Resumen

El cuello de botella asociado a la validación de los parámetros del modelo de entropía ha limitado la aplicación de este modelo a las modernas tecnologías de imagen funcional, como la resonancia magnética funcional en estado de reposo (rfMRI). En este estudio, se desarrolló un algoritmo de optimización que podía elegir los parámetros del modelo de entropía multiescala (MSE), mientras que la eficacia optimizada para localizar el hemisferio epileptógeno se validó a través de la tasa de clasificación con un método de aprendizaje automático supervisado. Se recogieron y preprocesaron los datos rfMRI de 20 pacientes con epilepsia del lóbulo temporal mesial con indicadores positivos (los indicadores de hemisferio epileptógeno en la clínica) en la formación del hipocampo en el hemisferio izquierdo o derecho (divididos igualmente en dos grupos) en la resonancia magnética estructural. A continuación, se optimizaron estadísticamente tres parámetros del modelo MSE mediante la curva receiver operating characteristic (ROC) y el área bajo el valor de la curva ROC en el análisis de sensibilidad, y se utilizó la significación intergrupal de los valores de entropía optimizados para confirmar las áreas cerebrales biomarcadas sensibles al hemisferio epileptógeno. Por último, los valores de entropía optimizados de estas áreas cerebrales biomarcadas se consideraron la entrada de vectores de características para una máquina de vectores de soporte para clasificar el hemisferio epileptógeno, y la eficacia de la clasificación se validó de forma cruzada. Nueve áreas cerebrales biomarcadas fueron confirmadas por los valores de entropía optimizados, incluyendo la circunvolución frontal superior medial y la circunvolución parietal superior (p < 0,01). La precisión media de la clasificación fue superior al 90%. Se puede concluir que la combinación del modelo MSE optimizado con el modelo de aprendizaje automático puede confirmar con precisión el hemisferio epileptógeno mediante rfMRI. Con las potentes capacidades de interacción de la información de la comunicación 5G, el algoritmo de fijación lateral de la epilepsia que requiere potencia de cálculo puede integrarse en una plataforma en la nube. El lado de la demanda solo tiene que cargar los datos del paciente en la plataforma de servicios para realizar la evaluación preoperatoria de la epilepsia.

• Materias:Insuficiencia cardíaca Plataforma de servicios Filtro de orden óptimo Características clínicas Osteoporosis
• Subjects:Heart failure Platform services Optimal order filtering Clinical features Osteoporosis
• Palabras claves:hemisferio epileptógeno, áreas cerebrales biomarcadas, valores de entropía, modelo, parámetros, modelo MSE, imágenes por resonancia magnética funcional, giro frontal superior medial, pacientes con epilepsia del lóbulo temporal mesial, tecnologías modernas de imágenes funcionales.
• Keywords:epileptogenic hemisphere, biomarked brain areas, entropy values, model, parameters, MSE model, functional magnetic resonance imaging, medial superior frontal gyrus, mesial temporal lobe epilepsy patients, modern functional imaging technologies