Name: interictal high frequency oscillations detected with simultaneous magnetoencephalography and electroencephalography as biomarker of pediatric epilepsy
Uploaded: 2016-12-06T15:00:00
Duration: 10 min 22 s
Description: Watch this Scientific Journal Video about Interictal High Frequency Oscillations Detected with Simultaneous Magnetoencephalography and Electroencephalography as Biomarker of Pediatric Epilepsy at JoVE

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.

Os autores não têm nada para revelar.

Convergindo evidências de estudos em animais e humanos mostrou que HFOs são um novo biomarcador potencial para o tecido epileptogênico. Apesar desta evidência, HFOs tem uma utilização muito limitada na prática clínica para o diagnóstico ou monitorização de epilepsia, principalmente porque: (i) não existe uma definição formal e global para HFOs; (Ii) grupos de pesquisa diferentes usam metodologia diferente para a gravação e análise de dados; (Iii) a detecção não invasiva de HFO com técnicas de neuroimagem é um desafio; e (iv) do processo de avaliação de HFO é demorado e pouco prático, especialmente para o EEG multicanal ou gravações MEG com um elevado número de sensores. Em um esforço para fornecer uma metodologia mundial padronizado que promove o uso sistemático de HFOs na prática clínica, a metodologia que é seguida no Hospital Infantil de Boston para a gravação não invasivo, detecção e localização de HFOs interictais de pacientes pediátricos com epilepsia é apresentado. representantee resultados de HFOs detectados com couro cabeludo simultânea EEG e MEG a partir de duas crianças com epilepsia refratária também são apresentados. As etapas críticas no âmbito do protocolo A metodologia proposta inclui os seguintes passos críticos: (i) o desempenho de alta Signal-to-Noise-Ratio (SNR) de EEG e MEG gravações simultâneas de atividade interictal de pacientes pediátricos com epilepsia refratária (passos 2.1.1 e 2.1.2 ); (Ii) o pré-processamento cuidadoso e selecção de dados com descargas intercríticos (passos 3.1 e 3.2); (Iii) a avaliação visual dos HFOs identificados eventos com elevada especificidade (passos 4.3.1, 4.3.2, e 4.3.3); e (iv) a localização fiável dos HFO utilizando um método apropriado de localização (passo 5.2). O passo mais crítico neste protocolo é a avaliação visual dos eventos HFO identificados pelo detector automático. Uma revisão rigorosa dos HFOs detectados automaticamente é crucial para descartar HFOs de origem não cerebral. No entanto, a fadiga ou distracção do revisor humano durante a inspecção visual do EEG multicanal e MEG dados podem levar a erros, reduzindo a especificidade do processo de detecção. Modificações e solução de problemas Nós evitar o uso da projecção de espaço de sinal (SSP) e métodos de intervalos de sinais de separação (SSS) 72,73 a fim de assegurar que não houve distorção da actividade HFO com a sua aplicação. Estes métodos são frequentemente utilizados pela maioria dos usuários do fornecedor MEG especial para suprimir interferências externas e para corrigir os movimentos da cabeça 72. Outros estudos são necessários a fim de garantir que a aplicação destes métodos não afectam ou distorcer a actividade HFO ou não produzir efeitos espúrios que podem assemelhar-se HFO humanos. Pequenas modificações do limite mínimo do z-score do envelope de sinal (passo 4.1.1.3) e do limiar da acvalores vação (passo 5.2.6) podem ser necessários para melhorar a sensibilidade do algoritmo para a detecção de HFO e restringir a localização da zona de HFO numa zona focal mais. Limitações da técnica O método descrito apresenta limitações que devem ser abordadas em estudos futuros. Em primeiro lugar, não se considera HFOs que ocorrem apenas nos sinais de MEG ou EEG, e isso não inclui a detecção automática de HFOs nos sinais de MEG, o que implica que alguns real baixo SNR MEG HFOs pode escapar inspeção visual 74. Além disso, a sensibilidade e especificidade do método proposto para detectar os HFOs e sua capacidade de localizá-los com alta precisão deve ser validado com gravações simultâneas de couro cabeludo EEG, MEG, e IEEG 75. Os nossos dados mostraram que o ECD individuais indicaram uma zona irritativa prolongado em comparação com a zona focal HFO. No entanto, quando os ECD-se a média, então o locatio dipolon era muito perto da zona de HFO para ambos os pacientes. Os nossos dados indicam a especificidade dos 2 modos, mostrando uma possível maior especificidade da zona de HFO para epileptogenicidade (particularmente para o paciente 2 para os quais a zona de HFO foi sobreposto com o SOZ) em comparação com a zona irritativa, embora conclusões seguras não pode ser desenhada a partir de um pequeno grupo de pacientes, tais. Mais importante, a localização das fontes HFO não implica directamente localizar o EZ que é responsável por convulsões. Nossos resultados devem ser validados contra o resultado da cirurgia de epilepsia que pretende fazer em um estudo futuro. Finalmente, para gravar os dados de EEG, foi utilizado um sistema de 70 canais. No entanto, na maioria dos centros a configuração EEG clínico padrão é usado que grava dados de 19 eletrodos colocados de acordo com a 10 - sistema 20. Mais sistemas de EEG pediátricos avançadas com número muito maior de canais (até 256) estão actualmente disponíveis no mercado. A utilização destes sistemas pode melhorar ainda mais o tele precisão a localização da zona de HFOs detectado com EEG do couro cabeludo. Significância da técnica em relação a métodos existentes / alternativas Para nosso melhor conhecimento, este é o primeiro estudo que relata a localização não invasiva da HFOs interictais com EEG simultânea e MEG, e também investiga a concordância dos resultados da localização com os de gravações intracranianos. A gravação não-invasiva, a detecção e localização de HFO é um desafio. Isto é porque HFO são sinais muito fracos gerados por regiões cerebrais pequenas da ordem de 16,76 milímetros cúbicos e, além disso, impedido pela actividade do ruído de fundo e cérebro. Um estudo recente propôs que HFOs registrada de forma não invasiva com EEG do couro cabeludo representam a soma de atividade de múltipla focal espacialmente distribuídos e fontes coerentes 60. Até agora, alguns estudos 28,29,37,38,60 conseguiu mostrar que HFO podem ser detectados de forma não invasiva com SCAlp EEG e MEG; menos ainda localizada esta actividade, resolvendo o problema inverso 37-38. Aqui, evidência de HFOs interictais são apresentados que foram detectados com couro cabeludo simultânea EEG e MEG de dois pacientes pediátricos com epilepsia. HFOs foram localizados usando um quadro descrito anteriormente 38. Os dados representativos sugerem que a localização não invasiva da HFOs interictais é viável, utilizando técnicas de imagem de origem realizados em cada EEG do couro cabeludo ou gravações MEG, assumindo que uma técnica de localização apropriado é usado. Isto está de acordo com um estudo anterior que usou uma construção semelhante a phantom HFOs geradores, o que indica que HFOs pode ser de forma não invasiva detectado e localizado com precisão com MEG 32. A detecção e rotulagem de HFOs interictais é tradicionalmente realizada através da inspeção visual dos dados de especialistas EEG humanos. Embora esta abordagem é frequentemente regarded como padrão-ouro, apresenta sérias limitações uma vez que tem pouca confiabilidade inter-revisor 77,78, e não é aplicável a grandes conjuntos de dados MEG e EEG com elevado número de sensores. Crucial para a aplicação de HFO na prática clínica é o desenvolvimento de algoritmos que detectam as HFO automaticamente a partir de gravações do couro cabeludo, reduzindo a necessidade de intervenção humana. A identificação visual de HFOs couro cabeludo é de fato bastante desafiador devido a: (i) a baixa SNR de HFOs no couro cabeludo; (Ii) as taxas mais baixas de HFO em gravações do couro cabeludo, em comparação com aqueles intracranianos, o que implica a análise dos tempos de gravação mais longos; e (iii) o elevado número de canais a analisar, em particular no EEG de alta densidade ou MEG. Vários algoritmos de detecção automática e semi-automática de HFO têm sido propostas na última década 54. Detectores anteriores invocadas limiares no domínio do tempo, a fim de identificar eventos que podem ser distinguidos em curso atividade de fundo 49,80. Os avanços recentes também sugerem incorporar informações de domínio da frequência, assumindo que um HFO deve aparecer como um evento de curta duração com um pico espectral isolado em um 50,56,81 frequência distinta. Métodos semi-automáticos parece ser a abordagem mais adequada para a aplicação de HFOs na prática clínica. Estes métodos envolvem 2 etapas: (i) detecção automática inicial de eventos que tem alta sensibilidade, e (ii) revisão visual dos eventos por um especialista, que tem alta especificidade. Esta abordagem fornece uma especificidade mais elevada em comparação com os métodos inteiramente automatizadas e assegura que os acontecimentos finais avaliação são HFO reais de origem cerebral. Aqui, um método semi-automático é apresentado que permite a detecção de HFOs de couro cabeludo interictal de EEG e MEG gravações. O método proposto amplia as técnicas para a detecção de HFO couro cabeludo de EEG 60 anteriormente descrito, incorporando nos dois critérios de identificação de importaçãocaracterísticas da formiga: (i) a análise tempo-frequência automática dos eventos HFO; e (ii) a concordância temporal da HFO eventos em ambas as gravações MEG e EEG. As aplicações futuras ou direções Depois de dominar esta técnica A localização confiável de HFO com métodos de neuroimagem não invasivas, tais como couro cabeludo EEG e MEG, é crítica. Dominar, melhorar e validar o protocolo proposto irá fornecer médicos com um biomarcador confiável, de forma não invasiva gravável para a identificação da EZ. O desenvolvimento de um tal biomarcador tem o potencial de reduzir a exigência de acompanhamento a longo prazo e gravações intracranianos invasivos que levam a uma melhoria significativa no processo de avaliação pré-operatória em pacientes pediátricos. Seria não só ajudam a identificar o tecido epileptogênico para a cirurgia, mas que também permitem o diagnóstico diferencial definitivo de epilepsia de crises sintomáticas agudas, exigindo uma inteiramente difealugar abordagem de tratamento e de crises não epilépticas poupando a necessidade de acompanhamento a longo prazo em alguns pacientes. Além disso, isso pode permitir a avaliação da eficácia de intervenções terapêuticas sem esperar por outro ataque ocorra.

Epilepsia pediátrica é um distúrbio neurológico comum com uma taxa de prevalência de 4-6 por 1.000 crianças 1. Ele pode ter um grande impacto no desenvolvimento das crianças de 2 e pode afetar significativamente sua vida adulta. Estudos de acompanhamento a longo prazo na epilepsia de início na infância indicam que aproximadamente 30% dos pacientes com epilepsia se tornar medicamente intratável 3-6, e normalmente requerem cirurgia de epilepsia ressectivo. Em muitos desses pacientes, a cirurgia de epilepsia leva a uma redução significativa da frequência de crises e muitas vezes à liberdade de apreensão. Para ser bem sucedido, a cirurgia de epilepsia devem atingir um estado livre de crises, com mínima ou nenhuma déficits funcionais. Isso requer delimitação cuidadosa da Zona epileptogênicas (EZ) 7, a &#39;área do córtex que é indispensável para a geração de epiléptica convulsões «8. O EZ não pode ser medido diretamente; sua localização é estimado com base em dados concordantes de uma infinidade de testes that identificar outras zonas corticais. Invasiva eletroencefalografia intracraniana (IEEG) serve como o padrão-ouro para a localização da zona de apreensão início (SOZ), a região onde as apreensões são gerados e originam em gravações ictais. No entanto IEEG é caro, dependente da cooperação da criança, carrega algum risco de infecção e sangramento 9, e pode induzir a danos neurológicos adicionais durante a implantação 10. Além disso, as gravações podem levar a conclusões erradas uma vez que grandes áreas do cérebro são deixados inexplorada. Assim, um biomarcador presurgical robusta que ajuda na identificação do EZ é necessário para o sucesso do tratamento da epilepsia cirúrgica. HFOs patológicas (80 - 500 Hz) 11,12 surgiram na última década como um biomarcador para a identificação do tecido epileptogênico que podem melhorar o diagnóstico pré-cirúrgica e resultado cirúrgico dos pacientes com epilepsia 13. Relatórios utilizando microeletrodos combinados com eletrodos de profundidade EEG mostrou a presença de HFO em pacientes com epilepsia. HFOs também foram encontrados usando macroelectrodes padrão durante o ictal e períodos interictais. Estudos recentes têm mostrado que HFO identificar o SOZ com maior sensibilidade e especificidade em comparação com a zona irritativa 14,15, a zona que gera os IED, e que a remoção cirúrgica do tecido HFO-geradora está correlacionada com resultados melhores do que a remoção da SOZ ou da zona irritativa 15. HFOs são comumente classificados como ondulações (80-250 Hz) ou ondulações rápidas (250 - 500 Hz). Ondulações rápidas foram mais intimamente ligada à actividade patológica e à localização do SOZ 16, mas as investigações de gravações intracranianos humanos indicam que ambas as ondulações e ondulações rápidas aumentar em regiões epileptogênicas 17. Apesar destes resultados promissores, HFOs ainda não são adequados para o diagnóstico ou monitorização deepilepsia na prática clínica. barreiras primárias permanecem: (i) a falta de uma definição formal e global para HFOs; (Ii) a consequente heterogeneidade da metodológica abordagens utilizadas para o estudo; e (iii) as dificuldades práticas para detectar e localizar-los de forma não invasiva a partir de gravações do couro cabeludo. Este último decorre do fato de que os eletrodos estão longe da fonte do sinal, o sinal pode ser borrada pelo ruído de fundo e atividade muscular, e o sinal pode ser distorcida por o couro cabeludo ou as fontanelas e suturas no crânio, especialmente em pacientes infantis. Além disso, é difícil distinguir entre HFOs normais e anormais 18,19 vez que ambas as ondulações e ondulações rápidas estão presentes mesmo no tecido cerebral humano normal 20. Os primeiros estudos relataram HFOs em couro cabeludo EEG em apenas um pequeno - parte (0,2 3,4%) dos pacientes com epilepsia 21-23. No entanto, estudos recentes têm demonstrado que HFO podem ser detectados de forma não invasiva com EEG couro cabeludo. Ictally, HFOs foram relatados no início dos espasmos epilépticos em crianças (50 - 100 Hz 24, 40-120 Hz 25), bem como no aparecimento de convulsões tónicas em síndrome de Lennox-Gastaut (50 - 100 Hz) 26. HFOs interictais (70 - 200 Hz) foram observadas pela primeira vez no couro cabeludo EEG em crianças com induzida pelo sono estado de mal epiléptico eléctrico 27. Então, HFOs interictais (80-200 Hz) foram identificados no EEG do couro cabeludo de pacientes com epilepsia focal com taxas mais elevadas no interior do SOZ 28. Curiosamente, HFOs foram mais frequentes em pacientes com elevado número de descargas epileptiformes interictais (IEDs), e eles foram encontrados para ser mais específico do que IEDs para o SOZ 29, destacando a relação de HFO com epileptogenicidade. MEG parece apresentar vantagens significativas em comparação com EEG couro cabeludo para a detecção não invasiva e localização de HFO: (i) elevada actividade de frequência em MEG é menos susceptível do que a contaminação de EEG muscularatividade 30-31, (ii) os sinais de MEG não são distorcidos por condutividade crânio e menos distorcida do EEG por regiões não fundidos do osso craniano como fontanela ou sutura, e (iii) conjuntos de sensores MEG têm maior densidade em relação ao EEG, que sempre enfrenta o problema do sal pontes entre os eletrodos quando a cabeça é pequena, como acontece com as crianças. Evidências de construções fantasmas que simulam HFOs geradores HFO sugeriram que podem ser detectados e localizados com alta precisão de localização (2-3 mm) com MEG 32. Vários estudos recentes relataram HFOs nos sinais de MEG gravados a partir de doentes com epilepsia na faixa de frequências de ondulação 33-38. Análise tempo-freqüência mostrou que os dados MEG contêm componentes de alta frequência relacionadas com a EZ 33-36. No entanto, poucos estudos têm identificado HFOs interictais como eventos visíveis que estão fora do sinal de fundo no domínio do tempo, como tipicamente feito com IEEG 37-38. Van Klink et ai. 37 detectado HFOs na banda de onda usando canais virtuais construídos com técnicas de formação de feixe com base em informação espacial obtida a partir de IEDs. Von Ellenrieder et ai. 38 detectado HFOs em sinais de MEG dos sensores físicos, independentemente dos IEDs e usou a entropia máxima no método Média (MEM) para localizar suas fontes e investigar a sua correlação com o EZ. Rampp et ai. (2010) também detectou oscilações de alta gama epilépticas com MEG, que foram trancados-pico ou pico-independente, e localizada esta atividade com o mínimo de norma-análise da fonte 39. Eles descobriram que características dessas oscilações rápidas (ou seja, o início clara de média-banda completa e amplitude máxima de oscilações) foram altamente associados com o SOZ. HFOs também foram detectados com MEG durante a atividade ictal em pacientes pediátricos com Síndrome de West 40. No entanto, MEG apresenta algumas limitações distintas em relação ao EEG do couro cabeludo: (i) é insensitive de fontes que têm uma orientação radial em relação ao centro da cabeça, (ii) que não permite gravações longas que aumentam a possibilidade de detectar e registar eventos ictais, e (iii) os seus sensores não pode estar em conformidade com a forma da cabeça de cada indivíduo, como o conjunto do capacete e um sensor dentro do capacete são todos fixos em forma. Assim, a configuração ideal, que maximiza a possibilidade de detectar e localizar a atividade epileptogênica é através da combinação de informações tanto EEG couro cabeludo e MEG. Neste estudo, pretendemos ilustrar a metodologia que seguimos para a detecção não invasiva de HFOs interictais usando gravações simultâneas de couro cabeludo EEG e MEG de pacientes pediátricos com epilepsia refratária. Apresenta-se a configuração das gravações e a tubagem de análise de dados usando um método semi-automatizado que temos desenvolvido para a detecção de eventos em HFO dados simultâneas MEG e EEG. Finalmente, apresentamos também a localização dasubjacente geradores de HFOs couro cabeludo, obtidos por resolver o problema inverso, e compará-lo com o SOZ como este foi definido pelos epileptologists.

<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

Crucial para o sucesso da cirurgia de epilepsia é a disponibilidade de um biomarcador robusto que identifica a zona epileptogénicos (EZ). Oscilações de alta frequência (HFO) surgiram como potenciais biomarcadores pré-cirúrgicos para a identificação da EZ além interictal epileptiformes descargas (IEDs) e atividade ictal. Embora eles são promissores para localizar o EZ, eles não são ainda adequados para o diagnóstico ou monitorização da epilepsia na prática clínica. barreiras primárias permanecem: a falta de uma definição formal e global para HFOs; a consequente heterogeneidade das abordagens metodológicas utilizadas para o seu estudo; e as dificuldades práticas para detectar e localizar-los de forma não invasiva a partir de gravações do couro cabeludo. Aqui, apresentamos uma metodologia para a gravação, detecção e localização de HFOs interictais de pacientes pediátricos com epilepsia refratária. Relatamos dados representativos de HFOs detectados de forma não invasiva a partir do couro cabeludo interictal de EEG e MEG de duas criançassubmetidos a cirurgia. Os geradores de HFO subjacentes foram localizadas por resolver o problema inverso, e a sua localização foi comparado com o início da zona Apreensão (SOZ) como esta foi definida pelos epileptologistas. Para ambos os pacientes, interictal epileptogênicas descargas (IEDs) e HFO foram localizados com a imagem de origem em locais concordantes. Para um paciente, os dados de EEG (IEEG) intracranianas foram também disponíveis. Para este paciente, descobrimos que a localização HFOs foi concordante entre métodos não invasivos e invasivos. A comparação de IEEG com os resultados de gravações couro cabeludo serviu para validar estas conclusões. Para nosso melhor conhecimento, este é o primeiro estudo que apresenta a localização de fontes de HFOs couro cabeludo a partir de gravações simultâneas de EEG e MEG, comparando os resultados com gravações invasoras. Estes achados sugerem que HFOs podem ser detectados de forma segura e localizada de forma não invasiva com escalpe EEG e MEG. Conclui-se que a localização não invasivo de interictal HFOs poderia melhorar significativamente a avaliação pré-cirúrgica para pacientes pediátricos com epilepsia.

Os pacientes pediátricos com epilepsia refratária foram recrutados no Ambulatório de Epilepsia do Hospital Infantil de Boston (Boston, EUA). Aqui, os dados representativos de 2 pacientes são apresentados: uma menina de 15 anos de idade com encephalomalacia da artéria cerebral média direita (MCA) região (paciente 1), e um menino de 11 anos de idade com parietal esquerdo encephalomalacia temporais / Superior ( paciente 2). Os dados foram coletados como parte de sua propedêutica pré-cirúrgica para a cirurgia. Simultâneas gravações MEG e EEG foram realizados no Athinoula A. Martinos Center for Biomedical Imaging. Para ambos os pacientes, HFOs foram identificados na banda de frequências de onda (80-150 Hz), ocorrendo em ambos os EEG e MEG e IEDs sobrepostas. A Figura 4 apresenta 10 s de couro cabeludo simultânea de EEG e MEG dados com atividade interictal (painéis superiores) do paciente 1. A mesma figura também relata umN escala de tempo prolongado porção (2 s) dos sinais, que mostra a HFO detectados no domínio do tempo (pains do meio) e no plano tempo-frequência (painel inferior). Este paciente apresentou uma taxa de 8,8 HFOs / min. Para maior clareza, a exibição do plano tempo-frequência é restrito 80-150 Hz porque nenhuma actividade proeminente foi observado para frequências acima de 150 Hz. No paciente 1, a detecção automática identificou 248 HFOs eventos dentro de 8.65 min de gravações. Após a avaliação visual dos eventos detectados, 76 eventos foram mantidos que foram consideradas como sendo HFO reais, a obtenção de uma taxa de 8,8 HFO / min. <img alt="Figura 4" src="/files/ftp_upload/54883/54883fig4.jpg" /> Figura 4: HFOs sobrepostos em IEDs detectado a partir do couro cabeludo EEG e MEG. Painel superior: IEDs de paciente 1 detectados a partir do couro cabeludo EEG (esquerda) e MEG (direita). 10 s de dados filtrados 1-70 Hz. Painel médio: exibição de escala de tempo prolongado (2 s) dos dados de EEG e MEG destacado com fundo cinza no painel superior. Os dados são filtrados 80-150 Hz. Painel inferior: Plano de 2 representativos de EEG e MEG canais Time-frequência. <a href="http://ecsource.jove.com/files/ftp_upload/54883/54883fig4large.jpg" target="_blank">Por favor clique aqui para ver uma versão maior desta figura.</a> A Figura 5 apresenta os resultados HFOs de localização para o paciente 1, tanto EEG couro cabeludo e MEG. Ambas as técnicas localizadas as HFOs na vizinhança da lesão em um local próximo à junção temporo-parietal direita. MEG e EEG apresentou resultados ligeiramente diferentes de localização: MEG actividade foi localizada mais anteriormente em relação ao EEG e mais perto do limite posterior da lesão. A distância entre os dois máximos de actividade wMEM para o MEG e EEG foi de 15,0 mm. HFOs localizatidiante também foi ao lado da zona irritativa como este foi definido pelo MEG. A distância Euclidiana entre os ECD médios e a atividade máxima wMEM foi de 18,7 mm para o MEG e 28,0 mm para o EEG do couro cabeludo. Para o paciente 2, identificamos 8 min de dados durante de ondas lentas não-REM do sono com IED e artefatos mínimas que usamos para a análise HFO. O número de HFO couro cabeludo foi significativamente menor do que no paciente 1, que mostra uma taxa de 0,4 HFO / min. A Figura 6 apresenta os resultados da localização de origem de HFOs couro cabeludo para MEG e couro cabeludo EEG, os IEDs localizados por MEG usando ECD, e a localização do HFOs detectados pelo IEEG. A distância entre o 2 máximos de actividade wMEM para o MEG e EEG foi de 16,4 mm. A distância entre os ECD calculados e a actividade máxima wMEM foi de 10,9 mm para o MEG e 24,1 mm para o EEG. A zona HFO identificados de forma não invasiva por escalpe EEG e MEG foi no mesmo local onde os HFOs foram identified invasiva com IEEG. Os eléctrodos com o maior número de HFO foram LA51, LA52, LA53 e, como mostrado na Figura 6, cuja localização foi concordante com a actividade HFO localizada de forma não invasiva. <img alt="Figura 5" src="/files/ftp_upload/54883/54883fig5.jpg" /> Figura 5: Localização da HFO e IEDs. HFO zona localizada usando o wMEM com MEG e de EEG de uma doente sobreposta na RM do paciente (esquerda). O mapa HFO representa a média dos valores normalizados de activação de limiar definido em 60% da actividade máxima. IEDs localizados por ECD com MEG (à direita). As posições e orientações dos ECD são indicados em ciano. O triângulo roxo indica a localização dos ECD médios (46 ECD), e o retângulo vermelho a localização do ECD de IEDs médios (28 IEDs). Para o cálculo da média dos IEDs, identificamospicos com morfologia semelhante. <a href="http://ecsource.jove.com/files/ftp_upload/54883/54883fig5large.jpg" target="_blank">Por favor clique aqui para ver uma versão maior desta figura.</a> <img alt="Figura 6" src="/files/ftp_upload/54883/54883fig6.jpg" /> Figura 6: A concordância espacial entre a Zona HFO localizada de forma não invasiva com Scalp EEG e MEG, a zona irritativa, e da Zona HFO localizada invasiva com IEEG. Painéis superiores: Localização dos HFOs de paciente 2 com EEG do couro cabeludo (esquerda) e MEG (meio), e localização de IEDs com MEG (à direita) sobrepostos em MRI do paciente. O mapa HFO representa a média dos valores normalizados de activação de limiar definido em 60% da actividade máxima. círculos e barras Ciano indicam as localizações e as orientações do ECD. O triângulo roxo indica a localização dos ECD médios (30 ECD) e o retângulo vermelho tele localização do ECD de IEDs médios (21 IEDs). Painéis inferiores: Localização do HFOs sobre IEEG (esquerda) e 2 s de gravações de canais com a taxa de HFO mais alto. eléctrodos implantados são exibidas IRM do paciente. A localização do eléctrodo é obtida por co-registar a tomografia pós-implantado computadorizada (TC) e imagens de RM. Os eletrodos com a maior taxa de HFO são destacadas no mapa da rede implantada no córtex do paciente. <a href="http://ecsource.jove.com/files/ftp_upload/54883/54883fig6large.jpg" target="_blank">Por favor clique aqui para ver uma versão maior desta figura.</a> Os resultados representativos aqui apresentados indicam o uso potencial da técnica descrita no contexto clínico para a identificação não invasiva e localização de HFO durante a avaliação pré-cirúrgica de pacientes pediátricos com epilepsia refratária. Para ambos os pacientes, HFOs foram localized concordantes para couro cabeludo EEG e MEG (ver Figura 5). Diferenças localização de alguns mm podem ser atribuídos à habilidade de localização superior, de alta densidade em comparação com MEG 70 EEG couro cabeludo, ou podem representar diferentes geradores subjacentes 71. A localização também foi concordante com a zona irritativa como este foi definido pelo MEG (ver Figura 5 - direito painel). No caso da paciente 2, os dados de IEEG também estavam disponíveis. A zona HFOs localizada de forma não invasiva com escalpe EEG e MEG foi concordante com a zona HFOs definido invasiva com IEEG (ver Figura 6). Os resultados do método proposto pode orientar a colocação de grades durante a cirurgia da epilepsia para o potencial de identificação do EZ.

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

Oscilações de alta frequência (HFO) surgiram como biomarcadores pré-cirúrgicos para a identificação da zona epileptogênica em pacientes pediátricos com epilepsia refratária. Uma metodologia para a gravação não-invasiva, a detecção e localização de HFO com electroencefalográfica couro cabeludo simultânea (EEG) e magnetoencephalography (MEG) é apresentada.

Oscilações de alta frequência interictais detectado com simultânea Magnetoencefalografia e Eletroencefalografia como biomarcador da Pediatric epilepsia

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

Research

JoVE Journal

Medicine

High-frequency High-resolution Echocardiography: First Evidence on Non-invasive Repeated Measure of Myocardial Strain, Contractility, and Mitral Regurgitation in the Ischemia-reperfused Murine Heart

De alta freqüência Ecocardiografia de alta resolução: primeira evidência de não-invasivos Medida repetida de Strain miocárdico, contratilidade, e regurgitação mitral no coração Isquemia-reperfundidos murino

Ischemia-reperfusion (IR) was surgically performed in murine hearts which were then subjected to repeated imaging to monitor temporal changes in ...

Medicina

Surgical Management of Meatal Stenosis with Meatoplasty

Tratamento cirúrgico da estenose meatal com meatoplastia

Meatal stenosis is a common urologic complication after circumcision.  Children present to their primary care physicians with complaints of deviated ...

Guidelines for Elective Pediatric Fiberoptic Intubation

Diretrizes para Intubação Pediátrica Eletiva Fiberoptic

Fiberoptic intubation in pediatric patients is often required especially in difficult airways of syndromic patients i.e. Pierre Robin Syndrome. Small ...

High Throughput Sequential ELISA for Validation of Biomarkers of Acute Graft-Versus-Host Disease

High Throughput ELISA sequencial para a validação dos biomarcadores da doença enxerto-versus-hospedeiro aguda

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Brain Source Imaging in Preclinical Rat Models of Focal Epilepsy using High-Resolution EEG Recordings

Cérebro Fonte Imaging no rato pré-clínica Todos os modelos de Focal Epilepsia usando de alta resolução EEG Recordings

Electroencephalogram (EEG) has been traditionally used to determine which brain regions are the most likely candidates for resection in patients with ...

High-frequency Ultrasound Imaging of Mouse Cervical Lymph Nodes

De alta frequência Ecografia de mouse linfonodos cervicais

High-frequency ultrasound (HFUS) is widely employed as a non-invasive method for imaging internal anatomic structures in experimental small animal ...

A Pipeline for 3D Multimodality Image Integration and Computer-assisted Planning in Epilepsy Surgery

A Pipeline para 3D Multimodality Integração imagem e Planejamento assistida por computador em Cirurgia de Epilepsia

Epilepsy surgery is challenging and the use of 3D multimodality image integration (3DMMI) to aid presurgical planning is well-established. Multimodality ...

A Multimodal Imaging- and Stimulation-based Method of Evaluating Connectivity-related Brain Excitability in Patients with Epilepsy

A Multimodal Imaging- e baseada Estimulação método de avaliação de conectividade relacionadas com o cérebro Excitabilidade em doentes com epilepsia

Resting-state functional connectivity MRI (rs-fcMRI) is a technique that identifies connectivity between different brain regions based on correlations ...

Network Analysis of Foramen Ovale Electrode Recordings in Drug-resistant Temporal Lobe Epilepsy Patients

Análise de Redes de forame oval Eletrodo Recordings na epilepsia do lobo temporal Os pacientes resistentes a drogas

Approximately 30% of epilepsy patients are refractory to antiepileptic drugs. In these cases, surgery is the only alternative to eliminate/control ...

Topical Airway Anesthesia for Awake-endoscopic Intubation Using the Spray-as-you-go Technique with High Oxygen Flow

Tópica das vias aéreas Anestesia para intubação acordada-endoscópica Usando o Spray-as-you-go Técnica com fluxo de oxigênio elevado

A patient&#39;s willingness to cooperate is an absolute precondition for successful awake intubation of the trachea. Whilst drug-sedation of patients can ...