Image guidance for brain metastases resection

Journal ArticleThe primary goal in removing a metastatic brain tumor is to maximize surgical resection while minimizing the risk of neurological injury. Intraoperative image guidance is frequently used in the resection of both primary and metastatic brain tumors. Stereotactic volumetric techniques allow for smaller craniotomies, facilitate lesion localization, and help neurosurgeons avoid eloquent structures. In turn, this leads to decreased patient morbidity and shorter hospitalizations. Image guidance is not without shortcomings, however, perhaps the most significant of which is inaccuracy of tumor resection associated with intraoperative brain shifts. The goal of this review is to expound on the uses of image guidance and discuss avoidance of technical pitfalls in the resection of cerebral metastatic lesions

Integrated navigation and visualisation for skull base surgery

Skull base surgery involves the management of tumours located on the underside of the brain and the base of the skull. Skull base tumours are intricately associated with several critical neurovascular structures making surgery challenging and high risk. Vestibular schwannoma (VS) is a benign nerve sheath tumour arising from one of the vestibular nerves and is the commonest pathology encountered in skull base surgery. The goal of modern VS surgery is maximal tumour removal whilst preserving neurological function and maintaining quality of life but despite advanced neurosurgical techniques, facial nerve paralysis remains a potentially devastating complication of this surgery. This thesis describes the development and integration of various advanced navigation and visualisation techniques to increase the precision and accuracy of skull base surgery. A novel Diffusion Magnetic Resonance Imaging (dMRI) acquisition and processing protocol for imaging the facial nerve in patients with VS was developed to improve delineation of facial nerve preoperatively. An automated Artificial Intelligence (AI)-based framework was developed to segment VS from MRI scans. A user-friendly navigation system capable of integrating dMRI and tractography of the facial nerve, 3D tumour segmentation and intraoperative 3D ultrasound was developed and validated using an anatomically-realistic acoustic phantom model of a head including the skull, brain and VS. The optical properties of five types of human brain tumour (meningioma, pituitary adenoma, schwannoma, low- and high-grade glioma) and nine different types of healthy brain tissue were examined across a wavelength spectrum of 400 nm to 800 nm in order to inform the development of an Intraoperative Hypserpectral Imaging (iHSI) system. Finally, functional and technical requirements of an iHSI were established and a prototype system was developed and tested in a first-in-patient study

Methods for interventional magnetic resonance imaging

This thesis has as its central aim to demonstrate, develop, discuss and promote new methods and technology for improving interventional low field magnetic resonance imaging. The work addresses problems related to accurate localization of minimally invasive surgical tools by describing novel devices and improvements to prior art techniques, such as optical tracking. In addition to instrument guidance, ablative treatment of liver tumours is discussed in connection with low field temperature measurement and the work describes suitable sequences for qualitative temperature imaging. For instrument localization, a method utilising ex vivo Overhauser enhancement of a catheter like structure was demonstrated. An enhancement factor of 10 was achieved, proving that a substantial signal gain is possible through the use of ex vivo-enhanced liquid. Similarly, a method for biopsy needle tip tracking was developed; where the position of the tip was tracked with a signal from a miniaturized electron spin resonance sample and gradient pulses. At an update rate of 10 samples per second, the accuracy was measured to be better than ±2 mm within a homogeneous sphere of 300 mm. Optical tracking methods concentrated on new indications of use for the developed optical tracking system and associated software: The system was applied to guide the needle 35 times into first sacral root foramina, with a success rate of 97%. It was also used in five bone biopsies, all of which were performed successfully, the samples allowed for a pathologic diagnosis, and the percutaneous procedures could be performed in less than 40 minutes. A new patient tracker device was developed for staged neurosurgical procedures and demonstrated with two patient cases. In the temperature measurement study, spin echo, gradient echo and completely balanced steady-state free precession sequences were optimized for maximal temperature sensitivity and the optimized sequences compared. The steady-state sequence seemed the most promising for the prediction of ablated volume in liver.reviewe

Diffusion and Perfusion MRI in Paediatric Posterior Fossa Tumours

Brain tumours in children frequently occur in the posterior fossa. Most undergo surgical resection, after which up to 25% develop cerebellar mutism syndrome (CMS), characterised by mutism, emotional lability and cerebellar motor signs; these typically improve over several months. This thesis examines the application of diffusion (dMRI) and arterial spin labelling (ASL) perfusion MRI in children with posterior fossa tumours. dMRI enables non-invasive in vivo investigation of brain microstructure and connectivity by a computational process known as tractography. The results of a unique survey of British neurosurgeons’ attitudes towards tractography are presented, demonstrating its widespread adoption and numerous limitations. State-of-the-art modelling of dMRI data combined with tractography is used to probe the anatomy of cerebellofrontal tracts in healthy children, revealing the first evidence of a topographic organization of projections to the frontal cortex at the superior cerebellar peduncle. Retrospective review of a large institutional series shows that CMS remains the most common complication of posterior fossa tumour resection, and that surgical approach does not influence surgical morbidity in this cohort. A prospective case-control study of children with posterior fossa tumours treated at Great Ormond Street Hospital is reported, in which children underwent longitudinal MR imaging at three timepoints. A region-of-interest based approach did not reveal any differences in dMRI metrics with respect to CMS status. However, the candidate also conducted an analysis of a separate retrospective cohort of medulloblastoma patients at Stanford University using an automated tractography pipeline. This demonstrated, in unprecedented spatiotemporal detail, a fine-grained evolution of changes in cerebellar white matter tracts in children with CMS. ASL studies in the prospective cohort showed that following tumour resection, increases in cortical cerebral blood flow were seen alongside reductions in blood arrival time, and these effects were modulated by clinical features of hydrocephalus and CMS. The results contained in this thesis are discussed in the context of the current understanding of CMS, and the novel anatomical insights presented provide a foundation for future research into the condition

Deep Multimodality Image-Guided System for Assisting Neurosurgery

Intrakranielle Hirntumoren gehören zu den zehn häufigsten bösartigen Krebsarten und sind für eine erhebliche Morbidität und Mortalität verantwortlich. Die größte histologische Kategorie der primären Hirntumoren sind die Gliome, die ein äußerst heterogenes Erschei-nungsbild aufweisen und radiologisch schwer von anderen Hirnläsionen zu unterscheiden sind. Die Neurochirurgie ist meist die Standardbehandlung für neu diagnostizierte Gliom-Patienten und kann von einer Strahlentherapie und einer adjuvanten Temozolomid-Chemotherapie gefolgt werden. Die Hirntumorchirurgie steht jedoch vor großen Herausforderungen, wenn es darum geht, eine maximale Tumorentfernung zu erreichen und gleichzeitig postoperative neurologische Defizite zu vermeiden. Zwei dieser neurochirurgischen Herausforderungen werden im Folgenden vorgestellt. Erstens ist die manuelle Abgrenzung des Glioms einschließlich seiner Unterregionen aufgrund seines infiltrativen Charakters und des Vorhandenseins einer heterogenen Kontrastverstärkung schwierig. Zweitens verformt das Gehirn seine Form ̶ die so genannte "Hirnverschiebung" ̶ als Reaktion auf chirurgische Manipulationen, Schwellungen durch osmotische Medikamente und Anästhesie, was den Nutzen präopera-tiver Bilddaten für die Steuerung des Eingriffs einschränkt. Bildgesteuerte Systeme bieten Ärzten einen unschätzbaren Einblick in anatomische oder pathologische Ziele auf der Grundlage moderner Bildgebungsmodalitäten wie Magnetreso-nanztomographie (MRT) und Ultraschall (US). Bei den bildgesteuerten Instrumenten handelt es sich hauptsächlich um computergestützte Systeme, die mit Hilfe von Computer-Vision-Methoden die Durchführung perioperativer chirurgischer Eingriffe erleichtern. Die Chirurgen müssen jedoch immer noch den Operationsplan aus präoperativen Bildern gedanklich mit Echtzeitinformationen zusammenführen, während sie die chirurgischen Instrumente im Körper manipulieren und die Zielerreichung überwachen. Daher war die Notwendigkeit einer Bildführung während neurochirurgischer Eingriffe schon immer ein wichtiges Anliegen der Ärzte. Ziel dieser Forschungsarbeit ist die Entwicklung eines neuartigen Systems für die peri-operative bildgeführte Neurochirurgie (IGN), nämlich DeepIGN, mit dem die erwarteten Ergebnisse der Hirntumorchirurgie erzielt werden können, wodurch die Gesamtüberle-bensrate maximiert und die postoperative neurologische Morbidität minimiert wird. Im Rahmen dieser Arbeit werden zunächst neuartige Methoden für die Kernbestandteile des DeepIGN-Systems der Hirntumor-Segmentierung im MRT und der multimodalen präope-rativen MRT zur intraoperativen US-Bildregistrierung (iUS) unter Verwendung der jüngs-ten Entwicklungen im Deep Learning vorgeschlagen. Anschließend wird die Ergebnisvor-hersage der verwendeten Deep-Learning-Netze weiter interpretiert und untersucht, indem für den Menschen verständliche, erklärbare Karten erstellt werden. Schließlich wurden Open-Source-Pakete entwickelt und in weithin anerkannte Software integriert, die für die Integration von Informationen aus Tracking-Systemen, die Bildvisualisierung und -fusion sowie die Anzeige von Echtzeit-Updates der Instrumente in Bezug auf den Patientenbe-reich zuständig ist. Die Komponenten von DeepIGN wurden im Labor validiert und in einem simulierten Operationssaal evaluiert. Für das Segmentierungsmodul erreichte DeepSeg, ein generisches entkoppeltes Deep-Learning-Framework für die automatische Abgrenzung von Gliomen in der MRT des Gehirns, eine Genauigkeit von 0,84 in Bezug auf den Würfelkoeffizienten für das Bruttotumorvolumen. Leistungsverbesserungen wurden bei der Anwendung fort-schrittlicher Deep-Learning-Ansätze wie 3D-Faltungen über alle Schichten, regionenbasier-tes Training, fliegende Datenerweiterungstechniken und Ensemble-Methoden beobachtet. Um Hirnverschiebungen zu kompensieren, wird ein automatisierter, schneller und genauer deformierbarer Ansatz, iRegNet, für die Registrierung präoperativer MRT zu iUS-Volumen als Teil des multimodalen Registrierungsmoduls vorgeschlagen. Es wurden umfangreiche Experimente mit zwei Multi-Location-Datenbanken durchgeführt: BITE und RESECT. Zwei erfahrene Neurochirurgen führten eine zusätzliche qualitative Validierung dieser Studie durch, indem sie MRT-iUS-Paare vor und nach der deformierbaren Registrierung überlagerten. Die experimentellen Ergebnisse zeigen, dass das vorgeschlagene iRegNet schnell ist und die besten Genauigkeiten erreicht. Darüber hinaus kann das vorgeschlagene iRegNet selbst bei nicht trainierten Bildern konkurrenzfähige Ergebnisse liefern, was seine Allgemeingültigkeit unter Beweis stellt und daher für die intraoperative neurochirurgische Führung von Nutzen sein kann. Für das Modul "Erklärbarkeit" wird das NeuroXAI-Framework vorgeschlagen, um das Vertrauen medizinischer Experten in die Anwendung von KI-Techniken und tiefen neuro-nalen Netzen zu erhöhen. Die NeuroXAI umfasst sieben Erklärungsmethoden, die Visuali-sierungskarten bereitstellen, um tiefe Lernmodelle transparent zu machen. Die experimen-tellen Ergebnisse zeigen, dass der vorgeschlagene XAI-Rahmen eine gute Leistung bei der Extraktion lokaler und globaler Kontexte sowie bei der Erstellung erklärbarer Salienzkar-ten erzielt, um die Vorhersage des tiefen Netzwerks zu verstehen. Darüber hinaus werden Visualisierungskarten erstellt, um den Informationsfluss in den internen Schichten des Encoder-Decoder-Netzwerks zu erkennen und den Beitrag der MRI-Modalitäten zur end-gültigen Vorhersage zu verstehen. Der Erklärungsprozess könnte medizinischen Fachleu-ten zusätzliche Informationen über die Ergebnisse der Tumorsegmentierung liefern und somit helfen zu verstehen, wie das Deep-Learning-Modell MRT-Daten erfolgreich verar-beiten kann. Außerdem wurde ein interaktives neurochirurgisches Display für die Eingriffsführung entwickelt, das die verfügbare kommerzielle Hardware wie iUS-Navigationsgeräte und Instrumentenverfolgungssysteme unterstützt. Das klinische Umfeld und die technischen Anforderungen des integrierten multimodalen DeepIGN-Systems wurden mit der Fähigkeit zur Integration von (1) präoperativen MRT-Daten und zugehörigen 3D-Volumenrekonstruktionen, (2) Echtzeit-iUS-Daten und (3) positioneller Instrumentenver-folgung geschaffen. Die Genauigkeit dieses Systems wurde anhand eines benutzerdefi-nierten Agar-Phantom-Modells getestet, und sein Einsatz in einem vorklinischen Operati-onssaal wurde simuliert. Die Ergebnisse der klinischen Simulation bestätigten, dass die Montage des Systems einfach ist, in einer klinisch akzeptablen Zeit von 15 Minuten durchgeführt werden kann und mit einer klinisch akzeptablen Genauigkeit erfolgt. In dieser Arbeit wurde ein multimodales IGN-System entwickelt, das die jüngsten Fort-schritte im Bereich des Deep Learning nutzt, um Neurochirurgen präzise zu führen und prä- und intraoperative Patientenbilddaten sowie interventionelle Geräte in das chirurgi-sche Verfahren einzubeziehen. DeepIGN wurde als Open-Source-Forschungssoftware entwickelt, um die Forschung auf diesem Gebiet zu beschleunigen, die gemeinsame Nut-zung durch mehrere Forschungsgruppen zu erleichtern und eine kontinuierliche Weiter-entwicklung durch die Gemeinschaft zu ermöglichen. Die experimentellen Ergebnisse sind sehr vielversprechend für die Anwendung von Deep-Learning-Modellen zur Unterstützung interventioneller Verfahren - ein entscheidender Schritt zur Verbesserung der chirurgi-schen Behandlung von Hirntumoren und der entsprechenden langfristigen postoperativen Ergebnisse

Proceedings of the Sixth Deep Brain Stimulation Think Tank Modulation of Brain Networks and Application of Advanced Neuroimaging, Neurophysiology, and Optogenetics

The annual deep brain stimulation (DBS) Think Tank aims to create an opportunity for a multidisciplinary discussion in the field of neuromodulation to examine developments, opportunities and challenges in the field. The proceedings of the Sixth Annual Think Tank recapitulate progress in applications of neurotechnology, neurophysiology, and emerging techniques for the treatment of a range of psychiatric and neurological conditions including Parkinson’s disease, essential tremor, Tourette syndrome, epilepsy, cognitive disorders, and addiction. Each section of this overview provides insight about the understanding of neuromodulation for specific disease and discusses current challenges and future directions. This year’s report addresses key issues in implementing advanced neurophysiological techniques, evolving use of novel modulation techniques to deliver DBS, ans improved neuroimaging techniques. The proceedings also offer insights into the new era of brain network neuromodulation and connectomic DBS to define and target dysfunctional brain networks. The proceedings also focused on innovations in applications and understanding of adaptive DBS (closed-loop systems), the use and applications of optogenetics in the field of neurostimulation and the need to develop databases for DBS indications. Finally, updates on neuroethical, legal, social, and policy issues relevant to DBS research are discussed

Towards efficient neurosurgery: Image analysis for interventional MRI

Interventional magnetic resonance imaging (iMRI) is being increasingly used for performing imageguided neurosurgical procedures. Intermittent imaging through iMRI can help a neurosurgeon visualise the target and eloquent brain areas during neurosurgery and lead to better patient outcome. MRI plays an important role in planning and performing neurosurgical procedures because it can provide highresolution anatomical images that can be used to discriminate between healthy and diseased tissue, as well as identify location and extent of functional areas. This is of significant clinical utility as it helps the surgeons maximise target resection and avoid damage to functionally important brain areas. There is clinical interest in propagating the pre-operative surgical information to the intra-operative image space as this allows the surgeons to utilise the pre-operatively generated surgical plans during surgery. The current state of the art neuronavigation systems achieve this by performing rigid registration of pre-operative and intra-operative images. As the brain undergoes non-linear deformations after craniotomy (brain shift), the rigidly registered pre-operative images do not accurately align anymore with the intra-operative images acquired during surgery. This limits the accuracy of these neuronavigation systems and hampers the surgeon’s ability to perform more aggressive interventions. In addition, intra-operative images are typically of lower quality with susceptibility artefacts inducing severe geometric and intensity distortions around areas of resection in echo planar MRI images, significantly reducing their utility in the intraoperative setting. This thesis focuses on development of novel methods for an image processing workflow that aims to maximise the utility of iMRI in neurosurgery. I present a fast, non-rigid registration algorithm that can leverage information from both structural and diffusion weighted MRI images to localise target lesions and a critical white matter tract, the optic radiation, during surgical management of temporal lobe epilepsy. A novel method for correcting susceptibility artefacts in echo planar MRI images is also developed, which combines fieldmap and image registration based correction techniques. The work developed in this thesis has been validated and successfully integrated into the surgical workflow at the National Hospital for Neurology and Neurosurgery in London and is being clinically used to inform surgical decisions

Modern Developments in Transcranial Magnetic Stimulation (TMS) – Applications and Perspectives in Clinical Neuroscience

Transcranial magnetic stimulation (TMS) is being increasingly used in neuroscience and clinics. Modern advances include but are not limited to the combination of TMS with precise neuronavigation as well as the integration of TMS into a multimodal environment, e.g., by guiding the TMS application using complementary techniques such as functional magnetic resonance imaging (fMRI), electroencephalography (EEG), diffusion tensor imaging (DTI), or magnetoencephalography (MEG). Furthermore, the impact of stimulation can be identified and characterized by such multimodal approaches, helping to shed light on the basic neurophysiology and TMS effects in the human brain. Against this background, the aim of this Special Issue was to explore advancements in the field of TMS considering both investigations in healthy subjects as well as patients