚度三个形态测量对比图，并通过浅层前馈人工神经网络（artificial neural network，ANN）整合特征输出FCD概率图。MELD Graph算法使用FastSurfer和FreeSurfer进行皮层表面重建，提取皮层厚度、曲率和FLAIR强度等34个顶点特征，通过图神经网络（graph neural network，GNN）计算病变概率。样本队列来自德国弗莱堡大学医学中心癫痫中心和Kork癫痫中心，共32例患者（34个病变），均为2018年1月至2024年4月间接受手术且组织病理学证实为FCD II型（91.2%）、轻度皮质发育畸形（mild malformation of cortical development，mMCD，5.8%）或未特指（2.9%）者。排除颞极病变、无MP2RAGE序列及既往手术患者。

研究结果：

**3.1 研究人群、临床特征和病变定位**：通过回顾性分析，队列包括15名男性和17名女性，平均年龄21岁（标准差13岁），中位癫痫病程8.5年。共34个病变，额叶占55.9%，中央区14.7%，多叶14.7%，顶叶5.9%，颞叶8.9%。中位病变体积5.0 cm³。34%患者接受了侵袭性EEG监测。术后中位随访25个月。这些特征为后续性能评估提供了基线。

**3.2 算法检测性能**：在病变水平，MELD检测出34个中的32个（94.1%），MAP18检测出33个（97.1%），两者一致性达94.1%（32/34）。一个额叶FCD II型（0.96 cm³）被两者漏检；另一个额叶FCD II型（26.95 cm³）仅被MAP18检出。在患者水平，MELD阳性率93.8%，MAP18为96.8%。结果表明MAP18灵敏度略高，但两者均远超既往多中心验证报告的72%灵敏度。

**3.3 精度和假阳性分析**：簇水平分析显示，MELD平均每位患者仅产生1个簇（中位数精度1.0），仅3例有假阳性，中位假阳性计数0；MAP18中位产生4个簇/患者，中位精度0.25，中位假阳性3个。MELD的簇精度显著高于MAP18（p<.001，效应量r_b=+0.98），假阳性数显著更少（p<.001）。MELD的F1分数为1.0，MAP18仅为0.40。这表明MELD在减少假阳性方面具有明显优势。

**3.4 体素分析**：体素水平分析中，MELD中位精度0.42，中位召回率0.44；MAP18中位精度0.13，中位召回率0.23。MELD的精度（p=.000014，r_b=-0.95）和召回率（p=.0057，r_b=-0.78）均显著高于MAP18。这与簇水平趋势一致，说明MELD不仅假阳性少，空间定位也更为精确。

**3.5 临床相关性分析**：两种算法检测到的病变与头皮EEG确定的SOZ叶水平一致性达90.6%（29/32），与IZ一致性为87.5%（27/32）。11例侵袭性EEG患者中，检测簇与SOZ和IZ重叠率为100%。87.5%患者（28/32）在超过12个月随访中达到Engel I级（无发作）。3例术后癫痫持续者为结构性病变未完全切除，但算法均成功检出病变。这表明算法检测具有临床相关性，且有助于指导手术。

讨论部分总结：本研究在标准化3-T MRI队列中证实，MAP18和MELD Graph均实现>94%的病变检测率，显著优于既往多中心报告。两者采用根本不同的方法学：MAP18基于体素，可检测皮层下白质异常如经脑回征（transmantle sign），但假阳性多；MELD基于表面，精度更高但可能漏检广泛病变。体素分析中MAP18精度较低与其体积法捕获了超出视觉金标准的皮层下病理成分有关。两种算法的检测与临床EEG指标高度一致，支持其在术前评估中的价值。局限性包括单中心设计、排除颞极病变导致FCD II型比例高、金标准仅限于皮质异常、以及临床验证偏描述性。临床实施需注意多中心性能变异性，并建议将算法作为决策支持工具整合到工作流中，平衡敏感性与特异性。
研究结论部分翻译：在标准化高分辨率3-T MRI下，MAP18和MELD Graph均实现了高检测率（97.1%和94.1%），两者间具有强一致性（94.1%）。与头皮EEG的SOZ叶一致性达90.6%，与侵袭性EEG重叠率达100%。87.5%的患者术后无发作（Engel I级）。联合应用两种算法可能增强术前病变检测，但结果仅限于手术治疗的患者。