Le réseau neuronal graphique peut détecter la dysplasie corticale focale épileptogène

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examiné médicalement par Carmen Pope, bpharm. Dernière mise à jour le 19 mars 2025.

par Elana Gotkine Healthday Reporter

WEDNESDAY, March 19, 2025 -- A graph neural network using data from the Multicenter Epilepsy Lesion Detection (MELD) Project (MELD Graph) can detect epileptogenic focal cortical dysplasia (FCD) on magnetic resonance imaging (MRI) scans, with improved positive predictive value (PPV) compared with an existing algorithm, according to a study published online Feb. 24 in JAMA Neurology.

Mathilde Ripart, Ph.D., de l'UCL Great Ormond Street Institute of Child Health à Londres, et ses collègues ont examiné l'efficacité et l'interprétabilité des réseaux de neurones graphiques pour détecter automatiquement les lésions du FCD sur les analyses IRM dans une étude diagnostique multicentrique. Les données RETRospectives IRM ont été obtenues à partir de 23 centres d'épilepsie dans le monde entre 2018 et 2022. Les données de 20 centres ont été divisées en cohortes de formation et de test, et les données de trois centres ont été utilisées pour les tests indépendants du site. Le graphique MELD a été formé pour identifier le FCD sur les caractéristiques basées sur la surface; La performance a été comparée à celle d'un algorithme existant. Dans l'ensemble, 34 caractéristiques d'IRM basées sur la surface et des masques de lésions manuelles ont été obtenus auprès de 703 patients atteints d'épilepsie liée au FCD et 482 témoins.

Les chercheurs ont constaté que le graphique MELD avait une sensibilité de 81,6 et 63,7% chez les patients confirmés histopathologiquement sans crise un an après la chirurgie et chez les patients IRM négatifs atteints de FCD, respectivement, dans l'ensemble de données de test. Le PPV était de 67% pour 260 patients dans l'ensemble de données de test, contre 39% en utilisant un algorithme de base existant. Dans la cohorte de test indépendante, les PPV correspondants étaient de 76 et 46%.

"Avec des performances améliorées sur les méthodes existantes, les prédictions interprétables, les scores de confiance des modèles et les rapports de patients individuels, le graphique MELD peut soutenir l'intégration des outils de détection de lésion dans le flux de travail radiologique", "les auteurs écrivent.

Plusieurs auteurs ont divulgué des liens avec l'industrie biopharmaceutique.

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Avertissement: Les données statistiques dans les articles médicaux fournissent des tendances générales et ne concernent pas les individus. Les facteurs individuels peuvent varier considérablement. Recherchez toujours des conseils médicaux personnalisés pour les décisions de santé individuelles.

Source: Healthday

Publié : 2025-03-20 06:00

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