Evaluating Surgical Decision-making in Nonsyndromic Sagittal Craniosynostosis Using a Digital 3D Model

CranioRate: An Image-Based, Deep-Phenotyping Analysis Toolset and Online Clinician Interface for Metopic Craniosynostosis

BACKGROUND

The diagnosis and management of metopic craniosynostosis involve subjective decision-making at the point of care. The purpose of this work was to describe a quantitative severity metric and point-of-care user interface to aid clinicians in the management of metopic craniosynostosis and to provide a platform for future research through deep phenotyping.

METHODS

Two machine-learning algorithms were developed that quantify the severity of craniosynostosis-a supervised model specific to metopic craniosynostosis [Metopic Severity Score (MSS)] and an unsupervised model used for cranial morphology in general [Cranial Morphology Deviation (CMD)]. Computed tomographic (CT) images from multiple institutions were compiled to establish the spectrum of severity, and a point-of-care tool was developed and validated.

RESULTS

Over the study period (2019 to 2021), 254 patients with metopic craniosynostosis and 92 control patients who underwent CT scanning between the ages of 6 and 18 months were included. CT scans were processed using an unsupervised machine-learning based dysmorphology quantification tool, CranioRate. The average MSS was 0.0 ± 1.0 for normal controls and 4.9 ± 2.3 ( P < 0.001) for those with metopic synostosis. The average CMD was 85.2 ± 19.2 for normal controls and 189.9 ± 43.4 ( P < 0.001) for those with metopic synostosis. A point-of-care user interface (craniorate.org) has processed 46 CT images from 10 institutions.

CONCLUSIONS

The resulting quantification of severity using MSS and CMD has shown an improved capacity, relative to conventional measures, to automatically classify normal controls versus patients with metopic synostosis. The authors have mathematically described, in an objective and quantifiable manner, the distribution of phenotypes in metopic craniosynostosis.

Moderne Behandlung von Kraniosynostosen

Hintergrund

Bei 13–48 % aller Lebendgeborenen treten Auffälligkeiten der Schädelform auf. Meistens ist ein lagerungsbedingter Plagiozephalus ursächlich. Bei vorzeitigem Verschluss von Schädelnähten resultieren pathognomische Deformitäten durch das kompensatorische Wachstum der umgebenden Schädelknochen. Es muss zwischen Einzelnahtsynostosen und Kraniosynostosen im Rahmen syndromaler Erkrankungen unterschieden werden.

Ziel

Diese Arbeit soll einen Überblick über Diagnostik, konservative und chirurgische Therapie von Kraniosynostosen geben.

Methoden

Narratives Review.

Ergebnis

Bei Verdacht auf eine Kraniosynostose erfolgt zunächst die klinische Beurteilung und Einschätzung durch erfahrene Untersucher. Die pathognomische Schädelform ergibt die Arbeitsdiagnose. Bestätigt wird diese durch Verfahren wie 3D-Stereofotografie und Sonographie. In komplexen Fällen können CT oder MRT notwendig sein.

Die Indikation für eine Therapie ergibt sich aus ästhetischen Gesichtspunkten und der Vorbeugung psychosozialer Folgen. Bei syndromalen Formen besteht diese insbesondere zur Vermeidung möglicher Folgen eines erhöhten Hirndrucks.

Besteht die Indikation zur Operation muss zwischen endoskopischer und offener Technik unterschieden werden. Unterschiede bestehen hier hinsichtlich Invasivität und möglichem Korrekturausmaß. Im Anschluss an die operative Behandlung schließt sich häufig eine Helmtherapie an, um das bestmögliche Ergebnis zu erreichen. Die anschließende Follow-up-Periode erstreckt sich mindestens bis zum 12. Lebensjahr. Insgesamt sollte die Behandlung im Team mit Neurochirurgen, Mund‑, Kiefer‑, Gesichtschirurgen, Kinderärzten, Augenärzten und Humangenetikern stattfinden.