JoVE Journal > Medicine
Summary
Abstract
Introduction
Protocol
Results
Discussion
Disclosures
Acknowledgements
Materials
References
العربية

Automatically Generated
Please note that all translations are automatically generated. Click here for the English version.
Medicine

النشبات التذبذبات عالية التردد الكشف مع وقت واحد الدماغ المغناطيسي وكهربية كما العلامات البيولوجية للأطفال الصرع

Published: December 06, 2016
doi:
10.3791/54883
, , , , , ,
1Fetal-Neonatal Neuroimaging and Developmental Science Center, Division of Newborn Medicine, Department of Medicine,Boston Children’s Hospital, Harvard Medical School, 2Athinoula A. Martinos Center for Biomedical Imaging,Massachusetts General Hospital, Harvard Medical School, 3Division of Epilepsy Surgery, Department of Neurosurgery,Boston Children’s Hospital, Harvard Medical School, 4Division of Epilepsy and Clinical Neurophysiology, Department of Neurology,Boston Children’s Hospital, Harvard Medical School

Summary

ظهرت التذبذبات العالية التردد (HFOs) والمؤشرات الحيوية قبل الجراحة لتحديد المنطقة المولدة للصرع في طب الأطفال المرضى الذين يعانون من الصرع الحرارية طبيا. ويرد منهجية موسع تسجيل وكشف، وتوطين HFOs مع كهربية فروة الرأس في وقت واحد (EEG) والدماغ المغناطيسي (MEG).

Abstract

حاسما في نجاح جراحة الصرع هو توافر العلامات البيولوجية القوية التي تحدد المنطقة المولدة للصرع (EZ). ظهرت التذبذبات العالية التردد (HFOs) والمؤشرات الحيوية قبل الجراحة المحتملة لتحديد منطقة اليورو بالإضافة إلى النشبات صرعي التصريف (العبوات الناسفة) والنشاط نشبي. على الرغم من أنها واعدة لتوطين EZ، فهي ليست مناسبة بعد لتشخيص أو مراقبة الصرع في الممارسة السريرية. لا تزال الحواجز الأولية: عدم وجود تعريف رسمي وعالمي لHFOs. يترتب على ذلك من عدم التجانس من الأساليب المنهجية المستخدمة في الدراسة. والصعوبات العملية للكشف عن وتوطين لهم noninvasively من التسجيلات فروة الرأس. هنا، نقدم منهجية لتسجيل وكشف، وتوطين HFOs النشبات من الأطفال المرضى الذين يعانون من الصرع الحرارية. نفيدكم بيانات تمثيلية من HFOs الكشف noninvasively من فروة الرأس النشبات EEG وMEG من طفلينخضوعه لعملية جراحية.

كانت محلية المولدات الكامنة وراء HFOs من خلال حل مشكلة عكسية ومقارنة توطين لحلول المنطقة الاستيلاء (SOZ) كما تم تعريف هذا من قبل epileptologists. لكل من المرضى، كانت محلية النشبات محدث للصرع التصريف (العبوات الناسفة) وHFOs مع التصوير مصدر في مواقع متطابقة. لمريض واحد، وكانت البيانات داخل الجمجمة EEG (iEEG) تتوفر أيضا. لهذا المريض، وجدنا أن توطين HFOs كان متناسق بين طرق موسع والغازية. مقارنة iEEG مع النتائج من التسجيلات فروة الرأس خدم للتحقق من صحة هذه النتائج. لمعرفة أفضل لنا، هذه هي الدراسة الأولى التي يعرض توطين مصدر HFOs فروة الرأس من وقت واحد EEG وMEG التسجيلات مقارنة النتائج مع التسجيلات الغازية. وتشير هذه النتائج إلى أن HFOs يمكن الكشف بشكل موثوق والمترجمة noninvasively مع فروة الرأس التخطيط الدماغي وMEG. نخلص إلى أن توطين موسع من intericتل HFOs يمكن أن تحسن بشكل كبير من تقييم قبل الجراحة للأطفال الذين يعانون من الصرع.

Introduction

الصرع عند الأطفال هو اضطراب عصبي مشترك مع معدل انتشار 4-6 في 1000 الأطفال 1. ويمكن أن يكون لها تأثير كبير على نمو الأطفال (2) وقد تؤثر تأثيرا كبيرا على حياة الكبار. وتشير دراسات المتابعة على المدى الطويل في الصرع مرحلة الطفولة بسكري أن ما يقرب من 30٪ من مرضى الصرع أصبحت مستعصية على الحل طبيا 3-6، وعادة ما يتطلب جراحة الصرع resective. في كثير من هؤلاء المرضى، جراحة الصرع تؤدي إلى انخفاض كبير في وتيرة مصادرة وفي كثير من الأحيان إلى الحرية المصادرة. لتكون ناجحة، يجب أن جراحة الصرع تحقيق دولة خالية من الاستيلاء مع الحد الأدنى أو أي عجز وظيفي. وهذا يتطلب تحديدا دقيقا لمنطقة مولدة للصرع (EZ) 7، "المنطقة من القشرة التي لا غنى عنها للجيل نوبات الصرع" 8. منطقة اليورو لا يمكن قياسها مباشرة. ويقدر موقعه بناء على بيانات متطابقة من عدد وافر من التجارب ثار تحديد المناطق القشرية الأخرى. الغازية كهربية داخل الجمجمة (iEEG) بمثابة المعيار الذهبي لتوطين منطقة النوبة بداية (SOZ)، المنطقة حيث يتم إنشاء المضبوطات وتنشأ على التسجيلات نشبي. ومع ذلك iEEG غير مكلفة، تعتمد على التعاون للطفل، يحمل بعض المخاطر بالنسبة لالعدوى والنزيف 9، وربما تتسبب في تلف عصبي إضافي خلال غرس 10. وعلاوة على ذلك، يجوز للتسجيلات يؤدي إلى استنتاجات خاطئة منذ يتم ترك مساحات واسعة من الدماغ غير مستكشفة. وبالتالي، لا بد من العلامات البيولوجية قبل الجراحة القوية التي تساعد في التعرف على EZ لنجاح معالجة الصرع الجراحية.

ظهرت – (500 هرتز 80) 11،12 خلال العقد الماضي والعلامات البيولوجية لتحديد الأنسجة المولدة للصرع التي قد تؤدي إلى تحسين التشخيص قبل الجراحة ونتائج العمليات الجراحية في المرضى الذين يعانون من الصرع 13 HFOs المرضية. التقارير باستخدام الصغيروأظهرت أقطاب جنبا إلى جنب مع أقطاب عمق التخطيط الدماغي وجود HFOs في المرضى الذين يعانون من الصرع. تم العثور على HFOs أيضا استخدام معيار macroelectrodes خلال نشبي وفترات النشبات. وقد أظهرت الدراسات الحديثة أن HFOs التعرف على SOZ مع ارتفاع حساسية وخصوصية مقارنة بمنطقة مهيجة 14،15، المنطقة التي يولد العبوات الناسفة، وأن الاستئصال الجراحي للنسيج زيت الوقود الثقيل لتوليد يرتبط مع نتائج أفضل من إزالة SOZ أو المنطقة مهيجة 15. تصنف HFOs عادة باسم تموجات (80-250 هرتز) أو تموجات بسرعة (250-500 هرتز). تم تموجات سريعة أكثر ارتباطا بالنشاط المرضية وتوطين SOZ 16، ولكن التحقيقات التسجيلات داخل الجمجمة الإنسان تشير إلى أن كلا من التموجات وتموجات بسرعة تزيد في المناطق المولدة للصرع 17.

وعلى الرغم من هذه النتائج واعدة، ليست ملائمة HFOs حتى الآن طريقة لتشخيص أو رصدالصرع في الممارسة السريرية. لا تزال الحواجز الأولية: (أ) عدم وجود تعريف رسمي وعالمي لHFOs. (ب) يترتب على ذلك من عدم التجانس في المنهجية المتبعة بشأن دراستهم. و (ج) الصعوبات العملية للكشف عن وتوطين لهم noninvasively من التسجيلات فروة الرأس. وينبع هذا الأخير من حقيقة أن أقطاب هي بعيدة عن مصدر للإشارة، قد يكون عدم وضوح إشارة من الضوضاء في الخلفية ونشاط العضلات، ويمكن شوهت إشارة من فروة الرأس أو fontanels والخيوط الجراحية في الجمجمة، خاصة في المرضى الرضع. وعلاوة على ذلك، فإنه من الصعب التمييز بين HFOs العادية وغير العادية 18،19 لأن كلا من التموجات وتموجات سريعة موجودة حتى في العادية أنسجة المخ الإنسان 20. وذكرت الدراسات المبكرة HFOs في فروة الرأس التخطيط الدماغي في صغيرة فقط (0،2-3،4٪) جزء من المرضى الذين يعانون من الصرع 21-23. ومع ذلك، فقد أظهرت الدراسات الحديثة أن HFOs يمكن الكشف عن noninvasively مع التخطيط الدماغي فروة الرأس. Ictally، زيت الوقود الثقيلوقد تم الإبلاغ عن الصورة في بداية تشنجات الصرع لدى الأطفال (50-100 هرتز 24، 40-120 هرتز 25)، وكذلك في بداية المضبوطات منشط في متلازمة لينوكس غاستو (50-100 هرتز) 26. وقد لاحظ – (200 هرتز 70) لأول مرة على فروة الرأس التخطيط الدماغي في الأطفال الذين يعانون من التي يسببها النوم الوضع الكهربائي صرعية 27 HFOs النشبات. ثم، HFOs النشبات – تم تحديد (80 200 هرتز) في التخطيط الدماغي فروة الرأس من المرضى الذين يعانون من الصرع البؤري مع ارتفاع معدلات داخل SOZ 28. ومن المثير للاهتمام، وكانت HFOs أكثر تواترا في المرضى الذين يعانون من ارتفاع أعداد التصريف صرعي النشبات (العبوات الناسفة)، وعثر عليهم أن يكونوا أكثر تحديدا من العبوات الناسفة لSOZ 29، وتسليط الضوء على العلاقة بين HFOs مع epileptogenicity.

يبدو MEG إلى تقديم مزايا هامة مقارنة مع التخطيط الدماغي فروة الرأس للكشف موسع وتوطين HFOs: (ط) النشاط عالية التردد في MEG أقل عرضة من EEG للتلوث من العضلاتالنشاط 30-31، (ب) وعدم تشويه الإشارات MEG الموصلية الجمجمة وأقل تشوها من EEG صنف غير مدمجة من عظم الجمجمة مثل اليافوخ أو خياطة، و (iii) صفائف الاستشعار MEG وأعلى كثافة مقارنة EEG التي تواجه دائما مشكلة الملح الجسور بين أقطاب عند الرأس صغير، كما هو الحال مع الأطفال. تشير الدلائل من المنشآت الوهمية التي تحاكي HFOs المولدات التي HFOs يمكن الكشف عن والمترجمة مع دقة عالية التعريب (2-3 ملم) مع MEG 32. أفادت عدة دراسات حديثة HFOs في الإشارات MEG المسجلة من المرضى الذين يعانون من الصرع في نطاق التردد تموج 33-38. وقد أظهرت التحليلات الوقت تردد أن البيانات MEG تحتوي على مكونات عالية التردد ذات الصلة EZ 33-36. ومع ذلك، فقد حددت سوى عدد قليل من الدراسات HFOs النشبات كأحداث مرئية يقف خارجا من إشارة الخلفية في المجال الزمني، وعادة ما يتم ذلك مع iEEG 37-38. فان كلينك وآخرون. 37 الكشف عن HFOs في الفرقة تموج باستخدام القنوات الظاهرية التي شيدت مع تقنيات تكوين الشعاع بناء على المعلومات المكانية التي تم الحصول عليها من العبوات الناسفة. فون Ellenrieder وآخرون. 38 الكشف عن HFOs في اشارات MEG من أجهزة الاستشعار المادية بشكل مستقل من العبوات الناسفة واستخدام الحد الأقصى الانتروبيا على طريقة المتوسط (MEM) في توطين مصادرها والتحقيق ترابطها مع لوبيز. Rampp وآخرون. (2010) أيضا الكشف عن الصرع التذبذبات العالية جاما مع MEG، والتي كانت غير الساحلية ارتفاع أو سلب مستقلة، والمترجمة هذا النشاط مع تحليل مصدر الحد الأدنى من المعايير 39. ووجد الباحثون أن خصائص هذه التذبذبات السريعة (أي ظهور واضح للمتوسط كامل النطاق والسعة القصوى من التذبذبات) كانت مرتبطة إلى حد كبير مع SOZ. تم الكشف عن HFOs أيضا مع MEG خلال النشاط نشبي في طب الأطفال المرضى مع تشنجات الصرع 40. ومع ذلك، MEG يقدم بعض القيود متميزة مقارنة EEG فروة الرأس: (ط) هو INSEnsitive مصادر التي لديها التوجه شعاعي فيما يتعلق وسط الرأس، (ب) فإنه لا يسمح التسجيلات الطويلة التي تزيد من إمكانية اكتشاف وتسجيل الأحداث نشبي، و (iii) أجهزة الاستشعار لا يمكن أن تتفق على شكل رأس كل فرد منذ خوذة ومجموعة أجهزة الاستشعار داخل خوذة ثابتة كل في الشكل. وهكذا، فإن الإعداد المثالي الذي يزيد من إمكانية لكشف وحصر النشاط مولدة للصرع هو من خلال الجمع بين المعلومات من كلا EEG فروة الرأس وMEG.

في هذه الدراسة، ونحن نهدف إلى توضيح المنهجية التي نتبعها للكشف موسع من HFOs النشبات باستخدام التسجيلات في وقت واحد من فروة الرأس التخطيط الدماغي وMEG من الأطفال المرضى الذين يعانون من الصرع الحرارية طبيا. نقدم إعداد التسجيلات وخط أنابيب لتحليل البيانات باستخدام طريقة مؤتمتة شبه التي قمنا بتطويرها للكشف عن أحداث زيت الوقود الثقيل في البيانات MEG وEEG في وقت واحد. وأخيرا، فإننا نقدم أيضا توطينالكامنة مولدات HFOs فروة الرأس، التي تم الحصول عليها عن طريق حل المشكلة معكوس، ومقارنتها مع SOZ كما تم تعريف هذا من قبل epileptologists.

Protocol

بيان الأخلاق: الإجراءات التجريبية هنا تم اعتمادها من قبل مجلس المؤسسي مراجعة (IRB) من مستشفى ماساتشوستس العام في بوسطن، MA، الولايات المتحدة الأمريكية. والقسم التالي وصف بروتوكول تجريبي للموسع كشف مصدر وتوطين HFOs باستخدام التخطيط الدماغي فروة الرأس وMEG. تحضير المريض هو الحد الأدنى، وفحص جيد التحمل بصفة عامة. الدورة بأكملها تدوم حوالي 2-3 ساعة مع التسجيلات الفعلية دامت حوالي 60 دقيقة. التحضير 1. المريض تأكد من أن الطفل هو مريح مع البيئة. ملاحظة: السماح للأطفال الصغار لاستكشاف بيئة الاختبار ولرؤية معدات الاختبار. فحص المريض فيما يتعلق بالسلامة والموافقة باستخدام نموذج الفحص. يطلب من المريض (أو والديه / لها) ما اذا كان / كانت على الاستيلاء السريري ضمن ح 2 الماضية. إزالة جميع المواد المعدنية / المغناطيسية وتوفير الملابس وصادر عن جهة المستشفى للمريض. إزالة الأحذيةلأنها في كثير من الأحيان المغناطيسي. تحقق مما إذا كان الموضوع هو خالية من المؤثرات المغناطيسية عن طريق قياس الإشارات MEG لبضع دقائق. استخدام degausser للحد من القطع الأثرية من المواد مزروع، مثل أعمال الأسنان. ملاحظة: إن demagnetizer لا ينبغي أن تطبق إذا كان هناك أي احتمال أن الأجسام المغناطيسية هي داخل الجسم. قياس أقصى محيط الرأس لتحديد EEG حجم الغطاء المناسب للطفل. استخدام شريط قياس والاحتفاظ بها إلى ناسيون. ثم قياس حول الرأس حول الحد الأقصى للمحيط (~ 1 سم فوق قمحدوة). وضع غطاء EEG على رأسه وفقا للالدولي 10 – نظام 20. تطهير الجلد حيث يقع كل قطب كهربائي وتطبيق لصق / هلام لكل القطب. ملاحظة: يتم توفير المزيد من التفاصيل بشأن التسجيلات التخطيط الدماغي فروة الرأس عند الأطفال في أماكن أخرى 41. وضع أقطاب الأرض، وإشارة على رأسه. قم بتوصيل أقطاب كهربائية إضافية لقياس الأفقي وverticaل electrooculography (EOG)، تخطيط القلب الكهربائي (ECG)، الكهربائي (EMG) والأقطاب الكهربائية EEG إضافية في مواقع تغطي المناطق الزمنية (T1 / T2). ملاحظة: EOG، تخطيط القلب، وEMG مساعدة في التعرف على حركات العين، وتلوث magnetocardiographic، نشاط العضلات، وأيضا لمراقبة حالة المريض. تأكد من أن قنوات EEG لديها اتصالات جيدة مع فروة الرأس عن طريق وضع أجهزة استشعار على حدة. تطور بلطف كل أجهزة الاستشعار من جانب إلى آخر لنقل الشعر للخروج من الطريق. قياس كل ممانعات الكهربائي مع جهاز قياس المقاومة EEG من أجل أن تكون أقل من 10 KOhm. وضع أربع لفائف HPI على رأسه: اثنان وراء شحمة الأذن واثنين على الجبهة في مواقع متناظرة تقريبية. ملاحظة: لفائف HPI تساعد على إضفاء الطابع المحلي على الوضع النسبي للرأس المريض فيما يتعلق الموقع من أجهزة الاستشعار MEG في الفضاء 3D. قد تختلف عدد من لفائف HPI اعتمادا على بائع للنظام MEG. الحصول علىمواقع لفائف HPI والأقطاب EEG باستخدام التحويل الرقمي. ملاحظة: إن التحويل الرقمي يسجل إحداثيات جهاز استشعار في الفضاء 3D. يتم وضع جهاز استشعار على رأس القلم. مواقع لفائف HPI يجب أن يكون معروفا فيما يتعلق تشريح الرأس ومواقع أجهزة الاستشعار MEG. الحصول على مواقع معالم إيمانية بما في ذلك نقاط أمام الأذن اليسرى / الحق وناسيون باستخدام التحويل الرقمي. رقمنة نقاط إضافية (حوالي 300 نقطة) للحصول على الدقيق شكل الرأس. نقل المريض إلى غرفة المغناطيسية محمية (MSR) 42، حيث يقع نظام MEG. ملاحظة: MSR هو بيئة محمية أن يقلل من تدخل التسجيلات MEG من المصادر الكهرومغناطيسية الخارجية (أي وخطوط الكهرباء، وإشارات الترددات الراديوية من الأجهزة المحمولة، والأجهزة الكهربائية وأجهزة الكمبيوتر، والمجالات المغناطيسية من الأجسام المتحركة ممغنط مثل السيارات والمصاعد، والقطارات ). وهو يتألف من ثلاث طبقات متداخلة.تتكون كل طبقة من طبقة الألومنيوم النقي، بالإضافة إلى طبقة المغناطيسية عالية النفاذية (أي مو المعادن، سبيكة تتكون في الغالب من النيكل والحديد). وضع المريض على السرير، ووضع له / رأسها في خوذة MEG، وتطبيق منصات المناسبة / الإسفنج تحت رأس المريض للراحة. ربط HPIs، يؤدي التخطيط الدماغي، وEOG، تخطيط القلب، وفريق الإدارة البيئية، والأقطاب إضافية إلى آلة تسجيل. ضبط الموقف رأس المريض في الماسح الضوئي ضمان أنه يقع عمق ممكن في خوذة. 2. الحصول على البيانات MEG وEEG ملاحظة: يتم تنفيذ الحصول على البيانات MEG / EEG استنادا إلى الطريقة الموضحة في دراسة سابقة 42. مزيد من التفاصيل حول استخدام السريري للMEG في الصرع لدى الأطفال يمكن العثور عليها في أي مكان آخر 43،44. سجل MEG يشير مع نظام MEG كامل الرأس. ملاحظة: نظام MEG يستخدم أجهزة استشعار الأغشية الرقيقة من نوعين (مستوgradiometers والمغناطيسية) متكاملة على 102 عناصر الاستشعار. يحتوي كل عنصر على المغنطيسية التي تتكون من لفائف واحد، واثنين من gradiometers مستو متعامد التي تتكون من تكوين نوع الملف "الرقم ثمانية و". والمغنطيسية يقيس تدفق مغناطيسي عمودي على سطحه وgradiometers تقيس الفرق بين الحلقتين من "ثمانية"، أو التدرج المكاني. النظام MEG ديه 204 gradiometers مستو و 102 المغناطيسية (306 أجهزة الاستشعار في المجموع). نظم MEG من الباعة المختلفة لديها عدد وأنواع لفائف (أي gradiometers المحورية) مختلفة. سجل في وقت واحد إشارات التخطيط الدماغي باستخدام 70 قناة غطاء القطب غير مغنطيسية مع حج / أجكل أقطاب حلقة متكلس وأقطاب إضافية في T1 / T2 42. استخدام المونتاج إشارة المشترك. إغلاق باب MSR. التواصل مع المريض عن طريق نظام الاتصال الداخلي للتحقق مما إذا كان / تشعر بالراحة. طرح سؤال على الوالدين أن يبقى insidه وMSR خلال تسجيل إذا كان الطفل يشعر بعدم الارتياح من البقاء وحدها. بدء التسجيلات عن طريق النقر على زر 'العودة' في البرنامج الحصول على MEG. استخدام معدل أخذ العينات عالية من 1 كيلو هرتز (أو أكثر). استخدام مرشح المنخفضة تمرير اللانهائي دفعة استجابة (آي آي آر) المؤرخ 6 تشرين النظام في 400 هرتز. الاختيار على الانترنت كل الإشارات المسجلة. إصلاح قنوات MEG سيئة باستخدام موالف الاستشعار. ملاحظة: يتم تحديد قنوات MEG السيئة أجهزة الاستشعار (gradiometers أو المغناطيسية) أن يكون على مستوى عال نسبيا من الضوضاء البيضاء (أكثر من 2-5 قدم / √Hz لالمغناطيسية) أو أجهزة الاستشعار التي سجل زائفة الضجيج الكهرومغناطيسي البيئي. وهذا عادة ما يحدث عندما يتعرض أجهزة الاستشعار إلى قوية (نسبة إلى إشارات قياس) الحقول المغناطيسية وأجزاء معينة من "فخ" لفائف التدفق المغناطيسي تدمير الموصلية الفائقة. ويستخدم موالف الاستشعار بعد ذلك أن الحرارة لفائف من خلال تطبيق تيار كهربائي من خلال ذلك. ويسمى هذا الإجراء ضبط ويستخدم عندمامستوى الضوضاء البيضاء من أجهزة الاستشعار فوق عتبة محددة (على سبيل المثال، 2-5 قدم / √Hz). بعض النظم MEG لا يكون المستقبلون الاستشعار. قياس موقف رأس المريض عن طريق النقر على زر 'قياس' في البرنامج الحصول على MEG. إذا لم تتم تغطيتها جيدا رأس المريض من قبل مجموعة الحسية، يطلب من المريض إلى نقل له / لها رئيس أعمق في خوذة. ملاحظة: هذه المناورة ينشط 4 لفائف HPI من خلال تطبيق إشارات كهربائية متذبذبة عابرة من خلال لفائف التي تولد مجالات مغناطيسية اصطناعية. تم الكشف عن هذه الحقول من قبل أجهزة الاستشعار MEG، وبالتالي يتم تحديد موقف رئيس. قد يختلف الإجراء بين مختلف البائعين MEG. سجل MEG، EEG، والتسجيلات الطرفية عن طريق النقر على زر 'سجل' في البرنامج الحصول على MEG (أي تخطيط القلب، EOG، وEMG) ل~ 60 دقيقة. ملاحظة: يتم تخزين البيانات كملف .fif في الصفوف الحاجه للأقراص المستقلة (RAID).نوع الملف مختلفة للبائعين MEG أخرى. عندما ينتهي التسجيل، فتح MSR، قطع الكابلات، وإخراج المريض من غرفة MSR. إزالة كافة الأشرطة، أسلاك، لفائف HPI، وغطاء EEG بلطف. تقدم غسل الرأس للمريض. بعد اكتمال عملية الاستحواذ، تسجيل الإشارات المغناطيسية للMSR فارغة بدون المريض. بدء التسجيلات عن طريق النقر على زر 'العودة' في البرنامج الحصول على MEG. البيانات MEG سجل لمدة 2 دقيقة باستخدام نفس المعلمات كما في الخطوة 2.1.4. ملاحظة: يتم استخدام هذه البيانات لتقدير الضجيج الكهرومغناطيسي البيئي. التصوير بالرنين المغناطيسي الحصول على بيانات التصوير بالرنين المغناطيسي التشريحية مع سرعة اقتناء تسلسل التدرج صدى التحضير مغنطة (MPRAGE، TE = 1.74 مللي، TR = 2520 مللي ثانية، فوكسل حجم = 1 × 1 × 1 مم) مع دقة عالية-3T الماسح الضوئي. تفاصيل حول بروتوكول المسح بالرنين المغناطيسي يمكن العثور عليها في أي مكان آخر 45. ملاحظة: نحن لا إجراء التصوير بالرنين المغناطيسيفي نفس اليوم الذي الدورة MEG من أجل تجنب القطع الأثرية في التسجيلات MEG بسبب مغنطة من يزرع المعدنية الممكنة المريض، مثل من يعمل الأسنان. 3. تحديد آخر النشبات فتح البيانات باستخدام العصف الذهني 46، والذي تم توثيقه ومتاح مجانا للتحميل على الانترنت تحت ترخيص الجمهور العام GNU. تحديد أجزاء بصريا من البيانات EEG مع النشاط النشبات التي تحدث على الأقل 2 ساعة بصرف النظر عن المضبوطات السريرية. ويبين الشكل 1 جزء من البيانات EEG وMEG مع العبوات الناسفة المتكررة: ملاحظة. تحديد تجريبيا العبوات الناسفة واضحة المعالم في إشارات EEG: وهذا يشمل كعب (20-70 مللي) وموجات حادة (70-200 مللي ثانية) 47-48. ملاحظة: الأهمية السريرية لكلا النوعين من العبوات الناسفة في توطين التركيز الصرع تعادل. محاولة تحديد (إن أمكن) أجزاء من التسجيلات مع: (ط) الحد الأدنى من موتىعلى القطع الأثرية، (ب) أكثر من 3-4 العبوات الناسفة في عرض 10 ثانية، و (ج) الموجة البطيئة النوم غير REM التي تقدم عادة عدد كبير من HFOs 49. الشكل 1: العبوات الناسفة في التخطيط الدماغي وMEG الإشارات. جزء من فروة الرأس سجلت في نفس الوقت EEG وMEG يشير مع العبوات الناسفة المتكررة. وتقدم 1 ق قسم أبرزت أن يحتوي على موجة حادة واحدة على لوحات اليمين في موسعة عرض النطاق الزمني. النقاط الحمراء تشير إلى ذروة من العبوات الناسفة. الرجاء انقر هنا لعرض نسخة أكبر من هذا الرقم. استخدام العصف الذهني، وعرض البيانات مع إعدادات العرض القياسية (10 ق / الصفحة). انتقل إلى علامة التبويب تصفية ووضع العرض المعلمات مرشح التالية: مرشح ترددات عالية: 1 هرتز، وانخفاض تمرير مرشح: 80 هرتز، وتصفية الشق: 50 سص 60 هرتز (وفقا لتردد من خط السلطة). تفقد البيانات وتحديد أجزاء من البيانات مع العبوات الناسفة. ملاحظة: فقط أجزاء من إشارة مع العبوات الناسفة سيتم فحصها للبحث عن HFOs (الخطوة 3.4). اختيار المرشحات هي التصور فقط؛ أنها لم تطبق على البيانات. من أجل تطبيق هذه المرشحات بشكل دائم إلى البيانات، واستخدام الفرقة تمرير بتروورث فلتر (4 تشرين الترتيب) اتباع التعليمات في العصف الذهني الموقع (http://neuroimage.usc.edu/brainstorm/). علامة ذروة كل العبوات الناسفة التي تحدث في كل من البيانات EEG وMEG (انظر بقع حمراء في الشكل 1). ملاحظة: مزيد من التفاصيل حول وسم العبوات الناسفة باستخدام العصف الذهني يمكن العثور عليها في أي مكان آخر (http://neuroimage.usc.edu/brainstorm/Tutorials/Epilepsy). 4. الكشف مؤتمتة شبه من HFOs في وقت واحد فروة الرأس التخطيط الدماغي والبيانات MEG ملاحظة: نحن هنا تصف طريقة مؤتمتة شبه للكشف عن HFOs، والذي يتضمن الكشف الآلي (الخطوة 4.1، فيقوإعادة 2)، يليه استعراض البصري للHFOs الكشف عن تلقائيا (الخطوة 4.3). من أجل تجنب التذبذبات زائفة من العابرين حاد كما تموجات الحقيقية وضمان أن HFOs ليست بسبب ظاهرة الترشيح، ونحن نتابع أحدث الاقتراحات في الأدبيات ذات الصلة: ليطلب من HFOs أن يكون الحد الأدنى لعدد 4 التذبذبات منذ وقد لوحظ أن استجابة دفعة من مرشح لديه اهتزازات أقل من العدد المختار من دورات 50، استخدمنا مرشح محدود دفعة الاستجابة (FIR) للحد من رنين تأثير و"جيبس" ظاهرة 50، المطلوب منا المرشح الأحداث زيت الوقود الثقيل المراد تفتيشه أيضا بصريا من قبل خبير للتحقق ما إذا كان HFOs كانت أيضا مضافين مرئية على عبوات ناسفة 50،51، والمطلوب منا جزيرة معزولة التي يتعين مراعاتها في سهل وقت التردد لأن الحدث الحاد والتذبذب يكون توقيعات مختلفة: ويمثل زيت الوقود الثقيل الحقيقي من خلال ذروة المعزولة في الوقت frequen بعضقبرصي مؤامرة (المقيدة في التردد، إذ أن "الجزيرة") الواقعة في النطاق من 80-500 هرتز، في حين حدث عابر يولد سائل ممدود، وسعت في وتيرة 50،52،53. الشكل 2: الرسم التخطيطي لخطوات الخوارزمية. خوارزمية تعمل على مرحلتين: الأولى يحدد HFOs مرشح من كل إشارة EEG في المجال الزمني (اليسار والأعمدة المتوسطة)؛ ثانية واحدة يصنف الأحداث مرشح الكشف سابقا من أجل التمييز HFOs حقيقية من الأعمال الفنية في المجال الزمني التردد (العمود الأيمن). الرجاء انقر هنا لعرض نسخة أكبر من هذا الرقم. الكشف التلقائي الوقود الثقيل يوضح الشكل رقم 2 على الرسم البياني تدفق الكشف التلقائي ملاحظة:من HFOs على كل إشارة EEG. الهدف من طريقة تم تطويرها هو تخفيف العبء عن الخبير EEG وسم الأحداث زيت الوقود الثقيل على كل قناة EEG استخدام عرض 2 ق / الصفحة التي يستحب للالتفتيش البصري HFOs. تم تعريف زيت الوقود الثقيل كما حدث في نطاق التردد تموج (80-250 هرتز)، والذي لا يقل عن 4 التذبذبات من جيبية مثل التشكل يقف خارجا من الخلفية المحيطة 54 (الخطوة 4.1.1)، والذي يظهر على شكل القصير عاش الحدث مع ذروة الطيفية معزولة في متميزة ذات تردد عال 14 (الخطوة 4.1.2). الكشف عن HFOs مرشح في المجال الزمني الفرقة تمرير (BP) تصفية إشارات EEG بين 80 و 250 هرتز، وتقييد محتوى تواتر الإشارات إلى الفرقة تموج من الفائدة. ملاحظة: من المستحسن استخدام مرشح منطقة معلومات الطيران للحد من تأثير الرنين و"جيبس" ظاهرة 55، ومرحلة الصفر تصفية الرقمية لتجنب تشويه المرحلة. حسابالمغلف للإشارة BP باستخدام التحول هيلبرت. حساب المتوسط ​​والانحراف المعياري (SD) من المغلف أكثر من 10 ثانية النوافذ تركز على كل نقطة من السلاسل الزمنية انزلاق. تقدير المتوسط ​​العام وSD باستخدام القيمة الوسطية على كل من ويندوز (من أجل الحصول على القيم التي هي قوية لاحتمال وجود أجزاء من إشارة مع العديد من HFOs وعالية SD). حساب ض نتيجة للظرف ووضع علامة على مرشح زيت الوقود الثقيل في كل مرة الدرجة المعيارية أعلى من الحد الأدنى، تعيين يساوي 3 56. تحديد نقطة البداية والنهاية للحدث الكشف عن المعابر صعودا وهبوطا من نصف العتبة. النظر في HFOs مع فاصل زمني بين الحدث أقل من 30 مللي ثانية كما زيت الوقود الثقيل واحد. حساب عدد من القمم في إشارة BP بين انطلاق زيت الوقود الثقيل ونقطة النهاية، وتجاهل الأحداث مع أقل من 4 قمم. أيضا، تجاهل الأحداث مع ض درجة أعلى من 12. ملاحظة: تعديل مكسيم الخاص بكأم عتبة ض النتيجة وفقا لسعة القطع الأثرية التي قد تحدث في التسجيلات الخاصة بك. الأحداث مع عدد قليل من التذبذبات يمكن أن يكون سببه تصفية آثار 57،58، في حين أن الأحداث مع السعة العالية للغاية يمكن أن يكون راجعا إلى العضلات أو القطب التحف. رفض الأعمال الفنية الممكنة في المجال الزمني التردد. ملاحظة: هذه الخطوة ضرورية لتمييز HFOs حقيقية من الأحداث التي يمكن أن تسببها أخرى النشاط وتصفية التحف EEG، الذي لا يقتصر على نطاق الترددات من الفائدة محتوى تردد. لأنه يقوم على افتراض أن يظهر على زيت الوقود الثقيل الحقيقي كحدث لم يدم طويلا مع ذروة الطيفية معزولة على تردد واضح فوق 80 هرتز، على النقيض من حدث عابر أن يولد سائل ممدود الموسعة في تردد 59. ويوضح الشكل 3 مثال على زيت الوقود الثقيل الكشف تبين BP تصفية EEG إشارة (اللوحة العليا)، غلافه (وسط لوحة)، وتتوافقجي الطائرة وقت التردد (اللوحة السفلى)، خلال الفترة من [-0.5، +0.5] الصورة حول ذروة زيت الوقود الثقيل. يقتصر عرض الطائرة وقت التردد 80-150 هرتز لوحظ أي نشاط بارز للترددات فوق 150 هرتز. تحويل جميع الأحداث HFOs مرشح في الفضاء الوقت التردد باستخدام التحول Morlet في مدى التردد من 1 هرتز إلى أعلى تيرة الاهتمام، أي 250 هرتز (تردد مركزي = 1 هرتز، كامل عرض-في-نصف الحد الأقصى = 3 ق). تحليل أطياف قوة لحظية من تمثيل وقت التردد على كل نقطة زمنية لمدة الحدث. لكل طيف الطاقة، اتباع معايير التلقائية التي وصفها Burnos وآخرون. 56 للكشف عن الذروة التي بلغتها في الفرقة عالية التردد وللتحقق ما إذا كان هو واضح بشكل واضح من أقرب الذروة في مدى التردد أقل. تجاهل HFOs التي لا تظهر طائفة السلطة مع معزولة ذروة عالية التردد في لا يقل عن 90٪ مننقاط الوقت. ترتيب كل الكشف عن HFOs الأحداث قبل حدوثها الزمني لها عبر القنوات. المجموعة معا كل HFOs على التوالي التي تتداخل المدة. الاحتفاظ مجموعات الوحيدة من HFOs تشمل اثنين على الأقل قنوات EEG لمزيد من التحليل. ملاحظة: تطلب خوارزمية HFOs تحدث في لا يقل عن 2 القنوات من أجل تجنب التقاط القطع الأثرية عشوائية زائفة، والتي قد تشبه HFOs حقيقية وتحدث في الخيوط EEG واحدة. تعتبر اثنين HFOs متتالية ومتداخلة عندما يحين الوقت بدءا من زيت الوقود الثقيل الثاني يسبق وقت البدء من أول واحد. الرقم 3: زيت الوقود الثقيل حدث الكشف عنها بواسطة خوارزمية. العليا لوحة: شركة بريتيش بتروليوم التي تمت تصفيتها (80-150 هرتز) إشارة EEG (في μV) من قناة واحدة (F8 – T8) من المريض 1. لوحة الأوسط: المغلف للإشارة BP (ض النتيجة). ذروة المغلف (النجمة الحمراء) يشير إلى توقيت ذروة زيت الوقود الثقيل (خط أحمر منقط العمودي). العلامات النجمية الزرقاء بمناسبة المعابر صعودا وهبوطا من نصف عتبة (الخط المنقط الأزرق)، والتي تشير إلى بداية ونهاية الوقت نقاط من زيت الوقود الثقيل (الخطوط المنقطة عمودية زرقاء). اللوحة السفلى: الطائرة تحليل وقت التردد. ملاحظة ذروة معزولة في نطاق التردد تموج (~ 100 هرتز) حول ذروة زيت الوقود الثقيل. الرجاء انقر هنا لعرض نسخة أكبر من هذا الرقم. مراجعة البصري للأحداث زيت الوقود الثقيل ملاحظة: يستند جزء من الاستعراض البصري على المبادئ التوجيهية المقترحة من قبل اندرادي-فالنسيا وآخرون. 28 وZelmann وآخرون. 60. عموديا محاذاة 2 شاشات الكمبيوتر. واحد لتفتيش EEG واحدة لفحص الإشارات MEG. عرض الأحداث الكشف على كل من الموسعة (2 ثانية / صفحة)، والصورة النمطيةكال (10 ق / الصفحة) تظهر، على التوالي، 80 – هرتز 250 و1-40 هرتز BP تصفية الإشارات. تجاهل الأحداث cooccurring مع العضلات أو القطب القطع الأثرية في EEG فلتر وMEG، وكذلك الأحداث مع تقلب كبير تردد، مورفولوجيا غير النظامية، أو اختلافات السعة الكبيرة. مراقبة EOG وإشارات EMG خلال الكشف عن HFOs وتجاهل أي حال أن يعتقد أن تتوافق مع EOG أو النشاط العضلي. ننظر فقط إلى HFOs التي تتداخل مع EEG / MEG العبوات الناسفة (الكشف في الخطوة 3.3) لأنها من المرجح أن يكون HFOs الحقيقية 15،28،56. ملاحظة: يقدم هذا النهج خصوصية عالية على حساب حساسية منخفضة؛ وبالتالي، فإنه يوفر الثقة بأن HFOs التي تم تحديدها هي من أصل القشرية. إبقاء الأحداث زيت الوقود الثقيل الوحيدة التي تحدث في كل من إشارات EEG وMEG في نفس الوقت. 5. التعريب المصدر العبوات الناسفة وHFOs إضفاء الطابع المحلي على مولدات الكهرباء في ذروة MEG العبوات الناسفة، تميزت في الخطوة 3.3، وذلك باستخدام ثنائيات الاقطاب الحالية المكافئة (تنمية الطفولة المبكرة). استخدام تقديرات برنامج الحد الأدنى نورم التي هي متاحة بحرية (http://martinos.org/mne/stable/index.html). النظر في كعب فقط مع الخير من بين مناسبا (صندوق جلوبل القناص)> 80٪ وثنائي القطب لحظة س <500 غ – م. تراكب الموقع تنمية الطفولة المبكرة على التصوير بالرنين المغناطيسي من كل مريض. ملاحظة: الحد الأقصى لالانتروبيا على متوسط (MEM) هي طريقة بديلة جذابة الذي يحدد الموقع ومدى مصادر 61. زيت الوقود الثقيل توطين مصدر في كلا EEG وMEG باستخدام المويجات الحد الأقصى الانتروبيا على طريقة المتوسط (wMEM) (على النحو الذي اقترحه فون Ellenrieder وآخرون 38). ملاحظة: MEM هو أسلوب فعالة التي استخدمت بنجاح لتحديد موقع وحجم مصادر النشاط الصرع 62-64. وwMEM هو امتداد لMEM التي تم وضعها لتوطين النشاط متذبذبة حسب تقييم مع محاكاة واقعية 65. أنها تتحلل إشارة في ديسأساس المويجات كريت قبل تنفيذ MEM مصدر التعريب في كل مربع وقت التردد. وهكذا، wMEM بشكل خاص مناسبة تماما لتوطين HFOs. قطاع التصوير بالرنين المغناطيسي والحصول على السطح القشري باستخدام Freesurfer 66-67. حل مشكلة EEG / MEG إلى الأمام مع طريقة العناصر الحدود (BEM) لنموذج 3-طبقة باستخدام OpenMEEG 68. إعادة تشكيل إشارات إلى 640 هرتز وذلك للتأكد من أن نطاق الثاني من المويجات المنفصلة تحويل يتوافق مع نطاق التردد في المصالح. تقدير مصفوفة التغاير الضوضاء في الفضاء البيانات بشكل مستقل لكل زيت الوقود الثقيل، على أساس الخلفية في الفرقة تموج في إطار 150 مللي ثانية على الفور قبل كل زيت الوقود الثقيل. أداء توطين مصدر لكل زيت الوقود الثقيل في الفرقة تموج ومتوسط ​​طول مدة زيت الوقود الثقيل. ملاحظة: خريطة الناتج يتكون من القيمة تفعيل القشرية المرتبطة كل قمة من التغطية بالفسيفساء القشرية. تطبيع كل خريطة في أجل الحصول على أقصىالقيمة تفعيل تساوي 1 لكل زيت الوقود الثقيل. حساب متوسط ​​قيم تفعيل عبر عن HFOs في كل قمة. تطبيق عتبة 60٪ من الحد الأقصى لتفعيل لعرض الخرائط النهائية على السطح القشري. 6. التحقق من صحة داخل الجمجمة EEG (iEEG): الحصول iEEG خارج المنطوق عن طريق استخدام شبكات تحت الجافية و / أو أقطاب عمق الموجهة stereotactically. توجيه وضع الأقطاب على أساس نتائج اختبارات التقييم قبل الجراحة السابقة والفرضيات السريرية لمعالجتها، والتي هي محددة لكل مريض. يتم تسجيلها داخل الجمجمة EEG مع نظام EEG الرقمي باستخدام معدل أخذ العينات 2 كيلوهرتز، وذلك كجزء من عملية التقييم قبل الجراحة: ملاحظة. شبكات تحت الجافية وعادة ما تكون الخيار الأفضل إذا تضاريس المنطقة الاستيلاء القشرية مهم لحل، وإذا رسم الخرائط من القشرة بليغة أمر بالغ الأهمية (على سبيل المثال، وتبلغ مساحتها المولدة للصرع قرب PRIMARذ القشرة الحركية، حيث يمكن تقدير الحدود الدقيقة التي رسم الخرائط التحفيز ونشبي تحليل EEG داخل الجمجمة). تعريف SOZ: تحديد SOZ كما هو محدد من قبل الصرع خبير استنادا إلى المعلومات السريرية المتاحة لكل مريض. ملاحظة: يتم تعريف SOZ كمنطقة تظهر أقرب السريع وانتشار التغيير iEEG (التفريغ نشبي) من خط الأساس قبل أو بالتزامن مع بداية السريري. واعتبرت جميع القنوات المعنية في بداية التفريغ electrographic نشبي، عادة أول 5 ثوان، كما SOZ. في المرضى حيث تنبع نوبات من أكثر من منطقة واحدة بشكل مستقل عن بعضها البعض، وتعتبر جميع الاتصالات داخل SOZs مختلفة مثل الاتصالات SOZ. الخبير أعمى لزيت الوقود الثقيل النتائج مصدر التعريب في وقت تحديد SOZ. تتضمن المعلومات السريرية أيضا: النتائج نشبي والنشبات iEEG، الآفة مرئية على التصوير بالرنين المغناطيسي، نشبي وفروة الرأس النشبات EEGالنتائج. تحديد القنوات زيت الوقود الثقيل: كشف HFOs في كل قطب كهربائي داخل الجمجمة كما هو موضح في 4.1. استخدام أسلوب Kittler لتحديد عتبة بناء على الرسم البياني لعدد من HFOs من جميع القنوات، ثم تطبيق إلباس الحذاء وحساب متوسط كما العتبة النهائية 69. وأخيرا، وتحديد قنوات بمعدل زيت الوقود الثقيل فوق عتبة. مقارنة توطين زيت الوقود الثقيل مع SOZ المحددة في 6.2 كمعيار الذهب للحصول على نتائج المصدر التعريب.

Representative Results

تم تجنيد أطفال الذين يعانون من الصرع الحرارية من عيادة الصرع من مستشفى الأطفال في بوسطن (بوسطن، الولايات المتحدة الأمريكية). هنا، يتم تقديم بيانات تمثيلية من 2 المرضى: فتاة تبلغ من العمر 15 عاما مع تلين الدماغ من الصحيح الشريان الدماغي الأوسط (مولودية الجزائر) المنطقة (المريض 1)، وصبي يبلغ من العمر 11 عاما مع الجداري الأيسر / تلين الدماغ الصدغي العلوي ( المريض 2). تم جمع البيانات كجزء من workup قبل الجراحة من أجل عملية جراحية. أجريت في وقت واحد MEG وEEG التسجيلات في ألف مركز Athinoula مرتينوس للتصوير الطبية الحيوية. لكل من المرضى، وقد تم تحديد HFOs في نطاق التردد تموج (80-150 هرتز) التي تحدث في كل من مجموعة الإمارات للبيئة وMEG والعبوات الناسفة التي تغمر. ويبين الشكل 4 10 ثانية من فروة الرأس في وقت واحد البيانات EEG وMEG مع النشاط النشبات (لوحات العليا) من المريض 1. نفس الرقم أيضا تقارير لن فترة طويلة جزء مقياس (2 ثانية) من الإشارات، مما يدل على HFOs الكشف في المجال الزمني (لوحات الوسطى) وفي الطائرة وقت التردد (اللوحة السفلى). وهذا المريض بمعدل 8.8 HFOs / دقيقة. من أجل الوضوح، ويقتصر عرض الطائرة وقت التردد 80-150 هرتز لوحظ أي نشاط بارز للترددات فوق 150 هرتز. في المريض 1، حدد الكشف التلقائي 248 HFOs ضمن فعاليات 8.65 دقيقة من التسجيلات. بعد مراجعة البصري للأحداث الكشف، وظلت 76 الأحداث التي اعتبرت HFOs الحقيقية، والحصول على معدل 8.8 HFOs / دقيقة. الشكل 4: HFOs مضافين على العبوات الناسفة الكشف من فروة الرأس التخطيط الدماغي وMEG. اللوحة العليا: العبوات الناسفة من مريض 1 الكشف عن من فروة الرأس التخطيط الدماغي (يسار) وMEG (يمين). 10 ثانية من البيانات المصفاة 1-70 هرتز. لوحة المتوسطة: تمديد عرض النطاق الزمني (2 ثانية) من البيانات EEG وMEG أبرزت مع خلفية رمادية في اللوحة العليا. يتم تصفيتها البيانات 80-150 هرتز. اللوحة السفلى: الطائرة وقت التردد مجموعة الإمارات للبيئة وMEG قنوات 2 ممثل. الرجاء انقر هنا لعرض نسخة أكبر من هذا الرقم. ويبين الشكل 5 نتائج HFOs توطين للمريض 1 من كل EEG فروة الرأس وMEG. المترجمة كل من التقنيات وHFOs في محيط الآفة في موقع قريب من الصحيح تقاطع الصدغي الجداري. عرض MEG وEEG النتائج توطين مختلفة قليلا: كان النشاط MEG تقع أكثر الأمامية مقارنة EEG وأقرب إلى الحدود الخلفي من الآفة. وكانت المسافة بين الحدود القصوى اثنين من النشاط wMEM لMEG وEEG 15.0 ملم. HFOs localizatiكان على أيضا بالقرب من المنطقة مهيجة كما تم تعريف هذا بواسطة MEG. وكانت المسافة الإقليدية بين ECDs المتوسط ​​والحد الأقصى للنشاط wMEM 18.7 ملم لMEG و28،0 مم للEEG فروة الرأس. بالنسبة للمريض 2، حددنا 8 دقائق من البيانات أثناء الموجة البطيئة غير REM من النوم مع العبوات الناسفة والحد الأدنى من القطع الأثرية التي استخدمناها لتحليل زيت الوقود الثقيل. وكان عدد من HFOs فروة الرأس أقل بكثير مما كانت عليه في المريض 1 يدل على معدل 0.4 HFOs / دقيقة. ويبين الشكل 6 نتائج المصدر توطين HFOs فروة الرأس لمدة MEG وفروة الرأس التخطيط الدماغي، والعبوات الناسفة المحلية التي كتبها MEG باستخدام ECDs، وموقع HFOs الكشف عنها بواسطة iEEG. وكانت المسافة بين ماكسيما 2 من النشاط wMEM لMEG وEEG 16.4 ملم. وكانت المسافة بين ECDs المتوسط ​​والحد الأقصى للنشاط wMEM 10.9 ملم لMEG و 24.1 مم للEEG. وكانت منطقة زيت الوقود الثقيل التي تم تحديدها من قبل noninvasively فروة الرأس التخطيط الدماغي وMEG في نفس المكان الذي كانت HFOs بيئة تطوير متكاملةntified جراحية مع iEEG. كانت الأقطاب مع أكبر عدد من HFOs LA51، LA52، وLA53، كما هو مبين في الشكل (6)، الذي كان منسجم مع النشاط زيت الوقود الثقيل محلية noninvasively التعريب. الرقم 5: توطين HFOs والعبوات الناسفة. منطقة HFOs المترجمة باستخدام wMEM مع MEG والتخطيط الدماغي من مريض 1 مضافين على التصوير بالرنين المغناطيسي المريض (يسار). تمثل خريطة HFOs متوسط ​​القيم تفعيل تطبيع thresholded في 60٪ من الحد الأقصى للنشاط. العبوات الناسفة المحلية التي كتبها ECDs مع MEG (يمين). يشار إلى المواقع وتوجهات ECDs في السماوي. المثلث الأرجواني يشير موقع ECDs متوسط ​​(46 ECDs)، والمستطيل الأحمر موقع تنمية الطفولة المبكرة من العبوات الناسفة في المتوسط ​​(28 العبوات الناسفة). للالمتوسط ​​من العبوات الناسفة، حددناكعب مع التشكل مماثلة. الرجاء انقر هنا لعرض نسخة أكبر من هذا الرقم. الشكل 6: التوافق المكاني بين المنطقة زيت الوقود الثقيل المترجمة Noninvasively مع فروة الرأس التخطيط الدماغي وMEG، المنطقة مهيج، والمنطقة زيت الوقود الثقيل المترجمة جراحية مع iEEG. لوحات العليا: توطين HFOs من المريض 2 مع التخطيط الدماغي فروة الرأس (يسار) وMEG (وسط)، وتوطين العبوات الناسفة مع MEG (يمين) مضافين على التصوير بالرنين المغناطيسي المريض. تمثل خريطة HFOs متوسط ​​القيم تفعيل تطبيع thresholded في 60٪ من الحد الأقصى للنشاط. الدوائر والحانات السماوي تشير إلى مواقع وتوجهات ECDs. المثلث الأرجواني يشير موقع ECDs متوسط ​​(30 ECDs)، ور مستطيل أحمرانه مكان تنمية الطفولة المبكرة من العبوات الناسفة في المتوسط ​​(21 العبوات الناسفة). لوحات أقل: توطين HFOs على iEEG (يسار) و2 ثانية من تسجيلات من القنوات وفقا لأعلى سعر زيت الوقود الثقيل. وترد أقطاب كهربائية مزروعة على التصوير بالرنين المغناطيسي المريض. يتم الحصول على موقع القطب من بعد زرعها المقطعي المحوسب (CT) وصور الرنين المغناطيسي تسجيل المشترك. ويسلط الضوء على الأقطاب وفقا لأعلى معدل HFOs على خريطة الشبكة مزروع في القشرة المريض. الرجاء انقر هنا لعرض نسخة أكبر من هذا الرقم. نتائج التمثيلية المعروضة هنا تشير إلى إمكانية استخدام تقنية الموضحة في إعداد سريرية لتحديد موسع وتوطين HFOs خلال تقييم ما قبل العمليات الجراحية في طب الأطفال المرضى الذين يعانون من الصرع الحرارية طبيا. لكل من المرضى، وكانت HFOs لocalized منسجم لفروة الرأس التخطيط الدماغي وMEG (انظر الشكل 5). قد يرجع الخلافات توطين عدد قليل ملم إلى القدرة توطين متفوقة عالية الكثافة MEG مقارنة فروة الرأس EEG 70، أو قد تمثل مولدات الكامنة مختلفة 71. كان التعريب أيضا متطابقة مع منطقة مهيجة كما تم تعريف هذا بواسطة MEG (انظر الشكل 5 – حق وحة). في المريض 2، متاحة أيضا بيانات من iEEG. وكانت منطقة HFOs المحلية noninvasively مع فروة الرأس التخطيط الدماغي وMEG متطابقة مع منطقة HFOs محددة جراحية مع iEEG (انظر الشكل 6). نتائج الطريقة المقترحة يمكن أن توجه لوضع شبكات أثناء الجراحة الصرع لتحديد محتمل لمنطقة اليورو.

Discussion

وقد أظهرت الأدلة المتقاربة من الدراسات الحيوانية والبشرية أن HFOs هي العلامات البيولوجية المحتملة جديدة للأنسجة المولدة للصرع. وعلى الرغم من هذه الأدلة، HFOs لها استخدام محدود جدا في الممارسة السريرية لتشخيص أو رصد الصرع، ومعظمهم بسبب: (أ) عدم وجود تعريف رسمي وعالمي لHFOs. (ب) مجموعات بحثية مختلفة تستخدم منهجية مختلفة لتسجيل وتحليل البيانات؛ (ج) كشف موسع من HFOs مع تقنيات التصوير العصبي يمثل تحديا. و (د) عملية استعراض HFOs تستغرق وقتا طويلا وغير عملي، خاصة بالنسبة للEEG الأقنية أو تسجيلات MEG مع عدد كبير من أجهزة الاستشعار. في محاولة لتقديم منهجية عالمية موحدة تعزز الاستخدام المنهجي للHFOs في الممارسة السريرية، والمنهجية التي تم اتباعها في مستشفى الأطفال في بوسطن لتسجيل موسع، والكشف، وتوطين HFOs النشبات من الأطفال المرضى الذين يعانون من الصرع وتقدم. Representativوتعرض أيضا النتائج (ه) من HFOs الكشف مع فروة الرأس في وقت واحد EEG وMEG اثنين من الأطفال الذين يعانون من الصرع الحرارية طبيا.

الخطوات الحاسمة في البروتوكول

وتشمل المنهجية المقترحة الخطوات التالية الحرجة: (ط) أداء مجموعة الإمارات للبيئة وMEG التسجيلات في وقت واحد من النشاط النشبات من الأطفال المرضى عالية إشارة إلى الضوضاء ونسبة (SNR) مع الصرع الحرارية طبيا (الخطوات 2.1.1 و 2.1.2 )؛ (ب) وتجهيزها دقيق واختيار البيانات مع التصريف النشبات (الخطوات 3.1 و 3.2)؛ (ج) استعراض البصري للأحداث HFOs التي تم تحديدها مع خصوصية عالية (الخطوات 4.3.1، 4.3.2، 4.3.3 و)؛ و (رابعا) توطين موثوق لHFOs باستخدام طريقة التعريب المناسب (الخطوة 5.2).

الخطوة الأكثر أهمية في هذا البروتوكول هو استعراض البصري للأحداث زيت الوقود الثقيل التي حددها للكشف التلقائي. استعراض دقيق للHFOs الكشف عن تلقائيا هو كرucial إلى تجاهل HFOs من أصل noncerebral. ومع ذلك، والتعب أو الهاء من المراجع البشري خلال الفحص البصري من EEG الأقنية والبيانات MEG قد يؤدي إلى أخطاء، والحد من خصوصية عملية الكشف.

التعديلات واستكشاف الأخطاء وإصلاحها

نحن تجنب استخدام الإسقاط الإشارة الفضاء (SSP) وطرق الإشارة فصل الفضاء (SSS) 72،73 من أجل ضمان أنه لا يوجد أي تشويه للنشاط زيت الوقود الثقيل من تطبيقها. وغالبا ما تستخدم هذه الأساليب من قبل معظم المستخدمين للبائع MEG خاصا لقمع التدخلات الخارجية وتصحيح لحركات الرأس 72. ومن الضروري إجراء المزيد من الدراسات من أجل ضمان تطبيق هذه الأساليب لا تؤثر أو تشوه النشاط زيت الوقود الثقيل أو لا تنتج آثار زائفة التي قد تشبه HFOs الإنسان. تعديلات طفيفة على الحد الأدنى من الدرجة المعيارية المغلف إشارة (الخطوة 4.1.1.3) وعتبة ميلانقد تكون هناك حاجة إلى القيم يحصر تفعيل (الخطوة 5.2.6) لتحسين حساسية خوارزمية في الكشف عن HFOs وتقييد توطين منطقة HFOs في منطقة أكثر محورية.

القيود المفروضة على تقنية

يعرض الطريقة الموصوفة القيود التي ينبغي مواصلة تناولها في الدراسات المستقبلية. أولا، أنها لا تعتبر HFOs تحدث فقط في الإشارات MEG أو التخطيط الدماغي، وأنها لا تشمل الكشف التلقائي HFOs في الإشارات MEG، مما يعني أن بعض الفعلي منخفض SNR MEG HFOs قد يفلت من الفحص البصري 74. وعلاوة على ذلك، ينبغي التحقق من صحة حساسية وخصوصية الطريقة المقترحة للكشف عن HFOs وقدرته على حصر لها بدقة عالية مع التسجيلات في وقت واحد من فروة الرأس التخطيط الدماغي، MEG، وiEEG 75. وقد أظهرت البيانات المتوفرة لدينا أن ECDs حيدة أشار منطقة مهيجة طويلة مقارنة بمنطقة HFOs التنسيق. ومع ذلك، عندما بلغ متوسط ​​ECDs، ثم locatio ثنائي القطبكان ن قريبة جدا من منطقة زيت الوقود الثقيل لكل من المرضى. البيانات المتوفرة لدينا تدل على خصوصية الأساليب 2 تظهر الممكنة خصوصية العليا للمنطقة زيت الوقود الثقيل لepileptogenicity (وخاصة بالنسبة للمريض 2 لمن منطقة زيت الوقود الثقيل ومتداخلة مع SOZ) مقارنة بمنطقة مهيجة، على الرغم من استنتاجات آمنة لا يمكن استخلاص من هذه المجموعة الصغيرة من المرضى. الأهم من ذلك أن توطين مصادر الوقود الثقيل لا يعني مباشرة إضفاء الطابع المحلي على EZ هي المسؤولة عن المضبوطات. يجب التحقق من صحة النتائج التي توصلنا إليها ضد نتائج جراحة الصرع التي نعتزم القيام به في دراسة المستقبل. وأخيرا، لتسجيل البيانات EEG، تم استخدام نظام 70 قناة. بعد ذلك، في معظم المراكز يتم استخدام الإعداد EEG السريرية القياسية سجلات البيانات من 19 الأقطاب وضعت وفقا ل10 – نظام 20. تتوفر حاليا في السوق عن الأنظمة المتطورة EEG للأطفال مع عدد أكبر بكثير من القنوات (حتى 256). قد استخدام هذه الأنظمة زيادة تحسين رانه دقة توطين منطقة HFOs الكشف مع التخطيط الدماغي فروة الرأس.

أهمية هذه التقنية فيما يتعلق بأساليب الحالية / البديلة

لمعرفة أفضل لنا، هذه هي الدراسة الأولى التي تقارير توطين موسع من HFOs النشبات مع مجموعة الإمارات للبيئة في وقت واحد وMEG، وأيضا يحقق التوافق نتائج التعريب مع تلك من التسجيلات داخل الجمجمة. وموسع تسجيل وكشف، وتوطين HFOs يمثل تحديا. وذلك لأن HFOs هي اشارات ضعيفة جدا الناتجة عن المناطق الدماغية الصغيرة بناء على أمر من ملليمتر مكعب 16،76 وعلاوة على ذلك يعوقها الضوضاء ونشاط الدماغ الخلفية. اقترحت دراسة حديثة أن HFOs سجلت غير جراحية مع التخطيط الدماغي فروة الرأس تمثل مجموع نشاط متعددة البؤرية توزيعها مكانيا ومصادر متماسكة 60. وحتى الآن، تمكنت بعض الدراسات 28،29،37،38،60 لإظهار أن HFOs يمكن الكشف غير جراحية باستخدام هيئة السلع التموينيةليرة لبنانية EEG وMEG. حتى أقل المترجمة هذا النشاط من خلال حل مشكلة معكوس 37-38.

هنا، يتم تقديم دليل على HFOs النشبات التي تم الكشف عنها مع فروة الرأس في وقت واحد EEG وMEG اثنين من الأطفال المرضى الذين يعانون من الصرع. كانت محلية HFOs باستخدام إطار الموصوفة سابقا 38. وتشير البيانات إلى أن تمثيلية توطين موسع من HFOs النشبات ممكنا باستخدام تقنيات التصوير مصدر أجريت على إما EEG فروة الرأس أو تسجيلات MEG، على افتراض أن يتم استخدام تقنية الترجمة المناسبة. وهذا يتماشى مع دراسة سابقة أن استخدام البناء الوهمية تشبه HFOs المولدات، مما يدل على أن HFOs يمكن الكشف عن noninvasively ومترجمة بدقة مع MEG 32.

يتم تنفيذ الكشف ووسم HFOs النشبات تقليديا من خلال الفحص البصري للبيانات من خبراء التخطيط الدماغي البشري. على الرغم من أن هذا النهج هو في كثير من الأحيان ريغاردائرة التنمية الاقتصادية كمعيار الذهب، ويعرض قيود خطيرة لأنه لديه الفقيرة بين المراجع الموثوقية 77،78، ولا ينطبق على كبيرة MEG وEEG قواعد البيانات مع عدد كبير من أجهزة الاستشعار. حاسم لتطبيق HFOs في الممارسة السريرية هو تطوير الخوارزميات التي كشف HFOs تلقائيا من التسجيلات فروة الرأس مما يقلل من الحاجة لإدخال الإنسان. تحديد البصري HFOs فروة الرأس هي في الواقع صعبة جدا للأسباب التالية: (ط) SNR انخفاض HFOs على فروة الرأس. (ثانيا) انخفاض معدلات HFOs في التسجيلات فروة الرأس بالمقارنة مع تلك التي داخل الجمجمة، مما يعني تحليل مرات تسجيل أطول من ذلك بكثير؛ و (ج) وعدد كبير من القنوات لتحليل، وخاصة في عالي الكثافة EEG أو MEG. وقد اقترحت عدة خوارزميات الكشف التلقائي وشبه التلقائي للHFOs في العقد الأخير 54. كاشفات السابقة تعتمد على عتبات في المجال الزمني، من أجل تحديد الأحداث التي يمكن تمييزها عن النشاط خلفية المستمر 49،80. التطورات الأخيرة تشير دمج أيضا معلومات من المجال تردد، على افتراض أن زيت الوقود الثقيل يجب أن تظهر كحدث لم يدم طويلا مع ذروة الطيفية معزولة في 50،56،81 تردد متميزة. ويبدو أن الأساليب الآلية شبه أن يكون النهج الأنسب لتطبيق HFOs في الممارسة السريرية. وتشمل هذه الأساليب 2 مراحل: (أ) الكشف الأولي التلقائي من الأحداث التي لديها حساسية عالية، و (ب) الاستعراض البصري للأحداث من قبل خبير، التي لديها خصوصية عالية. ويوفر هذا النهج تخصصية أعلى بالمقارنة مع الطرق مؤتمتة بالكامل ويضمن النهائية للأحداث استعرض هي HFOs الفعلية للأصل الدماغي.

هنا، يتم تقديم الأسلوب الآلي شبه تمكن الكشف عن HFOs من فروة الرأس النشبات EEG وMEG التسجيلات. الطريقة المقترحة يمتد الموصوفة سابقا التقنيات للكشف عن HFOs من فروة الرأس EEG 60 من خلال دمج في معايير تحديد اثنين من استيرادميزات النمل: (ط) تحليل وقت التردد التلقائي للأحداث زيت الوقود الثقيل. و (ب) موافقة الزمنية للأحداث HFOs في كل MEG وEEG التسجيلات.

التطبيقات المستقبلية أو الاتجاهات بعد اتقان هذه التقنية

توطين موثوق بها من HFOs مع أساليب التصوير العصبي غير الغازية، مثل فروة الرأس التخطيط الدماغي وMEG، أمر بالغ الأهمية. اتقان، وتحسين، والتأكد من صحتها والبروتوكول المقترح توفير الأطباء مع موثوق بها، العلامات البيولوجية للتسجيل noninvasively لتحديد منطقة اليورو. تطوير مثل هذه العلامات البيولوجية لديه القدرة على تقليل الحاجة إلى رصد طويل الأجل والتسجيلات داخل الجمجمة الغازية مما أدى إلى تحسن كبير في إجراء تقييم قبل الجراحة في طب الأطفال المرضى. من شأنه أن يساعد ليس فقط للتعرف على الأنسجة المولدة للصرع لإجراء عملية جراحية، ولكن تسمح أيضا التشخيص التفريقي نهائي الصرع من نوبات أعراض حادة، تتطلب زراعية مختلفة تمامااستئجار نهج العلاج، ومن نوبات الصرع غير يجنب الحاجة إلى رصد طويل الأجل في بعض المرضى. وعلاوة على ذلك، وهذا قد تسمح بتقييم فعالية التدخلات العلاجية دون انتظار لمصادرة أخرى لتحدث.

Disclosures

The authors have nothing to disclose.

Acknowledgements

This work is supported by the Research Grants Program of the Epilepsy Foundation & American Epilepsy Society and the Faculty Career Development Fellowship of Harvard Medical School, Office for Faculty Development.

Materials

VectorView MEG system Elekta-Neuromag, Finland MEG System
Magentically Shielded Room Imedco, Hagendorf, Switzerland Three-layer MSR
EEG system Elekta-Neuromag, Finland 70 Channel EEG system
3D digitizer Polhemus, Colchester, VT
DOWNLOAD MATERIALS LIST

References

  1. Cowan, L. D., Bodensteiner, J. B., Leviton, A., Doherty, L. Prevalence of the Epilepsies in Children and Adolescents. Epilepsia. 30 (1), 94-106 (1989).
  2. Stores, G. School-children with Epilepsy at Risk for Learning and Behaviour Problems. Dev. Med. Child Neurol. 20 (4), 502-508 (1978).
  3. Sillanpää, M., Schmidt, D. Prognosis of seizure recurrence after stopping antiepileptic drugs in seizure-free patients: A long-term population-based study of childhood-onset epilepsy. Epilepsy Behav. 8 (4), 713-719 (2006).
  4. Geerts, A., et al. Course and outcome of childhood epilepsy: a 15-year follow-up. Dutch study of epilepsy in childhood. Epilepsia. 51 (7), 1189-1197 (2010).
  5. Engel, J. Etiology as a risk factor for medically refractory epilepsy: A case for early surgical intervention. Neurology. 51 (5), 1243-1244 (1998).
  6. Kwan, P., Brodie, M. Early Identification of Refractory Epilepsy. N. Eng. J. Med. 342 (5), 314-319 (2000).
  7. Datta, A., Loddenkemper, T. . The Epileptogenic Zone. In: Wyllie, E. Wyllie’s treatment of epilepsy Principles & Practice 5th Ed. , 818-827 (2011).
  8. Rosenow, F. Presurgical evaluation of epilepsy. Brain. 124 (9), 1683-1700 (2001).
  9. Önal, &. #. 1. 9. 9. ;., Otsubo, H., et al. Complications of invasive subdural grid monitoring in children with epilepsy. J. Neurosurg. 98 (5), 1017-1026 (2003).
  10. Jacobs, J., Zijlmans, M., et al. High-frequency electroencephalographic oscillations correlate with outcome of epilepsy surgery. Ann. Neurol. 67 (2), 209-220 (2010).
  11. Bragin, A., Engel, J., Wilson, C., Fried, I., Buzsáki, G. High-frequency oscillations in human brain. Hippocampus. 9 (2), 137-142 (1999).
  12. Bragin, A., Engel, J., Wilson, C., Fried, I., Mathern, G. Hippocampal and Entorhinal Cortex High-Frequency Oscillations (100-500 Hz) in Human Epileptic Brain and in Kainic Acid-Treated Rats with Chronic Seizures. Epilepsia. 40 (2), 127-137 (1999).
  13. Zijlmans, M., Jiruska, P., Zelmann, R., Leijten, F., Jefferys, J., Gotman, J. High-frequency oscillations as a new biomarker in epilepsy. Ann. Neurol. 71 (2), 169-178 (2012).
  14. Crepon, B., Navarro, V., et al. Mapping interictal oscillations greater than 200 Hz recorded with intracranial macroelectrodes in human epilepsy. Brain. 133 (1), 33-45 (2010).
  15. Jacobs, J., LeVan, P., Chander, R., Hall, J., Dubeau, F., Gotman, J. Interictal high-frequency oscillations (80-500 Hz) are an indicator of seizure onset areas independent of spikes in the human epileptic brain. Epilepsia. 49 (11), 1893-1907 (2008).
  16. Bragin, A., Mody, I., Wilson, C. L., Engel, J. Local generation of fast ripples in epileptic brain. J Neurosci. 22 (5), 2012-2021 (2002).
  17. Worrell, G. A., Gardner, A. B., et al. High-frequency oscillations in human temporal lobe: simultaneous microwire and clinical macroelectrode recordings. Brain. 131 (4), 928-937 (2008).
  18. Engel, J., Bragin, A., Staba, R., Mody, I. High-frequency oscillations: What is normal and what is not?. Epilepsia. 50 (4), 598-604 (2009).
  19. Traub, R. Fast Oscillations and Epilepsy. Epilepsy Curr. 3 (3), 77-79 (2003).
  20. Blanco, J., Stead, M., et al. Unsupervised Classification of High-Frequency Oscillations in Human Neocortical Epilepsy and Control Patients. J. Neurophysiol. 104 (5), 2900-2912 (2010).
  21. Rodin, E., Smid, N., Mason, K. The grand mal pattern of Gibbs, Gibbs and Lennox. Electroencephalogr Clin Neurophysiol. 40 (4), 401-406 (1976).
  22. Nealis, J. G., Duffy, F. H. Paroxysmal beta activity in the pediatric electroencephalogram. Ann Neurol. 4 (2), 112-116 (1978).
  23. Halasz, P., Terzano, M., Parrino, L., Bodizs, R. The nature of arousal in sleep. J. Sleep. Res. 13 (1), 1-23 (2004).
  24. Kobayashi, K., Oka, M., et al. Very Fast Rhythmic Activity on Scalp EEG Associated with Epileptic Spasms. Epilepsia. 45 (5), 488-496 (2004).
  25. Inoue, T., Kobayashi, K., Oka, M., Yoshinaga, H., Ohtsuka, Y. Spectral characteristics of EEG gamma rhythms associated with epileptic spasms. Brain. Dev. 30 (5), 321-328 (2008).
  26. Kobayashi, K., Jacobs, J., Gotman, J. Detection of changes of high-frequency activity by statistical time-frequency analysis in epileptic spikes. Clin Neurophysiol. 120 (6), 1070-1077 (2009).
  27. Kobayashi, K., Watanabe, Y., Inoue, T., Oka, M., Yoshinaga, H., Ohtsuka, Y. Scalp-recorded high-frequency oscillations in childhood sleep-induced electrical status epilepticus. Epilepsia. 51 (10), 2190-2194 (2010).
  28. Andrade-Valenca, L. P., Dubeau, F., Mari, F., Zelmann, R., Gotman, J. Interictal scalp fast oscillations as a marker of the seizure onset zone. Neurology. 77 (6), 524-531 (2011).
  29. Melani, F., Zelmann, R., Dubeau, F., Gotman, J. Occurrence of scalp-fast oscillations among patients with different spiking rate and their role as epileptogenicity marker. Epilepsy Res. 106 (3), 345-356 (2013).
  30. Claus, S., Velis, D., Lopes da Silva, F., Viergever, M., Kalitzin, S. High frequency spectral components after Secobarbital: The contribution of muscular origin-A study with MEG/EEG. Epilepsy Res. 100 (1-2), 132-141 (2012).
  31. Zimmermann, R., Scharein, E. MEG and EEG show different sensitivity to myogenic artifacts. Neurol Clin Neurophysiol. 78, (2004).
  32. Papadelis, C., Poghosyan, V., Fenwick, P., Ioannides, A. MEG’s ability to localise accurately weak transient neural sources. Clin Neurophysiol. 120 (11), 1958-1970 (2009).
  33. Miao, A., Xiang, J., et al. Using ictal high-frequency oscillations (80-500Hz) to localize seizure onset zones in childhood absence epilepsy: A MEG study. Neuroscience Lett. 566, 21-26 (2014).
  34. Rampp, S., Kaltenhäuser, M., et al. MEG correlates of epileptic high gamma oscillations in invasive EEG. Epilepsia. 51 (8), 1638-1642 (2010).
  35. Tenney, J. R., Fujiwara, H., et al. Low- and high-frequency oscillations reveal distinct absence seizure networks. Ann Neurol. 76 (4), 558-567 (2014).
  36. Xiang, J., et al. Frequency and spatial characteristics of high-frequency neuromagnetic signals in childhood epilepsy. Epileptic Disord. 11 (2), 113-125 (2009).
  37. van Klink, N., Hillebrand, A., Zijlmans, M. Identification of epileptic high frequency oscillations in the time domain by using MEG beamformer-based virtual sensors. Clin Neurophysiol. 127 (1), 197-208 (2016).
  38. von Ellenrieder, N., Pellegrino, G., et al. Detection and Magnetic Source Imaging of Fast Oscillations (40-160 Hz) Recorded with Magnetoencephalography in Focal Epilepsy Patients. Brain Topogr. 29 (2), 218-231 (2016).
  39. Rampp, S., Kaltenhäuser, M., et al. MEG correlates of epileptic high gamma oscillations in invasive EEG. Epilepsia. 51 (8), 1638-1642 (2010).
  40. Ramachandrannair, R., Ochi, A., et al. Epileptic spasms in older pediatric patients: MEG and ictal high-frequency oscillations suggest focal-onset seizures in a subset of epileptic spasms. Epilepsy Res. 78 (2-3), 216-224 (2008).
  41. Bathelt, J., O’Reilly, H., de Haan, M. Cortical source analysis of high-density EEG recordings in children. J Vis Exp. (88), e51705 (2014).
  42. Liu, H., Tanaka, N., Stufflebeam, S., Ahlfors, S., Hämäläinen, M. Functional Mapping with Simultaneous MEG and EEG. M. J Vis Exp. (40), e1668 (2010).
  43. Papadelis, C., Harini, C., Ahtam, B., Doshi, C., Grant, E., Okada, Y. Current and emerging potential for magnetoencephalography in pediatric epilepsy. J Ped Epilepsy. 2, 73-85 (2013).
  44. Gaetz, W., Gordon, R. S., Papadelis, C., Fujiwara, H., Rose, D. F., Edgar, J. C., Schwartz, E. S., Roberts, T. P. L. Magnetoencephalography for Clinical Pediatrics: Recent Advances in Hardware, Methods, and Clinical Applications. J Pediatr Epilepsy. 4 (4), 139-155 (2015).
  45. Prabhu, S., Mahomed, N. Imaging of intractable paediatric epilepsy. SA Journal of Radiology. 19 (2), 1-10 (2015).
  46. Tadel, F., Baillet, S., Mosher, J. C., Pantazis, D., Leahy, R. M. Brainstorm: A User-Friendly Application for MEG/EEG Analysis. Comput Intell Neurosci. , 879716 (2011).
  47. Bagic, A. I., Knowlton, R. C., Rose, D. F., Ebersole, J. S. American Clinical Magnetoencephalography Society Clinical Practice Guideline 1: Recording and Analysis of Spontaneous Cerebral Activity. J Clin Neurophysiol. , 1-7 (2011).
  48. Noachtar, S., Binnie, C., Ebersole, J., Mauguière, F., Sakamoto, A., Westmoreland, B. A glossary of terms most commonly used by clinical electroencephalographers and proposal for the report form for the EEG findings. The International Federation of Clinical Neurophysiology. Electroencephalogr Clin Neurophysiol Suppl. 52, 21-41 (1999).
  49. Staba, R. J., Wilson, C. L., Bragin, A., et al. High-frequency oscillations recorded in human medial temporal lobe during sleep. Ann’Neurol. 56 (1), 108-115 (2004).
  50. Benar, C. G., Chauviere, L., Bartolomei, F., Wendling, F. Pitfalls of high-pass filtering for detecting epileptic oscillations: a technical note on "false" ripples. Clin Neurophysiol. 121 (3), 301-310 (2010).
  51. Crepon, B., Navarro, V., et al. Mapping interictal oscillations greater than 200 Hz recorded with intracranial macroelectrodes in human epilepsy. Brain. 133 (1), 33-45 (2010).
  52. Jmail, N., Gavaret, M., et al. A comparison of methods for separation of transient and oscillatory signals in EEG. J Neurosci Methods. 199 (2), 273-289 (2011).
  53. Wang, S., Wang, I. Z., et al. Ripple classification helps to localize the seizure-onset zone in neocortical epilepsy. Epilepsia. 54 (2), 370-376 (2013).
  54. Worrell, G. A., Jerbi, K., Kobayashi, K., Lina, J. M., Zelmann, R., Le Van Quyen, M. Recording and analysis techniques for high-frequency oscillations. Prog Neurobio. 98 (3), 265-278 (2012).
  55. Gibbs, J. W. Fourier’s series. Nature. 59, 606 (1899).
  56. Burnos, S., Hilfiker, P., et al. Human Intracranial High Frequency Oscillations (HFOs) Detected by Automatic Time-Frequency Analysis. PLoS ONE. 9 (4), (2014).
  57. Jacobs, J., LeVan, P., Châtillon, C., Olivier, A., Dubeau, F., Gotman, J. High frequency oscillations in intracranial EEGs mark epileptogenicity rather than lesion type. Brain. 132 (4), 1022-1037 (2009).
  58. Urrestarazu, E., Chander, R., Dubeau, F., Gotman, J. Interictal high-frequency oscillations (100-500 Hz) in the intracerebral EEG of epileptic patients. Brain. 130 (9), 2354-2366 (2007).
  59. Amiri, M., Lina, J. M., Pizzo, F., Gotman, J. High Frequency Oscillations and spikes: Separating real HFOs from false oscillations. Clin Neurophysiol. 127 (1), 187-196 (2015).
  60. Zelmann, R., Lina, J. M., Schulze-Bonhage, A., Gotman, J., Jacobs, J. Scalp EEG is not a Blur: It Can See High Frequency Oscillations Although Their Generators are Small. Brain Topogr. 27 (5), 683-704 (2014).
  61. Chowdhury, R. A., Lina, J. M., Kobayashi, E., Grova, C. MEG source localization of spatially extended generators of epileptic activity: comparing entropic and hierarchical bayesian approaches. PLoS One. 8 (2), e55969 (2013).
  62. Chowdhury, R. A., Merlet, I., Birot, G., Kobayashi, E., Nica, A., Biraben, A., Wendling, F., Lina, J. M., Albera, L., Grova, C. Complex patterns of spatially extended generators of epileptic activity: Comparison of source localization methods cMEM and 4-ExSo-MUSIC on high resolution EEG and MEG data. Neuroimage. , 175-195 (2016).
  63. Pellegrino, G., Hedrich, T., Chowdhury, R., Hall, J. A., Lina, J. M., Dubeau, F., Kobayashi, E., Grova, C. Source localization of the seizure onset zone from ictal EEG/MEG data. Hum Brain Mapp. 37 (7), 2528-2546 (2016).
  64. Grova, C., Aiguabella, M., Zelmann, R., Lina, J. M., Hall, J. A., Kobayashi, E. Intracranial EEG potentials estimated from MEG sources: A new approach to correlate MEG and iEEG data in epilepsy. Hum Brain Mapp. 37 (5), 1661-1683 (2016).
  65. Lina, J. M., Chowdhury, R. A., Lemay, E., Kobayashi, E., Grova, C. Wavelet-based localization of oscillatory sources from magnetoencephalography data. IEEE Trans Biomed Eng. 61 (8), 2350-2364 (2014).
  66. Dale, A. M., Fischl, B., Sereno, M. I. Cortical surface-based analysis, I: segmentation and surface reconstruction. Neuroimage. 9, 179-194 (1999).
  67. Fischl, B., Sereno, M. I., Dale, A. M. Cortical surface-based analysis, II: inflation, flattening, a surface-based coordinate system. Neuroimage. 9, 195-207 (1999).
  68. Gramfort, A., Papadopoulo, T., Olivi, E., Clerc, M. OpenMEEG: opensource software for quasistatic bioelectromagnetics. Biomed Eng OnLine. 9 (1), (2010).
  69. Akiyama, T., McCoy, B., et al. Focal resection of fast ripples on extraoperative intracranial EEG improves seizure outcome in pediatric epilepsy. Epilepsia. 52 (10), 1802-1811 (2011).
  70. Leahy, R. M., Mosher, J. C., Spencer, M. E., Huang, M. X., Lewine, J. D. A study of dipole localization accuracy for MEG and EEG using a human skull phantom. Electroencephalogr Clin Neurophysiol. 107 (2), 159-173 (1989).
  71. Hunold, A., Haueisen, J., Ahtam, B., Doshi, C., Harini, C., Camposano, S., Warfield, S. K., Grant, P. E., Okada, Y., Papadelis, C. Localization of the epileptogenic foci in tuberous sclerosis complex: a pediatric case report. Front Hum Neurosci. 8 (175), (2014).
  72. Taulu, S., Kajola, M., Simola, J. Suppression of interference and artifacts by the signal space separation method. Brain Topogr. 16 (4), 269-275 (2004).
  73. Taulu, S., Simola, J. Spatiotemporal signal space separation method for rejecting nearby interference in MEG measurements. Phys Med Biol. 51 (7), 1759-1768 (2006).
  74. Bénar, C. G., Chauvière, L., Bartolomei, F., Wendling, F. Pitfalls of high-pass filtering for detecting epileptic oscillations: a technical note on false ripples. Clin Neurophysiol. 121 (3), 301-310 (2010).
  75. Dubarry, A. S., Badier, J. M., et al. Simultaneous recording of MEG, EEG and intracerebral EEG during visual stimulation: from feasibility to single-trial analysis. Neuroimage. 99, 548-558 (2014).
  76. Chrobak, J. J., Buzsaki, G. High-frequency oscillations in the output of the hippocampal-entorhinal axis of the freely behaving rat. J Neurosci. 19 (9), 3056-3066 (1996).
  77. Abend, N. S., Gutierrez-Colina, A., et al. Interobserver Reproducibility of Electroencephalogram Interpretation in Critically Ill Children. J Clin Neurophysiol. 28 (1), 15-19 (2011).
  78. Benbadis, S. R., LaFrance, W. C., Papandonatos, G. D., Korabathina, K., Lin, K., Kraemer, H. C. Interrater reliability of EEG-video monitoring. Neurology. 73 (11), 843-846 (2009).
  79. von Ellenrieder, N., Andrade-Valença, L., Dubeau, F., Gotman, J. Automatic detection of fast oscillations (40-200Hz) in scalp EEG recordings. Clin Neurophysiol. 123 (4), 670-680 (2012).
  80. Zelmann, R., Mari, F., Jacobs, J., Zijlmans, M., Dubeau, F., Gotman, J. A comparison between detectors of high frequency oscillations. Clin Neurophysiol. 123 (1), 106-116 (2011).
  81. Birot, G., Kachenoura, A., Albera, L., Bénar, C., Wendling, F. Automatic detection of fast ripples. J Neurosci Methods. 213 (2), 236-249 (2013).

Tags

High-frequency OscillationsInterictalMagnetoencephalographyElectroencephalographyPediatric EpilepsyInverse ProblemBiomarkerNon-invasive LocalizationEpileptogenic Zone

Play Video
PDF
DOI
DOWNLOAD MATERIALS LIST
Cite This Article
Papadelis, C., Tamilia, E., Stufflebeam, S., Grant, P. E., Madsen, J. R., Pearl, P. L., Tanaka, N. Interictal High Frequency Oscillations Detected with Simultaneous Magnetoencephalography and Electroencephalography as Biomarker of Pediatric Epilepsy. J. Vis. Exp. (118), e54883, doi:10.3791/54883 (2016).
Download Citation
Reprints and Permissions

View Video

✖

To prove you're not a robot, please enter the text in the image below

CAPTCHA Image
Play CAPTCHA Audio
Refresh Image