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MRI软件工具可预测早产儿的运动发育障碍

17 Oct 2020
MRI生物标志物
MRI生物标志物: objectively segmented diffuse white matter abnormality (red) in the periventricular white matter displayed in sagittal (A), coronal (B), and axial orientations (C) in a 26 weeks’ gestation very preterm infant. (Courtesy: Nehal 帕里克)

美国研究人员开发了一种新的软件量化工具,用于分析早产儿的白质异常。这种磁共振成像(MRI)生物标记物可以比现有诊断工具更加客观的方式预测运动发展风险,包括脑瘫。

今天,大多数孩子过早地出生(早于妊娠30周)都可以生存。但是,这些早产儿中有将近70%的人脑白质显示异常。此外,一半的早产儿会出现轻微的运动异常,而多达10%的儿童会出现脑瘫(CP)。

CP是一组永久性神经系统疾病,会影响运动,姿势和平衡。这是儿童中最常见的身体残疾。尽管最近三十年来为极早产儿带来了更好的生存和护理,但他们发生CP的可能性是足月儿的约50倍。改善这些孩子的护理并没有减少残疾的发生,因为大多数患有CP的儿童被诊断为1至2岁,并且常规的神经影像学检查是主观的,并且对准确预测CP本身并不敏感。

早期干涉

但是,在生命的早期阶段确定CP的生物标志物可以显着提高患病患者及其家人的生活质量。物理和职业疗法的早期干预可以利用早期的神经可塑性,并减轻诸如震颤,肌肉僵硬或难以精确运动的症状。

为了解决这些问题,由 Nehal 帕里克辛辛那提儿童医院医学中心围产研究所的新生儿科医生,一直在使用先进的成像风险因素开发更好的诊断工具,以改善结果预测。他们有 发达 一种算法,可以通过发现和量化脑部缺陷来分析早产儿的结构MRI扫描,以预测其运动发育异常的风险。

全自动检测

帕里克’小组针对的弥漫性白质异常(DWMA)是早产儿中最常见的发现。它在脑部MRI扫描中显示为信号强度增加的区域。早期证据表明这些异常与炎症引发的疾病有关,并且可能代表大脑中液体增多的区域’s wiring.

当前评估DWMA的工具依赖于MRI数据的可视化分析。“大脑内部DWMA区域的手动跟踪具有很高的主观性,并且可靠性和再现性均较差。” 帕里克解释说。 “很明显,我们需要更好的诊断工具。我开始与计算机科学家合作,提出一种可以分割这些病变的算法。”

在这项研究中,研究小组招募了非常早产的婴儿,并在等效年龄进行了脑部结构MRI扫描。这些图像被馈送到使用概率脑图谱创建的算法中,该脑图谱专为早产儿的大脑构造。

“由于无法为DWMA创建黄金标准的手动脑图集, 何丽丽我实验室的计算机科学家决定使用合成算法来训练算法。我手动画出各个大脑区域”Parikh解释说。所得算法可以检测正常白质,灰质和脑脊液的信号强度和位置,并根据其不同的信号强度和空间信息隔离DWMA区域,与地面真实情况相比,其准确度大于95%。

走向临床翻译

评论家可能会说该算法代表了在与真实患者无关的合成大脑模型上训练的计算机模拟。但是,它已经可以预测与患者及其家人有关的临床结果。确实,团队 相关的 两岁时他们的同类研究的认知和语言得分;和三岁时的运动成绩。“结果相关性非常好。” 帕里克说。 “结果表明,DWMA量可预测直至三岁的标准化发展评分,而与其他常规MRI和其他已知的预测因子无关。”

The team is now working on implementing a deep learning approach to improve the DMWA region identification. In addition, 帕里克 is planning to work with leading MRI vendors to implement the algorithm into their consoles to allow for the earliest diagnostics possible.

“理想情况下,当MRI扫描完成时,我们的算法将在几秒钟内完成工作,并为弥漫性白质异常提供一个值。”他说。 “如果该值异常,则该儿童将被转介接受积极的早期干预疗法和/或新型干预措施的研究试验。”

玛农·班德斯,威廉敏娜儿童医院的新生儿科医生’UMC Utrecht医院将作为一项决策支持工具,为这项研究预见一个广阔的未来。“这非常重要,因为尽早获得最准确的预后对充分告知孩子的家庭至关重要。”

“此外,即使在脑瘫或运动不良的临床症状发作之前就开始干预治疗也至关重要,尤其是考虑到出生后头几个月大脑的可塑性最高,” she adds.

这些研究描述于 科学报告.

 

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