CSF 静脈瘻検出
Check out ‘#SIHnet’: our recent paper in @TheAJNR on CSF-venous fistula detection using brain MRI, powered by #deeplearning. Big thanks to @MayoRadiology, @MayoAILab , and @Slowvak for their invaluable support! #CSFleak @spinalCSFleak @iantmark @ManaMSF94 https://t.co/MUqkuBg3gB
— Shahriar Faghani MD (@ShahriarFaghani) March 1, 2024
2024年2月29日にオンラインで公開
脳MRIを用いた硬膜動静脈瘻患者の特定
背景と目的 自発性頭蓋内低圧症は、ますます認識されるようになっている疾患です。自発性頭蓋内低圧症は、髄液漏出によって引き起こされ、髄液静脈瘻と関連することがよくあります。自発性頭蓋内低圧症の患者では、脳 MR 画像で、硬膜増強、「脳のたるみ」、下垂体充血など、頭蓋内の複数の異常が観察されることがあります。この研究では、脳 MR 画像による髄液静脈瘻の正確な診断のためのディープラーニング モデルの作成を目指しています。
材料と方法 脳 MR イメージングに先立ってデジタル サブトラクション ミエログラム イメージングを受けた、臨床的に自発性頭蓋内低圧症が疑われる患者のレビューを実施しました。患者は、デジタル サブトラクション ミエログラムで明確な CSF-静脈瘻がある、瘻がない、または不確定な所見があるに分類されました。データ セットは患者レベルで 5 つのフォールドに分割され、ラベルによって階層化されました。次に、5 フォールド クロス検証を使用してモデルの信頼性を評価しました。CSF 漏出のある患者を識別するモデルの予測値は、各検証フォールドの受信者動作特性曲線の下の領域を使用して評価されました。
結 果 この研究には 129 人の患者が含まれていました。年齢の中央値は 54 歳で、66 人 (51.2%) が CSF-静脈瘻を有していました。CSF-静脈瘻の陽性例と陰性例を区別する際に、分類器は平均受信者動作特性曲線下面積 0.8668、標準偏差 0.0254 を示しました。
結 論 この研究では、自発性頭蓋内低圧症が疑われる患者の脳 MR 画像に基づいて脊髄 CSF-静脈瘻の存在を予測できるディープラーニング モデルを開発しました。ただし、臨床導入の前に、モデルのさらなる改良と外部検証が必要です。この研究は、脳 MR 画像を使用して CSF-静脈瘻を診断する際のディープラーニングの大きな可能性を強調しています。
患者は典型的には起立性頭痛を呈しますが、耳鳴り、めまい、そして重症の場合は長期の障害や昏睡などの症状を呈することもあります。
髄液静脈瘻の診断と治療の大幅な進歩、特に臥位デジタルサブトラクション脊髄造影 (DSM) の増加と臥位 CT 脊髄造影 (CTM) の使用増加によるものであり、これにより、以前は十分に認識されていなかった髄液静脈瘻の診断が増加しました。
脳脊髄液の相対的不足が脳実質と血管構造の代償反応を引き起こします。下垂体、硬膜、硬膜静脈洞が充血します。場合によっては、脳が「たるみ」、乳頭橋間距離の減少と鞍上槽および橋前槽の消失の両方を示します。これらの所見を組み合わせて、これらの所見の有無に基づいて脳脊髄液漏出を特定する確率を計算できる確率スコアリング システム (「ベルン スコア」) が作成されました。
これらの進歩にもかかわらず、SIH（自発性頭蓋内低圧症） 患者の最大 19% は正常な脳 MRI 画像を示すため、脳画像を使用して CSF-静脈瘻患者を識別するためのより正確な方法が依然として必要とされています。
この研究には 129 人の患者が含まれていました。年齢の中央値は 54 歳 (四分位範囲 = 20 歳) でした。髄液静脈瘻のある患者は 66 人 (51.2%)、髄液静脈瘻のない患者は 63 人 (48.8%)
部分割愛あり
https://www.ajnr.org/content/early/2024/02/29/ajnr.A8173