てんかん×AI 深掘り④
MRIで見えないFCDをAIが見つける
MELD・画像後処理でてんかん焦点を可視化。光と影を整理
1なぜMRIで見逃すか
FCDの型
IIb≒見やすい／IIa・I型≒見逃しやすい（微細）
2画像後処理（morphometry）
手法
境界の不明瞭さ・異常脳回・皮質厚を強調（3D-T1+FLAIR前提）
効果
視覚読影＋形態計測の併用で検出率 98%（Wagner 2011）
3MELD / MELD Graph
MRI陰性FCD
最新MELD Graphの感度 63.7%（組織確定例81.6%）
陽性的中率
PPVを従来39-46%→67-76%へ改善＝偽陽性を削減
術後
MELD指摘部位を切除した4例全員が発作消失(Engel I)
4限界（過信は禁物）
汎化の壁
内部検証 感度0.81/特異度0.92 → 外部0.73/0.66に低下
偽陽性
検出率最高でも特異度0%の例も。検出率と偽陽性はトレードオフ
対策
PET・MEGとマルチモーダル統合（FDG+FMZ融合でAUC0.86）
MRI陰性こそAIの主戦場。
置き換えでなく「補助」、マルチモーダルで統合。
出典：Wagner 2011 Brain／Spitzer 2022 Brain(MELD)／Ripart 2025 JAMA Neurol(MELD Graph)／Gill 2021 Neurology(deepFCD)／Dashtkoohi 2025 Epilepsy Behav／Kersting 2024 Epilepsia／Cai 2025 AJNR／Hom 2024 Seizure（いずれもPubMed実在確認済）
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