Célkitűzés - A funkcionális MR- (fMRI) vizsgálatok szerves részét képezik az idegsebészeti
beavatkozások előtt álló betegek kivizsgálásának. A mérések feldolgozása során számos
műtermékkel találkozhatunk (például mozgási, szuszceptibilitási), amik nehezíthetik
a kiértékelést. A fiziológiai jellegű műtermékek (légzés, szívverés) is jelentősen
módosítják a lokalizáció szenzitivitását és specificitását. A jelen közlemény célkitűzése,
hogy bemutassa a fiziológiai műtermékek azonosítására és csökkentésére használt módszer
hatékonyságát műtét előtt álló betegek vizsgálatánál. Betegek és módszer - Vizsgálatainkat
Siemens Magnetom Verio 3T MRI-készülékkel végeztük. A fiziológiai paramétereket
a készülékhez tartozó, MRI-kompatibilis eszközökkel rögzítettük. Tizennégy primer
agytumoros beteg műtét előtti fMR-vizsgálatát elemeztük. Az adatok feldolgozását MATLAB
szoftveres keretrendszerben SPM 12 programcsomaggal végeztük, a fiziológiai műtermékeket
RETROICOR/RVHR toolboxszal azonosítottuk és csökkentettük. A korrekcióval készült
és korrigálatlan aktivációs mintázatokat a Jaccard hasonlósági koefficienssel, valamint
Region of Interest (ROI) elemzéseket alkalmazva vetettük össze. Eredmények - Az alkalmazott,
konvolúciós modellen alapuló fiziológiai műtermék-mentesítéssel a ROI-elemzés után
mind az átlagértékekben (p < 0,0016), mind az elokvens területeken található aktivitások
kiterjedésében (p < 0,0013) szignifikáns eltérést találtunk. A ROI-k elemzésénél a
szórásban nem találtunk szignifikáns eltérést (F = 0,28). A RETROICOR program alkalmazásával
az elokvens területek definiálása egyértelműbbé vált (p < 0,009). A nem szignifikáns
voxelek száma is emelkedett a korrekciós algoritmus használata után (p < 0,001). Következtetések
- Az fMRI-képfeldolgozásnál a konvolúción alapuló fiziológiai műtermékeket csökkentő
módszert sikeresen alkalmaztuk az idegsebészeti műtétek tervezéséhez. A kapott aktivációs
mintázat megbízhatóbbá válik.
