International Journal of Computer Assisted Radiology and Surgery· 2026Q2
NeuralShift, Epilepsi Cerrahisinde Beyin Kaymasını Ön Ameliyat MRG'si ile Tahmin Ediyor
From pre- to intra-operative MRI: predicting brain shift in temporal lobe resection for epilepsy surgery
- 1atıf
- Q2SCImago
- 2026yıl
Kısa özet
NeuralShift adlı U-Net tabanlı bir çerçeve, sadece ameliyat öncesi MRG ve rezeksiyon tarafını kullanarak beyin kaymasını (Dice skoru 0.97) doğru bir şekilde tahmin eder, temporal lob epilepsi cerrahisinde Hedef Kayıt Hatasını (TRE) 1.46-4.76 mm'den 1.12-3.05 mm'ye düşürür.
Yapay zekâ ile başlık ve abstract'tan üretildi; tam metin okunmaz.
Ana noktalar
- NeuralShift adlı U-Net modeli, ameliyat öncesi MRG ve rezeksiyon tarafını kullanarak beyin kaymasını tahmin eder.
- Model, deformasyon öncesi 0.93'e kıyasla tahmin edilen beyin maskeleri için ortalama 0.97 Dice skoru elde etti.
- Tahmin sonrası Hedef Kayıt Hatası (TRE) 1.12 ila 3.05 mm arasında değişti, bu da 1.46 ila 4.76 mm'den bir azalmadır.
- Çerçeve, ameliyat öncesi verileri kullanarak beyin deformasyonu için bir kohort seviyesi ön bilgisi sağlar.
Yapay zekâ ile başlık ve abstract'tan üretildi; tam metin okunmaz.
Özet (abstract)
Abstract Introduction: Brain shift reduces the accuracy of neuronavigation based on preoperative magnetic resonance imaging (MRI). Intraoperative MRI can depict this deformation but is costly, disruptive, and not widely available. Methodology: We propose NeuralShift , a U-Net-based framework that predicts a dense brain displacement field from preoperative MRI and resection laterality for patients undergoing temporal lobe resection. Of 98 paired preoperative and intraoperative MRI cases, eight were reserved as a fixed validation set for checkpoint selection. The remaining 90 were divided into nine disjoint folds; nine independently initialised models were trained with 80 cases and evaluated on a previously unseen 10-case test fold. Performance was assessed using registration-referenced Target Registration Error (TRE) at ipsilateral and midline landmarks and overlap between predicted and intraoperative brain masks. Results: The predicted masks achieved an unweighted mean fold-wise Dice score of 0.97, with a mean within-fold patient-wise standard deviation of 0.015 (fold means, 0.95-0.98), compared with 0.93 and 0.014, respectively, before deformation. Mean post-prediction TRE ranged from 1.12 to 3.05 mm across the evaluated landmarks and resection sides, compared with 1.46 to 4.76 mm before deformation. Conclusion: NeuralShift demonstrates the feasibility of predicting a cohort-level prior for brain deformation using only information available before surgery. The registration-derived supervision, single-centre homogeneous cohort, and absence of external or independent physical validation preclude claims of clinical equivalence to biomechanical methods; prospective multi-centre validation is required. Code will be made publicly available after acceptance at https://github.com/SurgicalDataScienceKCL/NeuralShift .
Yazarların özeti; kaynağından alınmıştır. International Journal of Computer Assisted Radiology and Surgery, 2026 · DOI ↗
Ücretsiz hesapla devam et
Makaleye Sor ile bu makaleye günde 3 soru ücretsiz; makaleyi kaydet, kaynakçasını al, ilgi alanına göre her gün yeni özetler. Çıkarımlar Premium.
Web'de ücretsiz devam etGoogle ya da Apple hesabınla giriş; kart istemez. Bu makaleye geri dönersin.
Telefonda:
Alan: Genetik (Tıp)
GeneticsMedicine