将患者 SEEG 植入手术前后 MRI 和 CT 检查的影像进行配准,深度对齐不同模态影像中的颅脑结构,使 CT 影像中的电极触点在 MRI 的颅内软组织分布中显形。配准过程需要在不同模态影像中进行精细的特征提取、特征匹配、坐标变换和优化插值等操作,确保配准的准确性。EEG-X 智能脑电分析平台提供了自适应的刚性配准和弹性配准功能,只需上传患者 SEEG 植入术前 MR 检查结果和术后 CT 影像便可一键选取合适方案完成数据配准操作,获得关于电极触点的颅内软组织分布图。
对 SEEG 电极植入后的 CT 影像进行电极标定,结合配准得到的变换矩阵可以将电极触点位置映射到颅内软组织分布中,为癫痫监测、病灶诊断和后续干预治疗提供精准的位置信息。传统上 SEEG 电极定标主要通过人工精细化操作完成,需要医生在不同视图的 CT 切片影像中逐一查找电极触点并对齐定标,操作量大,过程繁琐,培训和学习成本较高,且极易产生误标漏标的问题。EEG-X 智能脑电分析平台借助 CT 影像三维重建技术和强大的统计分析算法,充分发掘 SEEG 电极影像的空间分布信息、形态学信息和先验信息,实现了自适应电极过滤、重塑和分割,并具备了对电极触点全自动、高精度、强柔性的标定能力。医生借助 EEG-X 可以一键获得完整、准确、全面的各个电极触点坐标序列,极大节省临床工作时间和精力。
在对触点轮廓不清晰的电极进行标定时,EEG-X 相较于人工定标具有更高的分辨力。算法在三维点云影像重建的基础上,借助强大的统计分析技术,可以察觉数据中存在的微小特征,敏锐地捕获电极触点的位置,如“激光雷达”般精准,超越人类视觉感知的极限。此外,EEG-X 算法的自适应坐标修正技术,可以对查找到的触点进行区域自适应校正,使算法能够兼容实际情形中植入电极存在弯曲的情况,消除了坐标的系统性误差,大大提高了算法的鲁棒性和实用价值。