Submitted by PPG Medicina e Ci?ncias da Sa?de (medicina-pg@pucrs.br) on 2018-03-26T16:55:48Z No. of bitstreams: 1 RODRIGO_BRACCINI_MADEIRA_DA_SILVA_TES.pdf: 6388000 bytes, checksum: c5e864eb62bd553c3a29e7bad1b85fef (MD5) / Rejected by Tatiana Lopes (tatiana.lopes@pucrs.br), reason: Devolvido porque o pdf inserido no TEDE ? de outro aluno. on 2018-03-28T14:20:43Z (GMT) / Submitted by PPG Medicina e Ci?ncias da Sa?de (medicina-pg@pucrs.br) on 2018-03-28T14:24:15Z No. of bitstreams: 1 FERNANDA_MAJOLO_TES.pdf: 6002507 bytes, checksum: 764acb66fc06c518428a40b9eb5bdd26 (MD5) / Approved for entry into archive by Tatiana Lopes (tatiana.lopes@pucrs.br) on 2018-03-28T16:23:42Z (GMT) No. of bitstreams: 1 FERNANDA_MAJOLO_TES.pdf: 6002507 bytes, checksum: 764acb66fc06c518428a40b9eb5bdd26 (MD5) / Made available in DSpace on 2018-03-28T16:29:23Z (GMT). No. of bitstreams: 1 FERNANDA_MAJOLO_TES.pdf: 6002507 bytes, checksum: 764acb66fc06c518428a40b9eb5bdd26 (MD5) Previous issue date: 2018-01-11 / Coordena??o de Aperfei?oamento de Pessoal de N?vel Superior - CAPES / Malformations of cortical development (MDC) include a wide spectrum of Central Nervous System (CNS) disorders related to a complex process of cortex formation. Focal Cortical Dysplasia (FCD), a common type of MDC, is reported as the most frequent structural brain lesion found in children with refractory epilepsy to drug treatment undergoing surgery. Surgical treatment, with complete resection of the dysplastic lesion, is able to stop the seizure resistant to antiepileptic drugs, improving the individual's quality of life and reducing morbidity. FCD is characterized by multiple types of alterations both in cortical architecture and in cytologic abnormalities and it?s pathogenesis is still unknown. In 2004, Palmini et al. classified DCF according to white matter and cortical layer architecture. Taylor-type FCD is characterized by cortical laminar disorganization and dysplastic neurons, compromising the organization of the cortex into six-layered traditionally known. Understanding the mechanisms of action of neurological diseases has involved the use of animal models. However, in the case of brain development of epileptic syndromes, many decades of study have failed to provide a conclusive insight of their mechanisms. Modeling neurological diseases is especially attractive for the application of induced pluripotent stem cells (iPSCs), making possible to derive specific neurons for in vitro studies, contributing to the investigation of the disease. The aim of the present study was to investigate the possible differences in neurogenesis and neurodifferentiation of iPSCs from fibroblasts of individuals affected by Taylor-type FCD and normal individuals. iPSCs were generated from skin fibroblasts of two FCD individuals and two healthy individuals, to form the control group. The reprogramming was done through the fibroblasts exposure to viral vectors containing the OCT4, KLF4, SOX2, and c-MYC genes and the clones were characterized by immunohistochemistry. iPSCs were neurodifferentiated and analyzed at the 14th, 22nd and 35th days. We also analyzed the brain tissue, fibroblasts and iPSCs cells from the individuals. Through qRT-PCR, the expression of 14 genes involved in the neurodifferentiation process were quantified. These genes are associated to neural migration and differentiation, synaptic aspects and Notch signaling. Both individuals were diagnosed with Taylor-type FCD, more specifically, type IIb. In general, individuals with dysplasia presented alterations in the relative quantification in the most genes analyzed compared to control individuals in all processes and study groups (fibroblasts, brain tissue, iPSCs 8 and neurodifferentiated cells). The genes involved in the neural migration and differentiation processes, as well as synaptic aspects and Notch signaling presented quite altered expressions in dysplastic individuals, with the beginning of the majority processes early, before the physiologically typical period. From the found results, we can infer that during the embryonic period, in the neurogenesis and neurodifferentiation process, individuals affected by the disease, possibly presents neuroblasts more sensitive to stimulus, presenting differences in the development of the Nervous System. These changes may be directly related to dysplastic brain development. This work extends the understanding of embryonic neurodevelopment, open up opportunities to further investigations of the involvement and influence of each genes analyzed in the pathogenesis of FCD, as well as in each mechanism of action involved in the brain development. / As Malforma??es do Desenvolvimento Cortical (MDC) re?nem uma ampla gama de patologias do Sistema Nervoso Central (SNC) relacionadas a um complexo processo de forma??o do c?rtex. A Displasia Cortical Focal (DCF), tipo comum de MDC, ? relatada como a les?o cerebral estrutural mais frequente encontrada em crian?as com epilepsia refrat?ria ao tratamento medicamentoso submetidas ? cirurgia. O tratamento cir?rgico, com a ressec??o completa da les?o displ?sica, ? capaz de cessar a convuls?o resistente a drogas antiepil?ticas, melhorando a qualidade de vida do indiv?duo e diminuindo a morbidade. A DCF ? caracterizada por m?ltiplos tipos de altera??es tanto na arquitetura cortical quanto em anormalidades citol?gicas e sua patog?nese ainda ? desconhecida. Em 2004, Palmini e colaboradores classificaram as DCF de acordo com observa??es na subst?ncia branca e na arquitetura da camada cortical. A DCF do tipo Taylor ? caracterizada por uma desorganiza??o laminar e neur?nios displ?sicos, comprometendo a organiza??o do c?rtex em seis camadas histol?gicas tradicionalmente conhecidas. A compreens?o dos mecanismos de a??o das doen?as neurol?gicas tem envolvido o uso de modelos animais. Por?m, no caso do desenvolvimento cerebral das s?ndromes epil?pticas muitas d?cadas de estudo n?o conseguiram fornecer uma vis?o conclusiva sobre seus mecanismos. Modelar doen?as neurol?gicas ? especialmente atraente para aplica??o das c?lulas pluripotentes induzidas (iPSCs), possibilitando derivar neur?nios espec?ficos do pr?prio paciente para estudos in vitro, contribuindo para a investiga??o da doen?a. O objetivo do presente estudo foi investigar as poss?veis diferen?as na neurog?nese e neurodiferencia??o de iPSCs a partir de fibroblastos de indiv?duos acometidos pela DCF do tipo Taylor e indiv?duos normais. As iPSCs foram geradas a partir de fibroblastos de pele de dois indiv?duos displ?sicos e dois indiv?duos saud?veis, para compor o grupo controle. A reprograma??o se deu atrav?s da exposi??o dos fibroblastos a vetores virais contendo os genes OCT4, KLF4, SOX2, e c-MYC e os clones gerados foram caracterizados por imunohistoqu?mica. As c?lulas iPSCs foram neurodiferenciadas e analisadas nos per?odos de 14, 22 e 35 dias. Tamb?m foram analisados o tecido cerebral, fibroblastos e c?lulas iPSCs dos indiv?duos. Atrav?s de qRT-PCR, a express?o de 14 genes envolvidos no processo de neurodiferencia??o foram quantificados. Estes genes est?o associados a migra??o e diferencia??o neural, 6 aspectos sin?pticos e sinaliza??o Notch. Ambos os indiv?duos foram diagnosticados com DCF do tipo Taylor, mais especificadamente, do tipo IIb. No geral, os indiv?duos displ?sicos apresentaram altera??es na quantifica??o relativa na maioria dos genes analisados comparados aos indiv?duos controle, em todos os processos e grupos de estudo (fibroblastos, tecido cerebral, iPSCs e c?lulas neurodiferenciadas). Os genes envolvidos nos processos de migra??o e diferencia??o neural, aspectos sin?pticos e sinaliza??o Notch apresentaram express?es bastante alteradas nos indiv?duos displ?sicos, com o in?cio da maioria dos processos precoces, antes do per?odo fisiologicamente t?pico. A partir dos resultados encontrados, podemos inferir que durante o per?odo embrion?rio, no processo de neurog?nese e neurodiferencia??o, indiv?duos acometidos pela doen?a, possivelmente possuem neuroblastos mais sens?veis a est?mulos, apresentando diferen?as no desenvolvimento do Sistema Nervoso. Essas altera??es podem estar diretamente relacionadas com a forma??o do c?rebro displ?sico. Este trabalho amplia a compreens?o do neurodesenvolvimento embrion?rio, abrindo portas para futuras investiga??es de forma mais aprofundada sobre o envolvimento e influ?ncia de cada um dos genes analisados na patog?nese da DCF, bem como em cada mecanismo de a??o envolvido na forma??o do c?rebro.

Este trabalho teve como objetivo estudar um caso específico de epilepsia refratária causada por uma má formação no tecido cerebral, denominada displasia cortical focal (DCF). Por ser uma má formação no cérebro, suas consequências aparecem desde a infância, em que ela, a DCF, é a principal causadora das epilepsias de caso refratário. O mapeamento da região com DCF geralmente é feito por meio de imagens de ressonância magnética em conjunto com outras técnicas, como, por exemplo, o PET (positron emission tomography), o EEG (eletroencefalograma) intracraniano, entre outras. Contudo, por serem técnicas muito caras, de difícil realização ou muito invasivas, e por sabermos que as regiões displásicas possuem uma rigidez diferente da do restante do cérebro, foi proposto nesta dissertação o estudo desses casos utilizando uma técnica barata, simples, não invasiva e sensível à rigidez tecidual, a elastografia por ultrassom, na qual, para causar a deformação do tecido cerebral, foram usadas próprias artérias internas do cérebro. Para tal estudo, criamos um algoritmo de processamento de dados com uma interface gráfica GUI (graphical user interface) capaz de mudar os parâmetros de processamento e ver seus resultados em tempo real. Em seguida, esse algoritmo foi estudado em um ambiente controlado em material mimetizador de tecido biológico (phantom), no qual construímos um bloco de 10 x 10 x 12cm3, preenchido com material que mimetiza as propriedades mecânicas e acústicas do tecido mole e inserimos nele uma bexiga canudo preenchida com um uido simulador de sangue e uma inclusão mais rígida do que a base do material, posicionada acima do canudo. Foi utilizado, também, um acionador mecânico pulsátil para simular a pulsação mecânica equivalente à pulsação sanguínea da artéria cerebral. Foram feitas imagens elastográcas e de velocidade utilizando somente a deformação causada pelo deslocamento da bexiga, no interior do phantom, e, através de uma transformada de Fourier, foi calculado o período de pulsação da bexiga. Vimos que as imagens elastográcas e de velocidade foram capazes de localizar a inclusão, e o processamento temporal pode nos mostrar com precisão a frequência de pulsação da bexiga canudo. Finalizada essa etapa laboratorial, zemos o mesmo procedimento, porém in vivo, para dois casos: um com DCF tipo III-B, no qual não enxergávamos nada no modo B; e outro com tipo II-B, no qual foi observado uma diferença de impedância mecânica pelo modo B. As imagens foram coletadas durante o procedimento cirúrgico pelo próprio cirurgião usando um transdutor microconvexo acoplado a uma plataforma de ultrassom, modelo Sonix RP, e processadas num segundo momento. Vimos, no primeiro caso, pelas imagens elastográcas, as regiões mais rígidas, supostamente displásicas, que não estavam aparecendo no modo B e, no segundo caso, uma região maior do que a apresentada no modo B. Nossos resultados das medidas de frequência da pulsação arterial, para ambas as situações, 61; 5BPM e 91BPM, caram bastante próximos do valor medido com o eletrocardiograma durante a coleta do sinal, 65BPM e 94BPM, respectivamente. Por meio dos resultados da análise histológica, pudemos conrmar que o que estávamos enxergando com nosso programa era realmente uma região displásica. Dessa forma, concluímos que nosso algoritmo funcionou bem para esses casos clínicos. / The mainly goal of this work was to study a specic case of refractory epilepsy generated by a malformation in the brain tissue, called focal cortical dysplasia (FCD). Due the fact it is a brain malformation its eects show up since the childhood where it is the principal epilepsy generator. The mapping of this region is usually made by magnetic resonance images with another technique, such as, for instance, the PET (position emition tomography), the EEG (electrocardiogram), and others. However, for the fact that these techniques are expensive, dicult to perform or invasive, and knowing that the dysplastic regions are stier than the regular brain tissue, it was proposed in this dissertation the use of ultrasound elastography as a cheaper, simpler and noninvasive image modality capable to detect dierences in the tissue stiness of the FCD region. To generate the strain in the brain tissue it was used the pulsation of the local arteries. To achieve our goal, we created a data processing algorithm in MATLAB with a graphic user interface (GUI) capable to change the processing parameters to see its results in real time. This algorithm was tested in phantom using a block of tissue mimicking material (10 x 10 x 12 cm3). A balloon of latex led with a blood mimicking uid was immersed in the middle of the phantom and a cylindrical inclusion of 1 cm of diameter was immersed above the balloon. The bulb of the balloon was keep outside of the phantom to be mechanically pressured by a dedicated magnetic actuator, simulating the mechanical pulsation of the brain arteries. The velocity and elastography images were studied using just the strain caused by the displacement of the wall of the balloon tube inside the phantom. The period of pulsation was precisely calculated from these images. After that, we did the same procedure in two in vivo cases: one with FCD type III-B; and the other with FCD type II-B. All our intraoperative images were acquired for the surgeons using a micro convex transducer linked to an Ultrasound platform (Sonix RP) and, then, processed o-line. In the B mode scanning we didnât see any formation inside the brain for the rst case, and for the second, we did. In the elastographic images we saw a clearly stiffer region in the rst case that was invisible in the B mode; and for the second case, we saw a bigger stiffer region than we saw in the B mode imaging too. And for both results, the arteria pulsation frequency, 61.5 BPM and 91 BPM, were veryclose to the measured value collected in the electrocardiogram during the surgery, 65 BPM and 94 BPM, respectively. Analyzing the histological results we could conrm that what we were showing in our elastographic images were FCD, indeed. Thereby we concluded that our algorithm had worked in these clinical data.

As displasias corticais focais constituem um grupo de malformações do desenvolvimento cortical cerebral. São consideradas a causa mais comum de epilepsia refratária na população pediátrica. A hemimegalencefalia faz parte deste grupo de malformação do desenvolvimento cortical e clinicamente devastadora em crianças, caracterizada pelo crescimento distorcido e anormal de um hemisfério cerebral. O mTOR (Mammalian Target of Rapamycin) é uma proteína quinase, que normalmente funciona como um regulador central de importantes funções fisiológicas, incluindo o crescimento e proliferação celular, metabolismo, autofagia, e sobrevivência e morte celular. O objetivo deste estudo foi identificar o defeito genético específico da hemimegalencefalia analisando os genes das vias de sinalização do mTOR. Foram selecionados 10 pacientes diagnosticados com hemimegalencefalia com faixa etária entre 0 á 18 anos de idade. Os pacientes submetidos ao procedimento cirúrgico foram designados para a coleta do material biológico (sangue e tecido encefálico) para análise genômica. Foram encontradas variantes somáticas de três genes relacionados a via mTOR com alto índice de patogenicidade, sendo elas; mutações missense na MTOR, HME 6584 (c.7255G> A, p.Glu2419Lys), HME 4146 (c.7498A> T, p.L7105f) mutações missense do gene PIK3CA, HME 4149 E542K (c.1624G> A), HME 4143 (c.1258T> C, p.C420R). A hipótese mediante esses resultados é que a mutação somática de genes que estão presentes na via mTOR podem ser uma das causas genéticas da HME. Essas observações sugeriram que a HME representa um espectro de distúrbios do neurodesenvolvimento resultando de distintas progenitoras que são determinados pelo tempo em que a mutação ocorreu durante o desenvolvimento cerebral. Pode-se esperar que uma mutação que ocorre precocemente durante o desenvolvimento afete um grande número de células e resulte em uma malformação maior, ao passo que a mesma mutação ocorrendo mais tarde no desenvolvimento poderia causar uma menor malformação. No futuro, numerosas mutações somáticas em genes conhecidos ou novos serão, sem dúvida, reveladas em amostras de cérebros ressecados e assim, possíveis correlações entre genótipos e fenótipos podem emergir, permitindo que o diagnóstico clínico genético ajude a prever o desfecho do paciente / Focal cortical dysplasias constitute a group of malformations of cerebral cortical development. They are considered the most common cause of refractory epilepsy in the pediatric population. Hemimegalencephaly is part of this group of malformation of cortical development and clinically devastating in children, characterized by the distorted and abnormal growth of a cerebral hemisphere. MTOR (Mammalian Target of Rapamycin) is a protein kinase, which normally functions as a central regulator of important physiological functions, including cell growth and proliferation, metabolism, autophagy, and cell death and survival. The aim of this study was to identify the specific genetic defect of hemimegalencephaly by analyzing the genes of the mTOR signaling pathways. Ten patients diagnosed with hemimegalencephaly with ages ranging from 0 to 18 years of age were selected. Patients submitted to the surgical procedure were assigned to the collection of biological material (blood and brain tissue) for genomic analysis. Somatic variants of three genes related to the mTOR pathway with high pathogenicity index were found; missense mutations in the MTOR, HME 6584 (c.7255G> A, p.Glu2419Lys), HME 4146 (c.7498A> T, p.Leu7105Phe) missense mutations of the PIK3CA gene, HME 4149 (c.1624G> A Glu542Lys), HME 4143 (c.1258 -> C, p.Cys420Arg). The hypothesis by these results is that the somatic mutation of genes that are present in the mTOR pathway may be one of the genetic causes of HME. These observations have suggested that HME represent a spectrum of neurodevelopmental disorders resulting from distinct progenitors that are determined by the time the mutation occurred during brain development. A mutation that occurs early in development may be expected to affect a large number of cells and result in a larger malformation, whereas the same mutation occurring later in development could cause a minor malformation. In the future, numerous somatic mutations in known or new genes will undoubtedly be revealed in samples of resected brains and thus, possible correlations between genotypes and phenotypes may emerge, allowing genetic clinical diagnosis to help predict the outcome of the patient

Este trabalho teve como objetivo estudar um caso específico de epilepsia refratária causada por uma má formação no tecido cerebral, denominada displasia cortical focal (DCF). Por ser uma má formação no cérebro, suas consequências aparecem desde a infância, em que ela, a DCF, é a principal causadora das epilepsias de caso refratário. O mapeamento da região com DCF geralmente é feito por meio de imagens de ressonância magnética em conjunto com outras técnicas, como, por exemplo, o PET (positron emission tomography), o EEG (eletroencefalograma) intracraniano, entre outras. Contudo, por serem técnicas muito caras, de difícil realização ou muito invasivas, e por sabermos que as regiões displásicas possuem uma rigidez diferente da do restante do cérebro, foi proposto nesta dissertação o estudo desses casos utilizando uma técnica barata, simples, não invasiva e sensível à rigidez tecidual, a elastografia por ultrassom, na qual, para causar a deformação do tecido cerebral, foram usadas próprias artérias internas do cérebro. Para tal estudo, criamos um algoritmo de processamento de dados com uma interface gráfica GUI (graphical user interface) capaz de mudar os parâmetros de processamento e ver seus resultados em tempo real. Em seguida, esse algoritmo foi estudado em um ambiente controlado em material mimetizador de tecido biológico (phantom), no qual construímos um bloco de 10 x 10 x 12cm3, preenchido com material que mimetiza as propriedades mecânicas e acústicas do tecido mole e inserimos nele uma bexiga canudo preenchida com um uido simulador de sangue e uma inclusão mais rígida do que a base do material, posicionada acima do canudo. Foi utilizado, também, um acionador mecânico pulsátil para simular a pulsação mecânica equivalente à pulsação sanguínea da artéria cerebral. Foram feitas imagens elastográcas e de velocidade utilizando somente a deformação causada pelo deslocamento da bexiga, no interior do phantom, e, através de uma transformada de Fourier, foi calculado o período de pulsação da bexiga. Vimos que as imagens elastográcas e de velocidade foram capazes de localizar a inclusão, e o processamento temporal pode nos mostrar com precisão a frequência de pulsação da bexiga canudo. Finalizada essa etapa laboratorial, zemos o mesmo procedimento, porém in vivo, para dois casos: um com DCF tipo III-B, no qual não enxergávamos nada no modo B; e outro com tipo II-B, no qual foi observado uma diferença de impedância mecânica pelo modo B. As imagens foram coletadas durante o procedimento cirúrgico pelo próprio cirurgião usando um transdutor microconvexo acoplado a uma plataforma de ultrassom, modelo Sonix RP, e processadas num segundo momento. Vimos, no primeiro caso, pelas imagens elastográcas, as regiões mais rígidas, supostamente displásicas, que não estavam aparecendo no modo B e, no segundo caso, uma região maior do que a apresentada no modo B. Nossos resultados das medidas de frequência da pulsação arterial, para ambas as situações, 61; 5BPM e 91BPM, caram bastante próximos do valor medido com o eletrocardiograma durante a coleta do sinal, 65BPM e 94BPM, respectivamente. Por meio dos resultados da análise histológica, pudemos conrmar que o que estávamos enxergando com nosso programa era realmente uma região displásica. Dessa forma, concluímos que nosso algoritmo funcionou bem para esses casos clínicos. / The mainly goal of this work was to study a specic case of refractory epilepsy generated by a malformation in the brain tissue, called focal cortical dysplasia (FCD). Due the fact it is a brain malformation its eects show up since the childhood where it is the principal epilepsy generator. The mapping of this region is usually made by magnetic resonance images with another technique, such as, for instance, the PET (position emition tomography), the EEG (electrocardiogram), and others. However, for the fact that these techniques are expensive, dicult to perform or invasive, and knowing that the dysplastic regions are stier than the regular brain tissue, it was proposed in this dissertation the use of ultrasound elastography as a cheaper, simpler and noninvasive image modality capable to detect dierences in the tissue stiness of the FCD region. To generate the strain in the brain tissue it was used the pulsation of the local arteries. To achieve our goal, we created a data processing algorithm in MATLAB with a graphic user interface (GUI) capable to change the processing parameters to see its results in real time. This algorithm was tested in phantom using a block of tissue mimicking material (10 x 10 x 12 cm3). A balloon of latex led with a blood mimicking uid was immersed in the middle of the phantom and a cylindrical inclusion of 1 cm of diameter was immersed above the balloon. The bulb of the balloon was keep outside of the phantom to be mechanically pressured by a dedicated magnetic actuator, simulating the mechanical pulsation of the brain arteries. The velocity and elastography images were studied using just the strain caused by the displacement of the wall of the balloon tube inside the phantom. The period of pulsation was precisely calculated from these images. After that, we did the same procedure in two in vivo cases: one with FCD type III-B; and the other with FCD type II-B. All our intraoperative images were acquired for the surgeons using a micro convex transducer linked to an Ultrasound platform (Sonix RP) and, then, processed o-line. In the B mode scanning we didnât see any formation inside the brain for the rst case, and for the second, we did. In the elastographic images we saw a clearly stiffer region in the rst case that was invisible in the B mode; and for the second case, we saw a bigger stiffer region than we saw in the B mode imaging too. And for both results, the arteria pulsation frequency, 61.5 BPM and 91 BPM, were veryclose to the measured value collected in the electrocardiogram during the surgery, 65 BPM and 94 BPM, respectively. Analyzing the histological results we could conrm that what we were showing in our elastographic images were FCD, indeed. Thereby we concluded that our algorithm had worked in these clinical data.

A displasia cortical focal (DCF) é uma das causas mais frequentes de epilepsia refratária. Na clínica, diferentes informações são usadas para localizar o foco epileptogênico, mas nenhum método é autossuficiente para evidenciar o local original das crises, associado com a presença da DCF. Embora haja relatos na literatura indicando alterações no padrão de distribuição de tons de cinza e morfologia dos voxels decorrentes da DCF, algumas limitações dos métodos desenvolvidos ainda impedem a utilização clínica. Nossa proposta foi investigar a capacidade de identificar DCF através de análises de espessura cortical e padrões de textura em imagens estruturais de Ressonância Magnética (RM), validando os métodos desenvolvidos a partir uma base de imagens retrospectiva, cujo tecido epileptogênico já havia sido ressecado e a DCF confirmada em análise histológica. A caracterização das DCF foi feita a partir da segmentação automática de tecido cortical saudável em conjunto com a segmentação manual da DCF feita por um especialista, e consiste na geração de mapas de característica e extração de valores de distribuições para comparação em análise estatística. Investigamos também a eficácia da detecção de DCF através do uso de algoritmos de aprendizado de máquina para classificação automática. Obtivemos precisão 0,81 e sensitividade 0,87, colocando o método desenvolvido em par com outros métodos presentes na literatura. Entretanto, foi identificada uma grande dependência do desempenho de métodos de pré-processamento, como corregistro e segmentação automática. / Focal Cortical Dysplasia (FCD) is one of the most frequent causes of refractory epilepsy. In clinical procedures, the information gathered from different techniques is used in order to locate the epileptogenic focus, associated with the presence of FCD. However, there is no self sufficient method to evidence the presence and location of such lesions and especially its extension. Although there are reports indicating change in gray scale intensity patterns and voxel morphology in the presence of DCF, limitations in developed methods still prevent their clinical use. Our proposal was to investigate the capability of identifying FCD through cortical thickness and texture patter analysis in structural MRI images, validating developed methods by utilizing a retrospective base of images from patients that were subjected to surgery, with the FCD being confirmed in histological analysis. Characterization of FCD was achieved from automatic segmentation of healthy cortex and manual segmentation of FCD tissue made by an specialist, and consists in the generation of texture or structural feature maps and comparison of distribution values in healthy or FCD tissue with statistical analysis. We also investigate the efficiency of FCD detection with Machine Learning automatic classification, obtaining precision of 0,81 and sensitivity of 0,87, placing our method on par with other methods in the literature. However, there is a major performance dependency of proposed method with pre-processing steps, like registration and automatic segmentation.

A displasia cortical focal (DCF) é uma das causas mais frequentes de epilepsia refratária. Na clínica, diferentes informações são usadas para localizar o foco epileptogênico, mas nenhum método é autossuficiente para evidenciar o local original das crises, associado com a presença da DCF. Embora haja relatos na literatura indicando alterações no padrão de distribuição de tons de cinza e morfologia dos voxels decorrentes da DCF, algumas limitações dos métodos desenvolvidos ainda impedem a utilização clínica. Nossa proposta foi investigar a capacidade de identificar DCF através de análises de espessura cortical e padrões de textura em imagens estruturais de Ressonância Magnética (RM), validando os métodos desenvolvidos a partir uma base de imagens retrospectiva, cujo tecido epileptogênico já havia sido ressecado e a DCF confirmada em análise histológica. A caracterização das DCF foi feita a partir da segmentação automática de tecido cortical saudável em conjunto com a segmentação manual da DCF feita por um especialista, e consiste na geração de mapas de característica e extração de valores de distribuições para comparação em análise estatística. Investigamos também a eficácia da detecção de DCF através do uso de algoritmos de aprendizado de máquina para classificação automática. Obtivemos precisão 0,81 e sensitividade 0,87, colocando o método desenvolvido em par com outros métodos presentes na literatura. Entretanto, foi identificada uma grande dependência do desempenho de métodos de pré-processamento, como corregistro e segmentação automática. / Focal Cortical Dysplasia (FCD) is one of the most frequent causes of refractory epilepsy. In clinical procedures, the information gathered from different techniques is used in order to locate the epileptogenic focus, associated with the presence of FCD. However, there is no self sufficient method to evidence the presence and location of such lesions and especially its extension. Although there are reports indicating change in gray scale intensity patterns and voxel morphology in the presence of DCF, limitations in developed methods still prevent their clinical use. Our proposal was to investigate the capability of identifying FCD through cortical thickness and texture patter analysis in structural MRI images, validating developed methods by utilizing a retrospective base of images from patients that were subjected to surgery, with the FCD being confirmed in histological analysis. Characterization of FCD was achieved from automatic segmentation of healthy cortex and manual segmentation of FCD tissue made by an specialist, and consists in the generation of texture or structural feature maps and comparison of distribution values in healthy or FCD tissue with statistical analysis. We also investigate the efficiency of FCD detection with Machine Learning automatic classification, obtaining precision of 0,81 and sensitivity of 0,87, placing our method on par with other methods in the literature. However, there is a major performance dependency of proposed method with pre-processing steps, like registration and automatic segmentation.