Název: Graph Neural Networks in Epilepsy Surgery
Překlad názvu: Graph Neural Networks in Epilepsy Surgery
Autoři: Hrtoňová, Valentina ; MSc, Daniel Uher, (oponent) ; Filipenská, Marina (vedoucí práce)
Typ dokumentu: Diplomové práce
Rok: 2024
Jazyk: eng
Nakladatel: Vysoké učení technické v Brně. Fakulta elektrotechniky a komunikačních technologií
Abstrakt: [eng] [cze]
Úspěch epileptochirurgického zákroku závisí na přesné lokalizaci epileptogenní zóny (EZ), avšak pouze 60% pacientů je po operaci bez záchvatů, což je často způsobeno nepřesnou identifikací EZ. Tato práce představuje novou metodu lokalizace EZ využívající grafové neuronové sítě (GNN) k analýze interiktálních biomarkerů - konkrétně interiktálních spiků a relativní entropie. Modely GNN byly využity pro lokalizaci kontaktů elektrod v resekované zóně vzniku záchvatu na základě dat z interiktální stereoelektroencefalografie a validovány na souboru klinických dat 37 pacientů ze dvou institucí. Nejlépe hodnocený model GNN - Graph Attention Network - dosáhl mediánu Area Under the Receiver Operating Characteristic (AUROC) 0,971 a mediánu Area Under the Precision-Recall Curve (AUPRC) 0,525 v souboru 19 pacientů s dobrým pooperačním výsledkem, přičemž v obou metrikách statisticky významně překonal referenční model založený na četnosti spiků (Wilcoxon Signed Rank test, p Successful epilepsy surgery relies on precise localization of the epileptogenic zone (EZ), yet only about 60% of patients become seizure-free post-surgery often due to inaccurate EZ identification. This thesis presents a novel method for EZ localization using Graph Neural Networks (GNNs) to analyze interictal biomarkers, specifically interictal spikes and relative entropy. The GNN models were used to localize resected seizure-onset zone electrode contacts based on interictal stereoelectroencephalography data, validated on a clinical dataset of 37 patients from two institutions. The best-performing GNN model - Graph Attention Network - scored a median Area Under the Receiver Operating Characteristic (AUROC) of 0.971 and a median Area Under the Precision-Recall Curve (AUPRC) of 0.525 across a cohort of 19 patients with a good surgical outcome, significantly outperforming a benchmark model based on spike rates (Wilcoxon Signed Rank test, p
Klíčová slova: deep learning; epilepsy; epileptogenic zone; graph neural networks; intracranial EEG; postsurgical outcome prediction; seizure-onset zone; signal processing; deep learning; epilepsie; epileptogenní zóna; grafové neuronové sítě; intrakraniální EEG; predikce pooperačního výsledku; zpracování signálů; zóna počátku záchvatu

Instituce: Vysoké učení technické v Brně (web)
Informace o dostupnosti dokumentu: Plný text je dostupný v Digitální knihovně VUT.
Původní záznam: https://hdl.handle.net/11012/246221

Trvalý odkaz NUŠL: http://www.nusl.cz/ntk/nusl-617397


Záznam je zařazen do těchto sbírek:
Školství > Veřejné vysoké školy > Vysoké učení technické v Brně
Vysokoškolské kvalifikační práce > Diplomové práce