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.
作者：刘付金龙；刘高平；白义钧；李凤；陈钱；陈玖；王正阁；张冰
来源：中国医学影像技术 2023 年 39卷 9期
