整合定性和定量MRI分析以优化患有意识障碍的患者的DBS候选人选择
Marina Raguž1,2, Petar Marčinković1, Hana Chudy3
1Department of Neurosurgery, Dubrava University Hospital, Zagreb, Croatia.
Frontiers in neurology
|September 15, 2025
概括
传统的MRI分析,结合定性和定量数据,显著改善了深度大脑刺激 (DBS) 候选人选择的意识障碍 (DoC) 患者. 当高级成像无法使用时,这种方法提供了一个实用的替代方案.
科学领域:
- 神经成像是一种神经成像.
- 神经学 神经学
- 医学诊断 医学诊断 医学诊断
背景情况:
- 由于临床特征重叠,意识障碍 (DoC) 存在诊断挑战.
- 像fMRI和PET这样的先进成像技术可以改善诊断,但无法广泛使用.
- 需要可访问的方法来帮助DoC的决策,包括选择深度大脑刺激 (DBS).
研究的目的:
- 评估是否整合定性和定量MRI参数可以提高DoC的诊断精度.
- 确定常规MRI在选择适合DBS治疗的候选人的实用性.
- 探索MRI在改善DoC患者治疗决策中的作用.
主要方法:
- 50名DoC患者接受了临床,神经生理学和常规MRI评估.
- 对MRI扫描进行了定性分析,以检测缩,病变和白质变化.
- 使用FreeSurfer对大脑结构进行了定量体积分析.
主要成果:
- 定性MRI特征 (白血病,缩,病变) 和定量措施 (状,灰质,心室体积) 与DBS候选性有关.
- 一个使用定性和定量MRI数据的组合模型实现了DBS候选人的高预测准确性 (AUC = 0.88).
- 特定的MRI发现显著区分了DBS候选人和非候选人的差异.
结论:
- 传统的MRI,当整合定性和定量数据时,可以显著改善DBS候选人选择在DoC.
- 这种基于MRI的方法为功能成像提供了一个有价值的替代方案,如果它是不可用的.
- 建议进行进一步的多中心验证,以建立用于DoC管理的基于MRI的实际决策框架.
