Localização automática do núcleo subtalâmico para estimulação cerebral profunda na doença de Parkinson

Ricardo Miguel de Oliveira Moreira

Key information

Authors:

Ricardo Miguel de Oliveira Moreira (Ricardo Miguel de Oliveira Moreira)

Supervisors:

Susana de Almeida Mendes Vinga Martins (Susana de Almeida Mendes Vinga Martins); Jorge Manuel Mateus Martins (Jorge Manuel Mateus Martins)

Published in

November 18, 2016

Abstract

A estimulação cerebral profunda, que funciona pela emissão de pulsos da alta frequência em determinadas estruturas cerebrais, é um método de tratamento dos sintomas da doença de Parkinson. Durante o planeamento da cirurgia de implante cerebral dos elétrodos, o alvo de estimulação deve ser localizado de forma muito precisa. O alvo de estimulação mais comum para a doença de Parkinson é o núcleo subtalâmico e a sua localização nestes planeamentos é geralmente conseguida por métodos iterativos imagiológicos. O objetivo desta dissertação é propor um método automático de localização do núcleo subtalâmico para a melhoria dos métodos iterativos imagiológicos aplicados no planeamento das cirurgias. Duas abordagens são propostas neste trabalho. A primeira consiste em utilizar um conjunto de medições anatómicas a nível do cérebro e através dessas medições prever a localização dos alvos de estimulação a partir dos elétrodos já implantados. A segunda abordagem tem o mesmo princípio de funcionamento, mas em vez de medições anatómicas, é extraído um conjunto de features de pequenos volumes da imagem, localizados em torno do mesencéfalo e diencéfalo. Os testes realizados para as duas abordagens permitiram obter erros de modelos muito próximos daqueles que se obtiveram com os planeamentos efetuados, manualmente, para o mesmo conjunto de pacientes, pela equipa do Hospital de Santa Maria (1,55 e 2,67 milímetros para os erros ortogonais à trajetória e na trajetória do elétrodo, respetivamente). Os erros mínimos conseguidos foram 1,36 (ortogonal) e 2,28 (trajetória) milímetros. Deep brain stimulation, which works with the emission of high frequency pulses in specific brain structures, is a procedure used for the treatment of Parkinson’s disease. During the planning of the surgery of the electrode implants, the stimulation target must be located with extreme precision. The target selected for the treatment of Parkinson’s disease is usually the subthalamic nucleus and its location is normally obtained by iterative methods based on the observation of the brain images. The purpose of this work is to create a method for its automatic targeting. Two approaches are presented in this work. The first one considers a collection of anatomical measurements of the brain and uses them to predict the location of the implanted electrodes. The second one has the same working basis, however it uses a set of extracted features from small volumes of the medical image, located around the mesencephalon and the diencephalon. The errors obtained from both the approaches were very close to those from the planning. A procedure that was done manually for the same group of patients by the medical team from the hospital and the errors obtained were 1.55 and 2.67 millimeters for the component orthogonal to the electrode trajectory and for the component within the trajectory, respectively. The minimum errors obtained with the predictive models were 1.36 (orthogonal) and 2.28 (within trajectory) millimeters.