Caratterizzazione dell'ippocampo mediante analisi testuale negli epilettici

Questo è un tentativo di studiare il corpo dell'ippocampo, la testa, la coda e le immagini di risonanza magnetica utilizzando tecniche di analisi computerizzata. L'obiettivo principale di questo studio è stato quello di caratterizzare i tessuti dell'ippocampo in due classi, normale ed epilettica, utilizzando l'analisi testuale. Le texture sono state estratte dalla matrice di dipendenza spaziale dei livelli di grigio utilizzando una finestra di 2020 pixel di angolo zero e distanza pari a un pixel. Le immagini sono state raccolte da scansioni cerebrali di risonanza magnetica per 18 pazienti che rappresentano le classi dello studio nel periodo compreso tra il 7/2011 e il 2/2012. Le immagini sono state analizzate da un radiologo esperto e il punteggio è stato accettato in caso di accordo con i risultati dell'EEG. Quindi sono state estratte le caratteristiche dalle sotto-immagini selezionate che mostrano solo la regione di interesse. Per classificare il campione nelle classi predefinite, è stata utilizzata un'analisi discriminante lineare con metodo stepwise. Lo stepwise ha selezionato un numero di caratteristiche su quindici. I risultati di questo studio hanno mostrato che l'accuratezza totale della classificazione è stata dell'83,3%, 80,6%, 91,7% e 79,6% rispettivamente per corpo, testa, coda e sagittale. La sensibilità è risultata pari a 72,2, 72,2, 94,4% e 79,6. La specificità è stata rispettivamente del 94,4%, 88,92%, 88,9% e 79,6%.