Fusion of MRI and CT with Subdural Grid Electrodes

Abstract

In patients with drug-resistant focal epilepsies subdural grid electrodes may be implanted to determine the seizure onset zone and eloquent cortex areas. Since the spatial relationship of the grid to the underlying brain is poorly visualized on MRI, we co-registered MRI before and CT after implantation of subdural grid electrodes. In this study we sought an appropriate algorithm to combine both imaging modalities. We compared six different co-registration algorithms including surface-oriented, mutual information-based and landmark-based methods. The resulting overlay matrices were analyzed by calculating rotational and translational shifts and by judging co-registered MRI and CT scans visually. A brain surface oriented method had the lowest rotational (axial 0.7 ± 0.6°; coronal 1.7 ± 1.1°; sagittal 1.9 ± 1.8°) and translational shifts (3.7 ± 1.3 mm). It was judged visually to be the best, had a low intra- and inter-observer variability, and lasted approximately 15 minutes. This algorithm is recommended when co-registering MRI before and CT after implantation of subdural grid electrodes. Skin-, voxel-, and landmark-based algorithms are less accurate, which is most likely due to postsurgical deformation of extra- and intracranial soft tissue.

Zusammenfassung

Im Rahmen der prächirurgischen Abklärung werden bei Patienten mit medikamentös therapierefraktären fokalen Epilepsien häufig subdurale Gitterelektroden implantiert, um die Zone des Anfallursprungs und sog. eloquente Kortexareale zu lokalisieren. Weil die Lagebeziehung der Gitterelektroden zum darunter liegenden Hirnparenchym im MRT schwierig zu beurteilen ist, ko-registrieren wir MRTs vor mit CTs nach der Implantation von Gitterelektroden. Ziel dieser Studie war es, einen geeigneten Ko-Registrierungs-Algorithmus zu finden. Es wurden sechs verschiedene Oberflächen-, Voxel- oder Landmarken-basierte Algorithmen verglichen, in dem wir Rotations- und Translations-Abweichungen berechneten und die ko-registrierten Aufnahmen visuell beurteilten. Das Hirnoberflächen-„Matching” hatte die geringsten Rotations- (axial 0,7 ± 0,6°; koronar 1,7 ± 1,1°; sagittal 1,9 ± 1,8°) und Translations-Abweichungen (3,7 ± 1,3 mm). Es wurde visuell am besten beurteilt, hatte eine geringe Intra- und Interrater-Variabilität und dauerte ungefähr 15 Minuten. Dieser Algorithmus wird favorisiert, um MRTs vor mit CTs nach der Implantation von Gitterelektroden zu ko-registrieren. Hautoberflächen-, Voxel- und Landmarken-basierte Algorithmen sind wahrscheinlich wegen der Kompression des Hirnparenchyms und der postoperativen Weichteilschwellung weniger akkurat.

Key words

MRI CT co-registration - 3D-reconstruction - grid electrodes - epilepsy surgery

Schlüsselwörter

Ko-Registrierung - MR-CT - 3D-Rekonstruktion - Gitterelektroden - Epilepsiechirurgie

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1 Sinn der Ergänzung: Reviewer 1 fragte, ob die Matchings der anderen Untersucher zur Bewertung der sechs Methoden dienten (= Missverständnis).