Displasia cortical focal, aspectos neurofisiológicos, imaginológicos e histológicos

Camargo, Daiane Piccolotto Carvalho; Palmini, André; Paglioli, Eliseu; Torres, Carolina Machado; Alves, Wiliam; Schilling, Lucas Porcello; Silva, Vinícios Duval da; Becker, Albert; Carvalho, Rosany Piccolotto; Costa, Jaderson Costa da

doi:10.1590/s1676-26492010000300005

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“…A DCF é a malformação do desenvolvimento cortical [CAMARGO et al, 2010]. Sabe-se atualmente que as DCFs são a principal causa da ER em crianças, estando presente em quase 50% das crianças submetidas à cirurgia em epilepsia, e sendo a terceira causa mais frequente em adultos, chegando a 20% dos casos [KRSEK et al, 2008].…”

Section: Introductionunclassified

Uso de Redes Neurais Convolucionais para Identificar Displasia Cortical Focal em Pacientes com Epilepsia Refratária

Silva¹,

Simozo²,

Murta³

et al. 2020

Anais Do Encontro Nacional De Inteligência Artificial E Computacional (ENIAC 2020)

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Displasia Cortical Focal (DCF) é um tipo de lesão cerebral que é a principal causa de Epilepsia Refratária em crianças. A cirurgia é uma alternativa para o tratamento de pacientes com DCF. No entanto, a identificação correta das regiões com DCF no cérebro é necessária. A identificação de DCF em Imagens de Ressonância Magnética usando Redes Neurais Convolucionais (CNNs) é investigada. A CNN classifica pequenas regiões das imagens (janelas), que podem permitir a identificação da localização do DCF. O método baseado na CNN é comparado com a abordagem tradicional, em que um Perceptron Multicamadas (MLP) é empregado usando filtros predefinidos para a extração de características da imagem. A CNN apresenta resultados melhores que o MLP. A CNN apresenta alta sensibilidade. No entanto, a especificidade é baixa, indicando que um conjunto de dados maior é necessário para treinar a CNN.

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“…Porém a cirurgia só pode ser realizada quando se tem a localização precisa da região cerebral lesionada, isto é, a área exata responsável pela crise. O diagnóstico desta região é muitas vezes difícil de ser feito, principalmente em casos de lesões sutis como a Displasia Cortical Focal (DCFs).A DCF é a malformação do desenvolvimento cortical(CAMARGO et al, 2010). Graças aos avanços tecnológicos sabemos que as DCFs são a principal causa da Epilepsia Refratária em crianças, estando presente em quase 50% das crianças submetidas a cirurgia em Epilepsia, e sendo a terceira causa mais frequente em adultos, chegando a 20% dos casos(KRSEK et al, 2008).…”

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Uso de algoritmos genéticos e redes convolucionais para classificação de displasias corticais focais em pacientes com epilepsia refratária

Silva

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Focal Cortical Dysplasia (FCD) is a type of brain injury that is the main cause of Refractory Epilepsy in children, and the third largest cause in adults, present in more than 50% of childhood cases and 20% in adult cases. Patients with this inflammatory disease of epileptic seizures where the drugs are not able to help. The most appropriate clinical treatment in this case is surgery. But to be performed it is necessary if you have an accurate identification of the injury. This process is quite complex because the region of the lesion is not well defined for viewing on Magnetic Resonance Images (MRI). However, with the computational advances, have been suggested several techniques to aid in the classification of medical images. In this work, the use of Genetic Algorithm with Convolutional Neural Networks (CNN) to classify images with the presence of FCD is studied. The CNN-based system should detect and identify the location of FCD in the images. For this, it is proposed that CNN classify rectangular windows of the images in order to locate regions affected by FCD. The size of the windows and the overlap between them has a direct impact on the efficiency of the CNN-based system. In addition, hyper-parameters strongly influence CNN's performance. It is proposed here, using a genetic algorithm to: i) define the size of the windows; ii) define the overlap of the windows; iii) define some of CNN's hyper-parameters. As a result, the AG proved to be quite beneficial, optimizing the CNN in order to obtain an accuracy greater than 90% in the classification

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Displasia cortical focal, aspectos neurofisiológicos, imaginológicos e histológicos

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