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

著者らは、開示することは何もありません。

動物およびヒトの研究から収束の証拠は、HFO類は、てんかん組織のための新たな可能性のバイオマーカーであることが示されています。 HFO類のための正式なグローバル定義がありません（ⅰ）;：主な理由は、この証拠にもかかわらず、HFO類は、てんかんの診断またはモニタリングするための臨床診療において非常に限られた用途を持っています（ii）は、異なる研究グループは、記録したデータを分析するための別の方法を使用します。 （iii）の神経画像技術とHFO類の非侵襲的検出は困難です。および（iv）HFO類の審査プロセスは、特に、センサの数が多いマルチチャンネルEEGまたはMEG記録のため、時間がかかり、現実的ではありません。臨床診療においてHFO類の系統的な使用を促進するグローバルな標準化された方法論を提供するためには、てんかんの小児患者からの発作間欠期HFO類の非侵襲的記録のためにボストン小児病院で追跡された方法論、検出、およびローカリゼーションが提示されます。 Representativ医学的に難治性てんかんの2人の子供からの同時頭皮EEGとMEGを用いて検出HFO類の電子結果も提示されています。 プロトコル内の重要なステップ提案された方法論は、以下の重要なステップを含む：（ⅰ）高信号対雑音比（SNR）の性能医学的に難治性てんかんの小児患者からの間欠期活動の脳波と脳磁図同時録画は（2.1.1と2.1.2ステップ）; （ii）の発作間欠期放電とのデータの慎重な前処理および選択は（3.1および3.2ステップ）。 （iii）の高い特異性で識別されたHFO類のイベント（ステップ4.3.1、4.3.2、および4.3.3）の視覚的な見直しを。および（iv）適切なローカライズ方法（ステップ5.2）を使用して、HFO類の信頼性の局在。 このプロトコルの中で最も重要なステップは、自動検出器によって識別されたHFOイベントの視覚的なレビューです。自動的に検出HFO類の厳格な審査は、CRですnoncerebral起源のHFO類を廃棄するucial。しかし、マルチチャンネルEEGとMEGデータの目視検査時の疲労や人間のレビューアの気晴らしは、検出プロセスの特異性を減少させる、エラーになる場合があります。 修正およびトラブルシューティング私たちは、彼らのアプリケーションからのHFO活動の歪みがないことを確実にするために信号空間投影（SSP）と信号空間分離（SSS）メソッド72,73の使用を避けます。これらの方法は、多くの場合、外部干渉を抑制するために、頭の動き72を補正するために、特定のMEGベンダーのユーザーのほとんどで使用されています。さらなる研究は、これらのメソッドのアプリケーションが影響を与えるか、HFO活動を歪めるまたはヒトHFO類に似ているかもしれスプリアス効果を生成しないしないことを確実にするために必要です。信号エンベロープ（ステップ4.1.1.3）のZスコアの最小しきい値と交流のしきい値のマイナー修正tivation値（ステップ5.2.6）はHFO類の検出アルゴリズムの感度を向上させ、より多くの焦点領域におけるHFO類領域の局在化を制限するために必要とされ得ます。 技術の制限事項記載されている方法は、さらに、今後の研究に取り組むべき限界を提示します。まず、それだけでMEGやEEG信号に生じるHFO類を考慮していない、それはいくつかの実際のSNRが低いMEG HFO類は、目視検査74を免れる可能性があることを意味するMEG信号におけるHFO類の自動検出を、含まれていません。さらに、HFO類および高精度でそれらをローカライズする能力を検出するために提案された方法の感度と特異性は、頭皮EEG、MEG、及びすなわち、例えば75の同時録画で検証する必要があります。我々のデータは、単一のECD焦点HFO類ゾーンに比べて拡張刺激ゾーンを示すことが示されています。しかし、ECDには平均化した後、双極子locationが両方の患者のためのHFOゾーンに非常に近かったです。安全な結論を描画することはできませんが、我々のデータは、刺激性のゾーンに比べて（特にHFOゾーンはSOZと重なった人のために、患者2）epileptogenicityためHFOゾーンの可能性が高い特異性を示す2つの方法の特異性の指標であります患者のような小さなコホートから。さらに重要なのは、HFO源の局在化は、直接発作の原因であるEZをローカライズ意味するものではありません。我々の調査結果は、我々は今後の研究に行う予定てんかんの手術の結果に照らして検証する必要があります。最終的に、EEGデータを記録するために、70チャンネルのシステムを使用しました。 20システム - しかし、ほとんどの施設では標準的な臨床脳波の設定は、19電極から記録データが10に従って配置することを使用されています。 （256まで）チャネルの非常に高い数のより高度な小児EEGシステムは、現在市場で入手可能です。これらのシステムの使用は、Tを改善することができます彼頭皮脳波で検出HFO類ゾーンの測位精度。 既存の/代替の方法に対する技術の意義我々の知る限り、これは同時EEGとMEGとの間欠期HFO類の非侵襲的局在を報告し、また、頭蓋内記録からのものと定位結果の一致を調べる最初の研究です。非侵襲的記録、検出、およびHFO類の局在化が困難です。 HFO類は、ノイズおよび脳バックグラウンド活性によって妨げ立方ミリメートル16,76、さらにオーダーの小さな脳領域によって生成される微弱信号であるためです。最近の研究では、HFO類は、非侵襲的に頭皮脳波で記録された複数の空間的に分布焦点とコヒーレント光源60の活性の合計を表していることを提案しました。これまで、いくつかの研究28,29,37,38,60は HFO類は、SCAを使用して非侵襲的に検出することができることを示すことに成功しLP EEGとMEG。さらに少ない逆問題37-38を解くことによって、この活動をローカライズ。 ここでは、発作間欠期HFO類の証拠は、てんかんを持つ2つの小児患者からの同時頭皮EEGとMEGを用いて検出された提示されています。 HFO類は、前述のフレームワーク38を使用して局在していました。代表的なデータは、発作間欠期HFO類の非侵襲的局在は、適切な定位技術を使用していると仮定すると、頭皮EEGまたはMEG記録のいずれかで実行ソースイメージング技術を用いて実現可能であることを示唆しています。これは、HFO類は、非侵襲的に検出し、正確にMEG 32で定位させることができることを示しているHFO類の発生に似たファントムの建設を、使用する以前の研究と一致しています。 発作間欠期HFO類の検出および標識は、伝統的に人間の脳波の専門家からのデータの目視検査を介して行われます。このアプローチは、多くの場合、レガールですがゴールドスタンダードとしてDED、それが悪い間レビュアーの信頼性77,78を有しているため、重大な制限を提示し、センサの数が多い大規模なMEGおよびEEGデータセットには適用されません。臨床診療においてHFO類のアプリケーションへの重要な人間の入力の必要性を減らす頭皮記録から自動的にHFO類を検出するアルゴリズムの開発です。頭皮HFO類の視覚的な識別が起因して、実際には非常に困難である：（I）頭皮上のHFO類の低SNR; （ii）は頭蓋内のものと比較して、頭皮の録音でHFO類の低いレートを、はるかに長い時間を記録の分析を意味しています。および（iii）チャネルの数が多いと、特に高密度EEGまたはMEGに、分析します。 HFO類の自動および半自動検出のためのいくつかのアルゴリズムは、過去十年間54で提案されています。以前の検出器は、進行中のバックグラウンド活性4と区別することができるイベントを識別するために、時間領域内のしきい値に依存しました9,80。最近の進歩はまた、HFOは別個の周波数50,56,81で分離されたスペクトルピークと短命イベントとして現れなければならないと仮定すると、周波数ドメインからの情報を組み込むことをお勧めします。半自動化された方法は、臨床診療においてHFO類の用途に最も適切なアプローチであると思われます。高い特異性を有する専門家により、（I）高い感度を有する事象の最初の自動検出、およびイベントの（ii）の視覚的なレビュー：これらの方法は、2段階を含みます。このアプローチは、完全に自動化された方法に比べてより高い特異性を提供し、最終審査イベントは、脳由来の実際のHFO類であることを保証します。 ここで、半自動化された方法は、発作間欠期頭皮EEGとMEG記録からHFO類の検出を可能に提示されます。提案手法は、以前に識別基準に2インポートを組み込むことにより、頭皮EEG 60からHFO類の検出のための技術を説明延びていますアリの特徴は、（i）HFOイベントの自動時間周波数解析。及び（ii）の両方MEGおよびEEG記録でHFO類の事象の時間的な同意。 この技術を習得した後、将来のアプリケーションや方向性このような頭皮EEGやMEGなどの非侵襲的ニューロイメージング方法、とHFO類の信頼性の局在化は、非常に重要です。 、マスタリング改善し、提案プロトコルはEZの同定のための信頼性の高い、非侵襲的に記録可能なバイオマーカーを医師に提供されます検証します。そのようなバイオマーカーの開発は長期的なモニタリングおよび小児患者における術前評価手順の大幅な改善につながる侵襲頭蓋内記録のための必要性を減少させる可能性があります。それだけではないだろう手術のためのてんかん組織を識別するのに役立ち、だけでなく、完全にdiffeを必要とする、急性症候性発作からてんかんの決定的な鑑別診断を可能にするであろう治療アプローチを借り、そして一部の患者における長期モニタリングの必要性を温存非てんかん性発作から。さらに、これは別の発作が発生するのを待たずに治療的介入の有効性の評価を可能にするかもしれません。

6千あたり子供1 -小児てんかんは4の有病率と共通の神経障害です。それは、子どもの発達2に大きな影響を与えることができ、大幅な大人の生活に影響を与える可能性があります。小児期発症てんかんの長期的なフォローアップ研究では、てんかん患者の約30％が3-6医学的に難治性になることを示し、通常resectiveてんかん外科手術を必要とします。これらの患者の多くでは、てんかんの手術は発作自由に頻繁に発作頻度の大幅な削減につながります。成功するためには、てんかんの手術は最小限または全く機能欠損と発作のない状態を達成する必要があります。これは、てんかんゾーン（EZ）7、8 &#39;てんかん発作の発生のために不可欠である皮質の面積」の丁寧な描写を必要とします。 EZは、直接測定することはできません。その場所は、テスト股関節の多数からの一致データに基づいて推定されますトン他の皮質領域を特定します。侵襲的な頭蓋内脳波（すなわち、例えば）は、発作開始ゾーン（SOZ）、発作が生成され、発作の記録から発信された領域の局在化のためのゴールドスタンダードとなっています。しかしすなわち、例えばは、子供の協力に依存し、高価であり、感染や出血9のためのいくつかのリスクを運ぶ、および移植10中に追加の神経障害を誘発する可能性があります。脳の大部分は未踏のままにしているのでさらに、録音は誤った結論につながる可能性があります。このように、EZの識別に役立つ堅牢な術前のバイオマーカーは、外科てんかん治療の成功に必要とされています。 病理学的HFO類（80から500ヘルツ）11,12はてんかん13の患者の術前診断と手術結果を改善する可能性がてんかん組織の同定のためのバイオマーカーとして過去10年間に出現しています。マイクロを使用してレポート深さEEG電極と組み合わせた電極は、てんかん患者におけるHFO類の存在を示しました。 HFO類はまた、発作と発作間の期間中に標準macroelectrodesを使用して発見されました。最近の研究では、刺激ゾーン14,15に比べHFO類は、より高い感度と特異性でSOZを識別することのIEDを生成するゾーンを示しており、HFO発生組織の外科的除去は、除去よりも良好な結果と相関することSOZまたは刺激性ゾーン15。 （ - 250ヘルツ80）または高速波紋（250から500ヘルツ）HFO類は、一般的に波紋のように分類されています。高速リップルがより密接に病的な活動にとSOZ 16の局在にリンクされているが、人間の頭蓋内記録の調査は波紋と高速波紋両方がてんかん領域17に増加することを示しています。 これらの有望な知見にもかかわらず、HFO類はまだの診断またはモニタリングに適していません臨床診療におけるてんかん。プライマリ障壁が残っている：（ⅰ）HFO類のための正式なグローバル定義の欠如。 （ii）は、それらの研究のために使用される方法論的アプローチの結果としての不均一性を、および（iii）頭皮記録から非侵襲的にそれらを検出し、ローカライズするための実際的な困難を。後者は電極が遠くの信号源からであるという事実から生じ、信号が背景雑音と筋活動によってぼかされることがあり、信号は、特に中、頭皮または頭蓋骨におけるfontanelsおよび縫合糸によって歪められる可能性があります乳児患者。リップルと高速リップルの両方があっても正常なヒト脳組織20に存在するので、正常および異常なHFO類18,19を区別することは困難です。てんかん21-23を持つ患者の- （3.4％0.2）部分初期の研究は、わずかに頭皮脳波でHFO類を報告しました。しかし、最近の研究は、HFO類は頭皮EEGで非侵襲的に検出することができることを示しています。 Ictally、HFO（ - 100 Hzの50）26、ならびにレノックス・ガストー症候群における強直発作の発症時（120 Hzの25 - - 100 Hzの24、40 50）sが子供の点頭てんかんの発症時に報告されています。発作間欠期HFO類（70から200 Hz）は、最初の睡眠誘導性の電気的てんかん重積状態27と子どもたちに頭皮脳波で観察されました。そして、発作間欠期HFO類（80から200 Hz）はSOZ 28内部のより高いレートでの焦点てんかん患者の頭皮脳波で同定されました。興味深いことに、HFO類は、発作間欠期てんかん放電（のIED）の高い番号を持つ患者でより頻繁にあった、と彼らはepileptogenicityとHFO類の関係を強調し、SOZ 29用のIEDよりも具体的であることが見出されました。 MEGは、HFO類の非侵襲的検出とローカライズのために頭皮EEGと比較して有意な利点を提示するようだ：MEG（i）において、高周波活性が筋肉からの汚染へのEEGより受けにくいですアクティビティ30-31は 、（ii）のMEG信号は頭蓋骨の導電率によって歪めおよびEEG未満歪んだような泉門や縫合糸のような頭蓋骨の融合していない領域によって、および（iii）MEGセンサアレイは、常に直面している脳波に比べて高い密度を有していません電極間の塩橋の問題ヘッドは子供のように、小さいです。 MEG 32と- （3ミリメートル2）HFO類の発生をシミュレートするファントム構造からの証拠は、HFO類が検出され、高い測位精度で定位させることができることを示唆しました。いくつかの最近の研究は、リップル周波数帯域33-38でてんかん患者から記録されたMEG信号でHFO類を報告しました。時間周波数分析は、MEGデータをEZ 33-36に関連した高周波成分を含むことが示されました。しかし、唯一のいくつかの研究は、典型的には、すなわち、例えば37〜38で行われるように、時間領域でのバックグラウンドシグナルの目立つ可視イベントとして発作間欠期HFO類を同定しました。ヴァン・クリンクら。 3図7は、IED事件から得た空間情報に基づいて、ビームフォーミング技術を用いて構築された仮想チャネルを使用してリップル帯でHFO類が検出されました。フォン・Ellenrieder ら 。 38は独立してのIEDの物理的センサからのMEG信号でHFO類を検出し、それらのソースをローカライズするとEZとの相関関係を調査するために平均（MEM）法に最大エントロピーを使用していました。 Rampp ら 。 （2010）も、スパイクロックまたはスパイク独立したMEG、とてんかん高いガンマ振動を検出し、最小ノルムソース解析39でこの活動をローカライズ。彼らは、これらの高速振動の特性（ すなわち 、全帯域の平均と振動の最大振幅の明確な発症が）非常にSOZと関連していたことがわかりました。 HFO類も点頭てんかん40の小児患者における発作活動中にMEGを用いて検出しました。しかし、MEGは頭皮脳波に比べていくつかの明確な制限があります（私）それがinseです（ⅱ）それは発作イベントを検出し、記録する可能性が高く長時間録音を許可していないと、（iii）そのセンサーが頭の形状に適合することができない、頭の中心に対して放射状の方向性を持っているソースにnsitiveヘルメット内のヘルメットとセンサ・アレイは、すべての形状に固定されているので、各個人の。このように、癲癇誘発活性を検出し、ローカライズする可能性を最大化する理想的なセットアップは、頭皮EEGとMEGの両方からの情報を組み合わせることです。 本研究では、我々は医学的に難治性てんかんの小児患者から頭皮EEGとMEGの同時録画を使用して、発作間欠期HFO類の非侵襲的検出のために従う方法を説明することを目指しています。私たちは、レコーディングのセットアップ、我々は同時MEGおよびEEGデータにおけるHFO事象の検出のために開発した半自動化法を用いたデータ解析のパイプラインを提示します。最後に、我々はまたの局在を提示します逆問題を解くことによって得られた頭皮HFO類の発生の根底にある、これはてんかんによって定義されたようにSOZと比較。

<table border="0" cellpadding="0" cellspacing="0" width="1028">
	<colgroup>
		<col />
		<col />
		<col />
		<col />
	</colgroup>
	<tbody>
		<tr height="21">
			<td height="21" style="height:21px;width:216px;">VectorView MEG system</td>
			<td style="width:287px;">Elekta-Neuromag, Finland</td>
			<td style="width:119px;"></td>
			<td style="width:407px;">MEG System</td>
		</tr>
		<tr height="21">
			<td height="21" style="height:21px;width:216px;">Magentically Shielded Room</td>
			<td style="width:287px;">Imedco, Hagendorf, Switzerland</td>
			<td style="width:119px;"></td>
			<td style="width:407px;">Three-layer MSR</td>
		</tr>
		<tr height="21">
			<td height="21" style="height:21px;width:216px;">EEG system</td>
			<td style="width:287px;">Elekta-Neuromag, Finland</td>
			<td style="width:119px;"></td>
			<td>70 Channel EEG system</td>
		</tr>
		<tr height="21">
			<td height="21" style="height:21px;width:216px;">3D digitizer</td>
			<td style="width:287px;">Polhemus, Colchester, VT</td>
			<td style="width:119px;"></td>
			<td></td>
		</tr>
	</tbody>
</table>

interictal high frequency oscillations detected with simultaneous magnetoencephalography and electroencephalography as biomarker of pediatric epilepsy

てんかん手術の成功に不可欠ではてんかんゾーン（EZ）を識別する堅牢なバイオマーカーの可用性です。高周波発振（HFO類）は、発作間欠期てんかん退院（IED事件）と発作活動に加えて、EZの識別のための潜在的な術前のバイオマーカーとして浮上しています。彼らはEZをローカライズするために有望であるが、それらはまだ臨床の現場におけるてんかんの診断またはモニタリングに適していません。プライマリ障壁が残っている：HFO類のための正式なグローバル定義の欠如。彼らの研究のために使用される方法論的アプローチの結果としての不均一性;そして、頭皮記録から非侵襲的にそれらを検出し、ローカライズするための実用的な難しさ。ここでは、記録、検出、および難治性てんかんの小児患者からの発作間欠期HFO類の局在化のための方法論を提示します。私たちは、HFO類の代表的なデータは、2人の子供からの間欠期頭皮EEGとMEGから非侵襲的に検出報告します手術を受けました。 HFO類の基本発生器は、逆問題を解くことによって局在化され、これは、てんかんによって定義されたように、それらの局在化は発作発症ゾーン（SOZ）と比較しました。両方の患者では、発作間欠期てんかん退院（IED事件）とHFO類は調和の場所でソースイメージングで局在していました。一人の患者のために、頭蓋内脳波（すなわち、例えば）のデータも利用可能でした。この患者のために、我々はHFO類の局在が非侵襲的かつ侵襲的な方法との間で一致したことがわかりました。頭皮の録音からの結果とのすなわち、例えばの比較は、これらの知見を検証するために役立ちました。我々の知る限り、これは侵襲的なレコーディングで結果を比較し、同時EEGとMEG記録から頭皮HFO類の音源定位を提示する最初の研究です。これらの知見は、HFO類を確実に検出し、頭皮EEGとMEGで非侵襲的に定位させることができることを示唆しています。私たちは、intericの非侵襲的局在と結論しますタルHFO類が大幅にてんかんの小児患者のための術前評価を向上させることができます。

難治性てんかんの小児患者は、ボストン小児病院（ボストン、米国）のてんかん診療所から募集しました。ここでは、2人の患者からの代表的なデータが提示されている：右中大脳動脈（MCA）領域（患者1）の脳軟化を持つ15歳の少女、左頭頂/優れた一時的な脳軟化と11歳の少年（患者2）。データは、手術のための彼らの術前精密検査の一環として収集しました。同時MEGおよびEEG記録は、医学用Athinoula A. Martinosセンターで行われました。 EEGとMEGと重なるのIEDの両方で発生する - （150 Hzの80）の両方の患者のために、HFO類は、リップル周波数帯域において同定されました。 図4は同図はまた、報告患者1からの発作間の活動と同時頭皮EEGおよびMEGデータ（ 上パネル ）の10秒を提示しますnは長時間スケール時間領域（ 中央のパネル ）で検出されたHFO類を示す信号の部分（2秒）と時間周波数平面で（ 下のパネル ）。この患者は、/分で8.8 HFO類の割合を示しました。いかなる顕著な活性は150 Hz以上の周波数で観察されなかったため、150ヘルツ - 明確にするために、時間 - 周波数平面の表示は80から制限されています。患者1では、自動検出は録音の8.65分以内に248 HFO類のイベントを同定しました。検出されたイベントの視覚的検討した後、76イベント/分8.8 HFO類の速度を取得する実HFO類であると考えられたものに維持しました。 <img alt="図4" src="/files/ftp_upload/54883/54883fig4.jpg" /> 図4：頭皮EEGとMEGから検出されたのIEDに重ねHFO類。 上のパネル ：頭皮EEG（左）とMEG（右）から検出された患者1からのIED。 7から1からフィルタリングされたデータの10秒0ヘルツ。 中央のパネル ：EEGおよびMEGデータの拡張時間スケール表示（2秒）は、上部パネルでグレーの背景で強調表示しました。 150 Hzの - データは、80から濾過されています。 下のパネル ：2代表EEGとMEGチャネルの時間-周波数平面。 <a href="http://ecsource.jove.com/files/ftp_upload/54883/54883fig4large.jpg" target="_blank">この図の拡大版をご覧になるにはこちらをクリックしてください。</a> 図5は、頭皮EEGとMEGの両方から患者1のためのHFO類の定位結果を提示します。両方の技術は、右の側頭頭頂接合部に近い場所にある病変部の近傍にHFO類をローカライズ。 MEGとEEGは若干異なる定位結果を発表：MEG活性は、EEGおよび病変の後方境界に近いと比較して、より前方に位置していました。 MEGおよびEEGのためwMEM活動の二つの最高点間の距離は15.0ミリメートルでした。 HFO類localizatiこれはMEGによって定義されたようにも刺激ゾーンに隣接していました。平均ECDは、最大wMEM活性とのユークリッド距離は、MEGのための18.7ミリメートルと頭皮EEGのために28.0ミリメートルでした。患者2のために、我々はIED、我々はHFO分析のために使用し、最小限のアーティファクトと遅波ノンレム睡眠中にデータの8分を同定しました。 頭皮HFO類の数/分0.4 HFO類の割合を示す患者1に比べて有意に低かったです。 図6は、MEGと頭皮EEG、ECDはを使用して、MEGにより、ローカライズのIEDのための頭皮HFO類の音源定位結果、およびすなわち、例えばによって検出されたHFO類の位置を記載しています。 MEGおよびEEGのためwMEM活動の2の最大値との間の距離は16.4ミリメートルでした。平均ECDは、最大wMEM活性との間の距離は、MEGのための10.9ミリメートルとEEGのために24.1ミリメートルでした。頭皮EEGとMEGにより非侵襲的に同定されたHFOゾーンはHFO類は、IDEた同じ場所にありましたすなわち、例えばと侵襲ntified。そのローカライズ非侵襲的にローカライズされたHFO活性を有する一致した図6に示すように、HFO類の数が最も多いの電極は、LA51、LA52、およびLA53ました。 <img alt="図5" src="/files/ftp_upload/54883/54883fig5.jpg" /> 図5：HFO類とのIEDの局在。患者のMRI（ 左 ）上の患者1オーバーレイからMEGおよびEEGとwMEMを使用して、ローカライズされたHFO類ゾーン。 HFO類マップは、最大活性の60％閾値正規化された活性値の平均を表します。 MEG（ 右 ）とのECDによってローカライズのIED。 ECDがの位置と向きがシアンに示されています。紫色の三角形は、平均ECDが（46のECD）の位置、および赤い長方形平均のIED（28のIED）からECDの位置を示しています。 IEDの平均化のために、私たちは、識別されました類似した形態を有するスパイク。 <a href="http://ecsource.jove.com/files/ftp_upload/54883/54883fig5large.jpg" target="_blank">この図の拡大版をご覧になるにはこちらをクリックしてください。</a> <img alt="図6" src="/files/ftp_upload/54883/54883fig6.jpg" /> 図6：頭皮EEGとMEG、刺激性ゾーン、およびすなわち、例えばとHFOゾーンローカライズ侵襲とHFOゾーンローカライズされた非侵襲の間の空間コンコーダンス。 上のパネル ：頭皮EEG（左）とMEG（中央）、およびMEGとのIEDの局在化と患者2からのHFO類の局在は、（右）患者のMRI上に重ね。 HFO類マップは、最大活性の60％閾値正規化された活性値の平均を表します。シアンサークルやバーは、ECDがの位置と方向を示しています。紫色の三角形は、平均ECDが（30のECD）の位置、および赤い四角形tを示し、彼は平均のIED（21のIED）からECDの場所。 下のパネル ：最高HFO率を有するチャネルからのすなわち、例えば（左）とレコーディングの2秒にHFO類の局在。移植された電極は、患者のMRI上に示されています。電極の位置は、同時登録後移植コンピュータ断層撮影（CT）および磁気共鳴画像によって得られます。 HFO類の最高速度を有する電極は、患者の皮質に移植グリッドのマップ上で強調表示されます。 <a href="http://ecsource.jove.com/files/ftp_upload/54883/54883fig6large.jpg" target="_blank">この図の拡大版をご覧になるにはこちらをクリックしてください。</a> ここで紹介する代表的な結果は、医学的に難治性てんかんの小児患者の術前評価時HFO類の非侵襲的同定および局在化のための臨床設定で記載された技術の使用の可能性を示しています。両方の患者のために、HFO類はリットルでした頭皮EEGとMEGのための一致ocalized（ 図5を参照）。数mmの局在の違いは、頭皮EEG 70に比べて高密度MEGの優れた局在性に起因し得るか、または別の基礎となる発電機71を表すことができます。これはMEG（ -右のパネル図5を参照）で定義された通りのローカライズも刺激ゾーンと一致しました。患者2では、すなわち、例えばからのデータも利用可能でした。頭皮EEGとMEGと非侵襲的にローカライズされたHFO類ゾーンはすなわち、例えばと侵襲的に定義されたHFO類ゾーンと一致した（ 図6を参照）。提案手法の成果は、EZの潜在的な同定のためのてんかん手術中にグリッドの配置を導くことができます。

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Interictal High Frequency Oscillations Detected with Simultaneous Magnetoencephalography and Electroencephalography as Biomarker of Pediatric Epilepsy

高周波発振（HFO類）は、医学的に難治性てんかんの小児患者におけるてんかんゾーンの識別のための術前のバイオマーカーとして浮上しています。同時頭皮脳波（EEG）と磁（MEG）とのHFO類の非侵襲的記録、検出、およびローカリゼーションのための方法論が提示されます。

小児てんかんのバイオマーカーとして同時磁図と脳波を用いて検出発作間高周波発振

Crucial to the success of epilepsy surgery is the availability of a robust biomarker that identifies the Epileptogenic Zone (EZ). High Frequency ...

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19.8K ビュー.  Boston Children's Hospital, Harvard Medical School. 高周波発振（HFO類）は、医学的に難治性てんかんの小児患者におけるてんかんゾーンの識別のための術前のバイオマーカーとして浮上しています。同時頭皮脳波（EEG）と磁（MEG）とのHFO類の非侵襲的記録、検出、およびローカリゼーションのための方法論が提示されます。 

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