脑功能网络拓扑属性改变支持向量机模型预测海马硬化型颞叶癫痫患者术后转归

摘要：

目的 基于海马硬化(HS)型颞叶癫痫(TLE)患者脑功能网络拓扑属性改变建立支持向量机(SVM)模型,观察其预测HS-TLE患者术后转归的价值.方法 回顾性收集34例因单侧HS-TLE接受前颞叶切除术(ATL)患者(HS-TLE组)及50名健康对照者(HC组);根据术后癫痫Engel分级将HS-TLE患者分为无癫痫发作(SF)亚组(Engel Ⅰa级,n=20)及癫痫发作(NSF)亚组(Engel Ⅰb～Ⅳ级,n=14).基于头部静息态功能MRI(rs-fMRI)图论分析组间及HS-TLE组内亚组间大脑网络节点拓扑属性的差异;基于亚组间存在显著差异的图论指标构建SVM模型预测HS-TLE患者术后转归,并评估其预测效能.结果 相比HC组,HS-TLE组患侧海马介数中心性降低,额下回岛盖部、额下回眶部等度中心性升高而双侧海马等度中心性降低,额下回三角部节点效率升高而海马、海马旁回及杏仁核节点效率降低.HS-TLE组内,相比NSF亚组,SF亚组患侧杏仁核及对侧直回、角回、颞中回介数中心性降低,而健侧枕上回、梭状回介数中心性升高;健侧枕上回和枕中回度中心性及节点效率均升高.SVM模型预测HS-TLE患者ATL术后转归的准确率为76.47％(26/34).结论 脑功能网络拓扑属性变化SVM模型可用于预测HS-TLE患者ATL术后转归.

关键词：癫痫、颞叶、磁共振成像、预后、图论、支持向量机

所属期刊栏目：39

分类号：R742.1;R445.2(神经病学与精神病学)

资助基金：南京市卫生科技发展专项资金项目;南京鼓楼医院临床研究专项资金项目

在线出版日期：2023-10-23（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：1295-1299