Ripartらは､ 難治性てんかんの原因となる限局性皮質異形成 (FCD) の検出精度向上を目的に､ 新たなAIモデル､ グラフニューラルネットワーク (MELD Graph) によるFCD自動検出アルゴリズムの有効性を国際多施設共同研究 (MELD研究) で検討した｡ その結果､ MELD Graphの感度は､ 病理組織学的に診断され術後1年間発作のない患者で81.6％､ MRI陰性の患者で63.7％であった｡ このほか､ MELD Graphは既存のアルゴリズムと比較して､ 陽性的中率 (PPV) が大幅に向上した｡

📘原著論文

Detection of Epileptogenic Focal Cortical Dysplasia Using Graph Neural NetworksA MELD Study. JAMA Neurol. 2025 Feb 24:e245406. Online ahead of print. PMID: 39992650

👨‍⚕️HOKUTO監修医コメント

limitationには､ 将来的にはMRI､ PET､ MEG､ EEGを含むマルチモーダルデータにディープラーニングを適用することで､ 神経放射線科医には見えなかったり知られていなかったりする複雑な特徴を学習できるようになるだろうと記載されています｡

関連コンテンツ

🔢 ACDスコア

てんかん重積状態後の予後予測

🔢 C-NORSEスコア

NORSEの診断補助ツール

※X (旧Twitter) の利用規約に基づき､ サブライセンスが認められている埋め込み形式でポストを紹介しています｡ 掲載停止のご希望がある場合は､ XのHOKUTO公式アカウント (@HOKUTOmed) までDMでご連絡をお願いします｡