Convergência multimodal em neurorradiologia: aplicações na epilepsia generalizada idiopática

• Ano de defesa: 2019
• Autor(a) principal: Garcia, Lucas Ávila Lessa
• Tipo de documento: Tese
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP
• Palavras-chave em Português: Análise baseada em superfície; Analytical methods; Data interpretation statistical; Diffusion tensor imaging; Epilepsia; Epilepsia generalizada; Epilepsy; Functional magnetic resonance imaging; Generalized epilepsy; Imagem de contraste de transferência de magnetização; Imagem de tensor de difusão; Imagem funcional por ressonância magnética; Imagem por ressonância magnética; Interpretação estatística de dados; Magnetic resonance imaging; Magnetization transfer contrast imaging; Métodos de análise; Morfometria baseada em Voxel; Surface based analysis; Voxel based morphometry
• Link de acesso: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/5/5151/tde-14112019-103455/

A quantidade de dados que se pode gerar a partir de exames de neuroimagem atualmente é significativa e o processamento e a interpretação desses custosa. Com o intuito de otimizar e potencializar os achados a inteligência artificial vem sendo empregada cada vez mais como ferramenta de apoio médico. O objetivo do estudo é desenvolver e aplicar uma nova metodologia de análise de neuroimagens de Ressonância Magnética (RM) para descrever áreas de alteração, descrever áreas onde há alteração da anisotropia fracionada (imagem de tensor de difusão - DTI) ou da taxa de transferência de magnetização (imagem de transferência de magnetização - MTR e investigar alterações por meio de RMF, além de comparar a análise de convergência dos dados com as análises isoladas dos parâmetros anteriormente descritos. Essa nova metodologia de análise será empregada em dados de estudo com desenho tipo casocontrole de pacientes com epilepesia genereliazada idiopática (IGE), acompanhados no Ambulatório de Epilepsia (ANEP) do Hospital das Clínicas da Faculdade de Medicina da Universidade de São Paulo (HCFMUSP), em uma análise retrospectiva. Os exames foram realizados no Instituto de Radiologia (INRAD) do HCFMUSP de 2012 a outubro de 2017, em aparelho de 3 Tesla. As diferentes técnicas de imagem de RM utilizadas foram primeiramente processadas em respectivos softwares considerados estado da arte no momento, a análise de morfometria por meio do FREESURFER (http://surfer.nmr.mgh.harvard.edu) e DTI, MTR e RMF pelo FSL (htt://fsl.fmrib.ox.ac.uk/fsl), e posteriormente registradas e normalizadas para um atlas (MNI - Montreal Neurology Institute). Com as informações de registro e normalização e por meio de máscaras obtivemos dados das neuroimagens, as subdividindo em múltiplas estruturas corticais e subcorticais, e os comparamos, avaliando as diferenças dos dados dentro de cada técnica utilizada e posteriormente comparando a acurácia diagnóstica de cada técnica e de todas em conjunto. A análise morfométrica demonstrou redução do volume do corpo caloso nas regiões central (p=0,025) e médio posterior (p=0,005) e maior volume do líquido cefalorraquidiano (LCR) (p=0,039) no grupo paciente e tanto DTI e MTR evidenciaram extensas alterações da substância branca cerebral, comprometendo múltiplos tractos e fascículos, principalmente cerebrais. Dos paradigmas empregados na RMF caracterizaram que na média os pacientes apresentavam maior processamento nos lobos frontal, parietal e temporal esquerdos. As técnicas com maior capacidade de classificação segundo os dados foram RMF (área embaixo da curva de até 0,95), MTR (AEC de 0,94) e morfometria (0,76), entretanto, a convergência dos dados das múltiplas técnicas alcançou eficácia de 100%.