用于确定立体定向的脑部靶标的方法技术

本发明专利技术涉及一种用于确定立体定向的脑部靶标(包括至少一个靶标点)的方法，所述方法包括以下步骤：‑选择在治疗后在至少一个靶标点处测量的结果大于或等于阈值的患者，对所述患者中的每一个进行术后成像；‑处理所述术后成像以确定所述至少一个靶标点的坐标；‑选择脑部标记点；‑处理所述术后成像以确定所述标记点的坐标；‑创建学习数据库，其包括为所有选定的患者确定的靶标点的坐标和标记点的坐标；‑通过使用所述学习数据库和监督统计学习方法，确定预测函数，其根据标记点的坐标给出至少一个靶标点的坐标；‑处理待治疗的新患者的术前成像以确定所述新患者的标记点的坐标；‑根据为所述新患者确定的标记点的坐标，利用所述预测函数以获得所述新患者的至少一个靶标点的坐标。

【技术实现步骤摘要】
【国外来华专利技术】用于确定立体定向的脑部靶标的方法
本专利技术属于神经外科领域，更具体涉及一种神经外科干预前的准备方法。本专利技术更具体地涉及一种用于精确确定立体定向的脑部靶标的方法。本专利技术可以特别涉及一种用于确定要被刺激的脑部靶标的方法，该确定步骤作为在用于深脑部刺激的电极植入之前的准备步骤。
技术介绍
确定脑部靶标在任何神经外科治疗方案(特别是在立体定向方面)中都是必不可少的。立体定向是一种神经外科技术，它利用医学成像辅助的三维识别颅内结构的方法，以根据位于脑内部的点来精确确定神经外科医生必须干预的脑部某个区域的体积和位置或病变的体积和位置。一种干预可以是深脑部刺激(DBS)。深脑部刺激是一种非常有效的外科技术，用于缓解具有神经系统病理的患者的病情，诸如帕金森病、特发性震颤、肌张力障碍、强迫症、图雷特综合征、顽固性癫痫，或者相当严重的难治性抑郁症等。深脑部刺激包括刺激脑部深处过度活跃的结构。刺激可能会抑制或激活神经元，其目标是调整神经网络的功能。它可以减轻甚至消除症状并改善对常规治疗有抗性的患者的生活质量。深脑部刺激通常通过将电极植入与神经核(nucleus)相对应的脑部结构中来进行，并且一般通常是灰质(神经细胞体)中的神经核的一部分。在本说明书的其余部分，术语“神经核”可以指神经核或神经核的一部分。电极接收低强度的电流，从而将其输送到靶标神经核。深脑部刺激靶向的大脑结构依据要治疗的病理而异：底丘脑核(STN)用于治疗帕金森病，丘脑腹侧中间核(VIM)用于治疗特发性震颤，内苍白球(GPi)治疗肌张力障碍和某些类型的帕金森病。除了内苍白球，这些神经核的尺寸不超过几毫米。该技术带来的挑战包括识别(即定义和/或定位)要刺激的核、标记(即靶向)所识别的核和使刺激电极就位。第一个挑战涉及确认要刺激的神经核。例如，关于VIM，存在多种对人类丘脑的命名法，导致对VIM的确认存在分歧。与VIM相比，STN的解剖学定义问题没有那么严重。然而，分歧仍然存在，比如对于应该刺激STN的哪个子部分，或者甚至是否STN之上的纤维(“未定带”)实际上并非最佳靶标。即使解决了该确认问题，仍然存在其他挑战：定位所确认的神经核并因此使刺激电极就位。例如，虽然可以使用磁共振成像(MRI)来定位用于治疗肌张力障碍的GPi核，但使用在当前立体定向实践中能够使用的MRI(通常具有1.5或3特斯拉的磁场的MRI)来定位STN核和VIM核则要困难得多，甚至不可能定位。因此，虽然某些神经核的定位由于MRI的进步而确实得到了改善——例如，系列MRI的组合使得能够将STN核可视化(3DT1、T2、SWI(“磁敏感加权成像”)、FGATIR(“快速灰质采集反转恢复”)、FLAIR(“液体衰减反转恢复”)系列)——但已经证明，通过MRI以放射学方式可视化的STN核与刺激起作用的STN核并未精确地对应(这可以使用稍后描述的术中电生理记录技术进行测量)，其具有在个体水平上可见的超过5毫米的误差。对于这些较不可见或不可定位的区域，基于立体定向图谱实施所谓“间接”定位技术是已知的实践。这些间接定位技术的原理是拥有笛卡尔参考系，其中包含可以通过MRI容易识别的解剖学标记点，以及给出不同脑部区域(例如，不同脑核)位置的图谱，但并非所有区域都可以通过MRI识别。其原理是利用所述图谱，根据全部或部分标记点，定位任何个体脑部中任意区域的位置。使用一组在标记点与图谱中的点之间的比例的函数，从而可以对任何脑部进行校准，无论其大小或解剖学特性如何。在对脑部进行研究时，立体定向图谱的使用范围更广，远远超出DBS的应用。一个已知的实例是Talairach图谱或坐标。这个参考系的中心(即坐标x＝0,y＝0,z＝0的点)是前连合在中矢状面(即与脑的内表面平行的平面也称为半球间平面)中的上缘和后缘；这一点，称为“CA”(也称为“AC”)，在MRI中很容易看到。使用另一个参考点：后连合的下缘和前缘(仍在中矢状面中)；这一点，称为“CP”(也称为“PC”)在MRI中也很容易看到。坐标系的三个轴定义如下：Oy轴通过CA和CP并指向头骨的前方。Oz轴是矢状面的轴，其垂直于Oy并通过CA。它朝向头骨的顶部。最后，Ox轴是通过CA的与Oy和Oz正交的轴；它从左至右取向。另一个实例是Schaltenbrand图谱，它使得能够通过将线段(segment)[CACP]的中点(称为中连合点(mid-commissuralpoint))作为立体定向参考系的中心来简化Talairach系统。点CA和点CP分别代表前连合和后连合的解剖学中心。一旦根据要治疗的病理确认了要刺激的神经核，就可以使用可通过MRI识别的标记点在所使用的图谱中对其进行定位。在深度刺激时，刺激电极应置于以这种方式间接识别的神经核中。已知的间接定位技术的问题在于它们基于脑部的比例的假设，就像两点之间距离的可变性可以解释所有观察到的解剖学可变性，但事实并非如此。因此，这必然导致靶向不准确，这可能对深脑部刺激极为不利。为了弥补这些定位的不准确，以确保电极正确定位在靶标中，目前的手术不会在没有电生理记录和术中临床测试的情况下进行。术中电生理记录的原理是在假定包含解剖学靶标的区域中植入平行微电极，以刺激该区域的神经元并在术中记录所述刺激的效果。这种技术可以优化电极的最终位置，从而改善靶向。虽然这种技术提高了靶向的准确性，但它却极为冗长(操作时间约为7到10小时)，并且带来感染风险，且出血风险的增大与所使用的记录微电极的数量成正比。此外，并不总是容易精确地实现电极的最终植入。最后，外科手术需要患者的参与，以便能够测试刺激的临床效果，从而优化电极的位置。因此，它必须在局部麻醉下进行，这对患者来说极为不适。上述技术基于一种方法，包括定义要刺激的神经核，然后靶向所述神经核，然后在DBS的情况下使刺激电极就位。对获得的结果的分析可以导致刺激电极的位置和/或解剖学靶标在所使用的参考系(通常是Schaltenbrand或Talairach参考系)中的定位被移动。另一种技术包括间接的方法，其包括确认深脑部刺激已成功的患者，确认电极在这些患者中的位置并将其与在MRI中易于识别的参考点相关联，然后利用所述参考点将其应用于要被治疗的新患者。这种方法可以避免将要刺激的神经核的识别、靶标定位(靶向)和刺激电极在靶标中的就位这些不准确因素混合在一起。在这种情况下，参考“临床靶标”或“功能靶标”，考虑基于已起作用的临床病例来确定刺激靶标。这种方法在Caire的论文“Intraoperativeimagingofdeepbrainstimulationelectrodesandproposalofanewmethodforindirectstereotacticlocationofthesubthalamictarget(深脑部刺激电极的术中成像和底丘脑靶标间接立体定向定位新方法的方案)”[原文标题“Imagerieper-opératoiredesélectrodesdestimulationcérébral本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种用于确定立体定向的脑部靶标的方法，所述靶标包括至少一个靶标点(PC')，所述方法在针对给定病理在所述靶标处进行神经外科治疗之前在处理器上实施并且包括以下步骤：/n-选择多(n)个临床病例患者，所述临床病例患者在针对所述病理进行治疗后在至少一个靶标点(PC)处测量的结果大于或等于阈值，对所述患者中的每一个进行术后成像；/n-选择数学坐标系，优选为正交笛卡尔坐标系；/n-处理所述术后成像，以便为每个选定的临床病例确定所述至少一个靶标点(PC)在所选定的坐标系中的全部或部分(p)坐标(X

【技术特征摘要】
【国外来华专利技术】20181116 FR 18605881.一种用于确定立体定向的脑部靶标的方法，所述靶标包括至少一个靶标点(PC')，所述方法在针对给定病理在所述靶标处进行神经外科治疗之前在处理器上实施并且包括以下步骤：
-选择多(n)个临床病例患者，所述临床病例患者在针对所述病理进行治疗后在至少一个靶标点(PC)处测量的结果大于或等于阈值，对所述患者中的每一个进行术后成像；
-选择数学坐标系，优选为正交笛卡尔坐标系；
-处理所述术后成像，以便为每个选定的临床病例确定所述至少一个靶标点(PC)在所选定的坐标系中的全部或部分(p)坐标(XPC，YPC，ZPC，VxPC，VyPC，VzPC)；
-选择多(m)个脑部标记点(PR)；
-处理所述术后成像，以便为每个选定的临床病例确定所述脑部标记点(PR)的全部或部分(3×m)坐标(XPR，YPR，ZPR)；
-创建学习数据库，其包括所有(n)选定临床病例的所述靶标点(PC)的已确定坐标和所述标记点(PR)的已确定坐标；
-通过使用所述学习数据库和监督统计学习方法，确定预测函数(F)，所述预测函数(F)根据所述标记点(PR)给出至少一个靶标点(PC)的坐标；
-处理要针对所述病理进行治疗的新患者的术前成像，以确定所述新患者的标记点(PR')的全部或部分坐标(XPR'，YPR'，ZPR')；
-根据为所述新患者确定的所述标记点(PR')的坐标，使用所述预测函数(F)以获得所述新患者的至少一个靶标点(PC')的坐标。


2.如权利要求1所述的方法，进一步包括以下步骤：
-使用交叉验证方法合并所述预测函数(F)，所述合并步骤得到合并预测函数(FC)，所述预测函数(FC)根据所述标记点(PR)给出至少一个靶标点(PC)的坐标；
所述使用所述预测函数(F)的步骤包括：使用所述合并预测函数(FC)。


3.如权利要求1或2所述的方法，所述为确定所述标记点(PR、PR')和/或所述至少一个靶标点(PC)的坐标而被处理的成像是至少一个MRI图像，优选为多个MRI图像。


4.如权利要求1至3中之一所述的方法，所述监督统计学习方法包括：在再生核希尔伯特空间中使用核岭回归方法。


5.如权利要求1至3中之一所述的方法，所述监督统计学习方法包括：使用支持向量机类型的方法。


6.如权利要求1至3中之一所述的方法，所述监督统计学习方法包括：使用神经网络类型的方法。


7.如权利要求2至6中之一所述的方法，所述...

【专利技术属性】
技术研发人员：朱利安·恩格哈特，奈吉布·泽米，艾曼纽·克尼，
申请(专利权)人：波尔多大学，波尔多理工学院，波尔多大学医学中心，法国国家科学研究中心，法国国家信息与自动化研究所，
类型：发明
国别省市：法国;FR