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.

Yazarlar ifşa hiçbir şey yok.

Hayvan ve insan çalışmalarından elde edilen birbirini destekleyen kanıtlar HFO epileptik doku için yeni bir potansiyel biyomarker olduğunu göstermiştir. Bu kanıtlara rağmen, HFO teşhis veya epilepsi izlenmesi için klinik pratikte çok sınırlı kullanıma sahip çünkü çoğunlukla: (i) HFO için resmi ve küresel bir tanımı yoktur; (Ii) farklı araştırma grupları kaydedilmesi ve verilerin analiz için farklı yöntem kullanıyor; (Iii) beyin görüntüleme yöntemleri ile HFO noninvaziv tespiti zordur; ve (iv) HFO gözden süreci özellikle sensörler yüksek sayıda çok kanallı EEG veya MEG kayıtları için, zaman alıcı ve pratik değildir. Küresel standardize klinik pratikte HFO sistematik kullanımını teşvik metodoloji, noninvaziv kayıt, algılama için Boston Çocuk Hastanesinde takip edilir metodoloji ve epilepsi pediatrik hastalarda gelen interiktal HFO lokalizasyonu sağlamak amacıyla sunulmuştur. representativİlaca dirençli epilepsisi olan iki çocuk aynı anda kafa derisi EEG ve MEG ile tespit HFO e sonuçları da sunulmuştur. protokolü içinde kritik adımlar (I) ilaca dirençli epilepsisi olan yüksek Signal-to-Noise-Oranı (SNR) pediatrik hastalarda gelen interiktal aktivite EEG ve MEG eşzamanlı kayıtların performansını (2.1.1 ve 2.1.2 adımları: Önerilen metodoloji aşağıdaki kritik aşamaları içerir ); (Ii) interiktal deşarjları ile veri (3.1 ve 3.2 adımları) dikkatli ön işleme ve seçimi; (Iii) yüksek özgüllük ile tespit HFO olayların görsel inceleme (4.3.1, 4.3.2 ve 4.3.3 adımları); ve (iv) uygun bir yerleşim yöntemi (adım 5.2) kullanılarak HFO güvenilir lokalizasyonu. Bu protokolde en kritik adım otomatik dedektör tarafından tespit HFO olayların görsel gözden geçirilmesidir. otomatik olarak algılanan HFO bir titiz yorum cr olduğununoncerebral kökenli HFO atmak için ucial. Ancak, çok kanallı EEG ve MEG verilerin görsel denetim sırasında yorgunluk veya insan gözden geçiren oyalama algılama sürecinin özgünlüğünü azaltarak, hatalara yol açabilir. Değişiklikler ve sorun giderme Biz onların uygulama HFO aktivitesi hiçbir bozulma olduğunu sağlamak amacıyla Sinyal Uzay Projeksiyon (SSP) ve Sinyal Uzay Ayırma (SSS) yöntemleri 72,73 kullanımını önlemek. Bu yöntemler genellikle dış parazitleri bastırmak ve baş hareketleri 72 düzeltmek için belirli MEG satıcı kullanıcılarının çoğu tarafından kullanılmaktadır. Ayrıntılı çalışmalar bu yöntemlerin uygulanması etkileyecek veya HFO aktivitesini bozar veya insan HFO benzeyebilir sahte etkiler üretmek değil emin olmak için gereklidir. Minör sinyal zarf (adım 4.1.1.3) z-skoru minimum eşik modifikasyonlar ve ac eşiğitivation değerleri (aşama 5.2.6) HFO saptanmasında algoritma duyarlılığını artırmak ve daha odak alan HFO bölgenin lokalizasyonu kısıtlamak için gerekli olabilir. tekniğin sınırlamaları açıklanan yöntem ayrıca gelecekteki çalışmalarda ele alınması gereken sınırlamalar sunar. Birincisi, sadece MEG veya EEG sinyalleri meydana gelen HFO dikkate almaz ve bazı gerçek düşük SNR MEG HFO görsel denetim 74 kaçabileceği anlamına gelir MEG sinyalleri HFO otomatik algılama, içermez. Ayrıca, önerilen HFO tespit etmek için metot ve yüksek doğruluk ile lokalize kabiliyetini duyarlılık ve özgüllüğü derisi EEG, MEG ve iEEG 75 eşzamanlı kayıtları ile valide edilmelidir. Verilerimiz, tek ECDs fokal HFO bölgeye kıyasla genişletilmiş bir irritatif bölge belirtilmedikçe göstermiştir. Bununla birlikte, ECDs ortalaması alındı ​​ve ardından iki kutuplu location her iki hasta için HFO bölgeye oldukça yakın oldu. Güvenli çıkarımlarda edilemez ancak bizim veri, irritatif bölgeye kıyasla (özellikle HFO bölge Söz ile örtüşen kime için hasta 2) epileptogenicity için HFO bölgenin olası yüksek özgüllük gösteren 2 yöntemlerinin özgüllüğü göstergesidir hastaların böyle küçük bir grup seçin. Daha da önemlisi, HFO kaynaklarının lokalizasyonu doğrudan nöbet sorumlu EZ lokalize anlamına gelmez. Bulgularımız bir gelecek çalışmada yapmayı planlıyoruz epilepsi cerrahisi sonucuna karşı valide edilmelidir. Son olarak, EEG verilerini kaydetmek için, bir 70-kanal sistemi kullanıldı. 20 sistemi - Yine, çoğu merkezde standart klinik EEG ayarı 19 elektrotlar kayıtları verileri 10 göre yerleştirilen kullanılır. (256) kanal çok daha yüksek bir sayı ile daha ileri pediatrik EEG sistemleri pazarında şu anda mevcuttur. Bu sistemlerin kullanımı, bundan başka, iyileştirebilirKafa derisi EEG ile tespit HFO bölgenin o yerelleştirme doğruluğu. Mevcut / alternatif yöntemlere göre tekniğin önemi Bildiğimiz kadarıyla, bu eşzamanlı EEG ve MEG ile interiktal HFO invazif olmayan lokalizasyonu bildirir ve aynı zamanda intrakranial kayıtları olanlar ile yerelleştirme sonuçlarının uyumu araştıran ilk çalışmadır. HFO invaziv olmayan kayıt, algılama ve yerelleştirme zordur. HFO gürültü ve beyin plan aktivitesi ile engellenmiş milimetre küp 16,76 ve ayrıca sırasıyla küçük beyin bölgeleri tarafından oluşturulan çok zayıf sinyalleri olmasıdır. Yakın tarihli bir çalışmada HFO non-invaziv derisi EEG ile kaydedilen birden uzaysal dağıtılan fokal ve tutarlı kaynaklardan 60 faaliyet toplamını temsil önerdi. Şimdiye kadar, birkaç çalışma 28,29,37,38,60 HFO invaziv olmayan bir SCA kullanılarak tespit edilebileceğini göstermektedir başardılp EEG ve MEG; bile az ters problemi 37-38 çözerek bu etkinliği lokalize. Burada, interiktal HFO kanıtı epilepsi iki çocuk hastalarda eş zamanlı kafa derisi EEG ve MEG ile tespit edildiği sunulmuştur. HFO önceden açıklanan çerçeve 38 kullanılarak lokalize edilmiştir. temsili veriler interiktal HFO noninvaziv yerelleştirme uygun bir yerelleştirme tekniği kullanılır olduğunu varsayarak, kafa derisi EEG veya MEG kayıtları ya da üzerinde gerçekleştirilen kaynak görüntüleme teknikleri kullanılarak uygulanabilir olduğunu göstermektedir. Bu HFO noninvaziv tespit ve doğru bir MEG 32 ile lokalize edilebileceğini göstermektedir HFO jeneratör andıran bir hayalet inşaat, kullanılan önceki çalışma ile uyumludur. algılama ve interiktal HFO etiketlenmesi geleneksel insan EEG uzmanlarından verilerin görsel muayene ile yapılır. Bu yaklaşım genellikle regar olmasına rağmenyoksul arası gözden güvenilirliği 77,78 sahiptir ve sensörler yüksek sayıda büyük MEG ve EEG veri setleri için geçerli değildir çünkü altın standart olarak ded, ciddi sınırlamalar sunar. Klinik pratikte HFO uygulanması çok önemli insan giriş ihtiyacını azaltır derisi kayıtları otomatik HFO tespit algoritmalar geliştirilmesidir. Kafa derisi HFO görsel kimlik nedeniyle aslında oldukça zordur: (i) kafa derisi üzerinde HFO düşük SNR; (Ii) çok daha uzun kayıt süreleri analizi ima intrakranial olanlara kıyasla kafa derisi kayıtlarında HFO düşük oranları; ve (iii) sayıdaki kanallar, özellikle yüksek yoğunluklu EEG veya MEG, analiz etmek. HFO otomatik ve yarı-otomatik olarak algılanması için çok sayıda algoritma son on yılda 54 önerilmiştir. Devam eden zemin aktivitesi 4 ayırt edilebilir olayları tanımlamak için, zaman alanında eşikleri dayanıyordu önceki dedektörleri9,80. Son gelişmeler de, frekans alanında bilgi içeren bir HFO ayrı bir frekans 50,56,81 bir izole spektral pik ile kısa ömürlü bir olay olarak görünmesi gerektiğini varsayarak öneririz. Yarı otomatik yöntemler klinik uygulamada HFO tatbik edilmesi için en uygun yaklaşım olduğu görülmektedir. yüksek özgüllüğü bir uzman, (i) yüksek duyarlılığa sahiptir olayların ilk otomatik algılama ve olayların (ii) görsel incelemesi: Bu yöntemler 2 aşamadan içerir. Bu yaklaşım tam otomatik yöntemlerle karşılaştırıldığında daha yüksek özgüllük sağlar ve nihai gözden olaylar serebral kökenli gerçek HFO olmasını sağlar. Burada, bir yarı otomatik bir yöntem interiktal kafa derisi EEG ve MEG kayıtlarından HFO saptanmasını sağlayan sunulmuştur. Önerilen yöntem, daha önce kimlik kriterlerine iki ithalat dahil ederek kafa derisi EEG 60 HFO tespiti için teknikleri tarif uzanırkarınca özellikleri: (i) HFO olayların otomatik zaman-frekans analizi; ve (ii) hem MEG ve EEG kayıtları HFO olayların zamansal sağlanmaması. Bu tekniği mastering sonra gelecek uygulamalar veya yön Böyle kafa derisi EEG ve MEG olarak non-invaziv görüntüleme yöntemlerine ile HFO güvenilir lokalizasyonu, kritik öneme sahiptir. , Mastering iyileştirilmesi ve önerilen protokol EZ belirlenmesi için güvenilir, noninvaziv kaydedilebilir belirteç hekimlere sağlayacaktır doğrulayarak. Böyle bir biyolojik belirteç geliştirilmesi, uzun vadeli izleme ve pediatrik hastalarda cerrahi öncesi değerlendirme prosedüründe önemli bir gelişme giden invaziv intrakranial kayıtları ihtiyacını azaltma potansiyeline sahiptir. Ameliyat için Epileptojenik doku tanımlamak için değil sadece yardım istiyorsunuz, ama aynı zamanda tamamen yönün gerektiren akut semptomatik nöbet gelen epilepsi kesin ayırıcı tanısını izin verecektedavi yaklaşımını ve bazı hastalarda uzun süreli izlenmesi ihtiyacını koruyucu olmayan epileptik nöbetler kira. Ayrıca, bu başka bir nöbet gerçekleşmesi için beklemeden terapötik müdahalelerin etkinliğinin değerlendirilmesine olanak sağlayabilir.

6 1000 başına çocuk 1 - Pediatrik Epilepsi 4 bir yaygınlık oranı ile ortak nörolojik bir hastalıktır. Bu çocuk gelişimi 2 üzerinde büyük bir etkiye sahip olabilir ve önemli ölçüde kendi yetişkin hayatını etkileyebilir. Çocukluk başlangıçlı epilepsi Uzun dönem izlem çalışmaları epilepsi hastalarının yaklaşık% 30&#39;u 3-6 tedaviye dirençli hale belirtmek ve genellikle rezektif epileptik cerrahi gerektirir. Bu hastaların çoğunda, epilepsi cerrahisi nöbet özgürlüğü sık sık nöbet sıklığında anlamlı bir azalmaya yol açar ve. Başarılı olmak için, epilepsi cerrahisi minimal veya hiç fonksiyonel açıkları ile nöbetsiz devlet ulaşmak gerekir. Bu Epileptojenik Bölgesi (EZ) 7, 8 &#39;epileptik nöbetler üretimi için vazgeçilmez olan korteks alan&#39; dikkatli sınırlandırılmasını gerektirir. EZ doğrudan ölçülen olamaz; konumu testleri tha çok sayıda gelen uyumlu verilere dayanarak tahmin edilmektedirt diğer kortikal bölgeleri tespit. İnvaziv intrakranial elektroensefalografi (iEEG) nöbet başlangıcı bölgesi (SOZ), nöbetler oluşturulan ve iktal kayıtları köken bölgedeki lokalizasyonu için altın standart olarak hizmet vermektedir. Ancak iEEG, pahalı çocuğun işbirliği güvenen, enfeksiyon ve 9 kanama bazı riskler taşır ve implantasyon 10 sırasında ek nörolojik hasar neden olabilir. Beynin büyük alanlar keşfedilmemiş bırakılır Bundan başka, kayıtlar hatalı sonuçlara yol açabilir. Böylece, EZ belirlenmesinde yardımcı sağlam bir cerrahi öncesi biyobelirtecin cerrahi epilepsi tedavisinin başarısı için gereklidir. Patolojik HFO (80-500 Hz) 11,12 epilepsi 13 olan hastaların cerrahi öncesi tanı ve cerrahi sonucu artırabilir Epileptojenik dokusunun belirlenmesi için bir biyolojik belirteç olarak son on yılda ortaya çıkmıştır. mikro kullanarak RaporlarDerinlik EEG elektrotlar ile birlikte elektrotlar epilepsi hastalarında HFO varlığını göstermiştir. HFO da iktal ve interiktal dönemlerde standart makroelektrotlar kullanılarak bulundu. Son çalışmalar HFO irritatif bölge 14,15, IED üretir bölgeye göre daha yüksek duyarlılık ve özgüllük ile SOZ tespit göstermiştir ki, ve HFO üreten dokusunun cerrahi olarak çıkarılması kaldırılması daha iyi sonuçlar ile ilişkili olduğunu SOZ veya irritatif zon 15. (- 250 Hz 80) veya hızlı dalgalanmalar (250 - 500 Hz) HFO yaygın dalgaların olarak kategorize edilir. Hızlı dalgaların daha yakından patolojik aktivite ve SOZ 16 lokalizasyonu bağlantılı olmuştur, ancak insan intrakranial kayıtların soruşturma dalgalanmalar ve hızlı dalgalanmalar hem epileptojenik bölgelerde 17 artış olduğunu göstermektedir. Bu umut verici bulgulara rağmen, HFO henüz teşhisi veya izlenmesi için uygun değildirKlinik uygulamada, epilepsi. Birincil engellerin hala: (i) HFO için resmi ve küresel tanımı olmaması; (Ii) metodolojik bunun sonucunda heterojen yaptıkları çalışmada kullanılan yaklaşımlar; ve (iii) pratik zorluklar algılamak ve kafa derisi kayıtları noninvasif onları yerelleştirilmesine. İkinci elektrotlar uzak sinyal kaynağından vardır, sinyal arka plan gürültü ve kas aktivitesi ile bulanık olabilir ve sinyal özellikle saçlı deride veya kafatası fontaneller ve dikişlerle bozulabilir gerçeğinden kaynaklanmaktadır bebek hastalar. Dalgalanmalar ve hızlı dalgalanmalar hem hatta normal insan beyin dokusunda 20 mevcut olduğundan Ayrıca, normal ve anormal HFO 18,19 ayırt etmek zordur. Epilepsi 21-23 hastaların - (% 3.4 0.2) bölümünün ilk çalışmalar sadece küçük bir kafa derisi EEG HFO bildirdi. Bununla birlikte, son çalışmalar, HFO derisi EEG invaziv olmayan tespit edilebilir olduğunu göstermiştir. Ictally, HFO(- 100 Hz 50) 26, yanı sıra Lennox-Gastaut sendromunda tonik nöbetlerin başlama (120 Hz - 25 - 100 Hz 24 40 50) lar çocuklarda epileptik spazmlar başlangıcında bildirilmiştir. Interiktal HFO (70-200 Hz) ilk uyku kaynaklı elektrik status epileptikus 27 çocuklarda kafa derisi EEG gözlendi. Ardından, interiktal HFO (80-200 Hz) SOZ 28 içinde daha yüksek oranlarda fokal epilepsili hastaların kafa derisi EEG tespit edilmiştir. İlginçtir, HFO interiktal epileptiform deşarjların (IED) yüksek sayıda olan hastalarda daha sık ve onlar epileptogenicity ile HFO ilişkisini vurgulayarak, SOZ 29 için IED daha spesifik olarak bulundu. (I) MEG yüksek frekanslı aktivite kas gelen kirlenmeye EEG daha az duyarlıdır: MEG HFO noninvaziv tespiti ve lokalizasyonu için kafa derisi EEG ile karşılaştırıldığında önemli avantajlar sunmak gibi görünüyoretkinlik 30-31, (ii) MEG sinyalleri kafatası iletkenlik ve fontanelin veya sütür olarak kranial kemik sigortasız bölgelere göre EEG daha az bozulmuş, ve (iii) MEG sensör dizileri yüksek yoğunluklu her zaman karşı karşıya EEG karşılaştırdık tarafından bozulmuş değil baş çocuk gibi, küçük olduğu zaman bir tuzu problemi elektrotları arasında köprü oluşturur. MEG 32 - (3 mm 2) HFO jeneratörler simüle hayali yapıların elde edilen bulgular HFO algılanır ve yüksek yerelleştirme doğrulukla lokalize olabilir önerdi. Birçok yeni çalışmalar dalgalanma frekans bandında 33-38 epilepsi hastalarında kaydedilen MEG sinyalleri HFO bildirdi. MEG veri EZ 33-36 ile ilgili yüksek frekans bileşenlerini içerdiği zaman-frekans analizi göstermiştir. Ancak, sadece bir kaç çalışmalar tipik olarak iEEG 37-38 ile yapılan zaman alanında arka plan sinyalinin ayakta görünür olaylar gibi interiktal HFO belirledik. Van Klink ve diğ. 37 IED&#39;lerin elde edilen konumsal bilgilere dayanarak beamforming teknikleri ile inşa sanal kanallarını kullanarak dalgalanma bandında HFO algıladı. Von Ellenrieder ve diğ. 38 bağımsız IED&#39;lerin fiziksel sensörlerden gelen MEG sinyalleri HFO tespit ve kaynaklarını lokalize etmek ve EZ ile aralarındaki ilişkinin araştırılması amaçlanmıştır Ortalama (MEM) yöntemine Maksimum Entropi kullanılır. RAMPP ve diğ. (2010) da başak-kilitli veya başak bağımsız olan MEG, ile epileptik yüksek gama salınımları tespit ve asgari norm kaynak analizi 39 bu etkinliği lokalize. Onlar bu hızlı salınımlar özellikleri (yani, tam bant ortalamasının ve salınımlar maksimum genlik açık başlangıcı) yüksek SOZ ile ilişkili olduğunu bulmuştur. HFO da epileptik spazmlar 40 olan pediatrik hastalarda iktal aktivite sırasında MEG ile tespit edilmiştir. Ancak, MEG kafa derisi EEG göre bazı farklı sınırlamalar sunar: (i) böcek ö olduğunu(Ii) İktal olayların saptanması ve kayıt imkanı geliştirmek uzun kayıtları izin vermez, ve (iii) kendi sensör kafasının şekline uygun değildir, baş merkezine göre radyal bir yönlendirmeye sahip kaynaklara nsitive her bireyin kask içinde kask ve sensör dizisi tüm şekil giderilen beri. Böylece, algılamak ve epileptojenik aktiviteyi lokalize imkanı maksimize ideal bir kurulum hem kafa derisi EEG ve MEG gelen bilgileri birleştirerek gereğidir. Bu çalışmada, biz ilaca dirençli epilepsisi olan çocuk hastaların kafa derisi EEG ve MEG eşzamanlı kayıtları kullanarak biz interiktal HFO noninvaziv tespiti için aşağıdaki metodolojiyi göstermek hedefliyoruz. Biz kayıtların kurulum ve simultane MEG ve EEG verilerine HFO olayların tespiti için geliştirdiğimiz bir yarı otomatik yöntem kullanılarak veri analizi boru hattı sunuyoruz. Son olarak, biz de lokalizasyonu sunmakters problem çözme ile elde edilen kafa derisi HFO, bir jeneratör yatan ve bu epileptolog tanımlanan gibi SOZ ile karşılaştırın.

<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

Epilepsi cerrahisinin başarısı için çok önemli Epileptojenik Bölgesi (EZ) tanımlayan sağlam bir belirteç mevcudiyetidir. Yüksek Frekans salınımların (HFO) İnteriktal Epileptiform Deşarjların (IED) ve iktal aktivitesine ek olarak EZ belirlenmesi için potansiyel cerrahi öncesi biyomarkerların olarak ortaya çıkmıştır. Onlar EZ lokalize için umut verici olmasına rağmen, henüz klinik pratikte tanı ya da epilepsi izlenmesi için uygun değildir. Birincil engellerin hala: HFO için resmi ve küresel tanımı olmaması; yaptıkları çalışmada kullanılan metodolojik yaklaşımların sonucu heterojen; ve pratik zorluklar tespit etmek ve kafa derisi kayıtları noninvasif onları yerelleştirilmesine. Burada, dirençli epilepsi olan pediyatrik hastalarda gelen interiktal HFO kayıt, algılama ve yerelleştirme için bir metodoloji sunuyoruz. Biz HFO temsili veriler iki çocuktan interiktal kafa derisi EEG ve MEG noninvasif tespit raporucerrahi uygulanacak. HFO altında yatan jeneratörler ters sorunu çözerek lokalize edilmiş ve yerelleştirme bu epileptolog tanımlanan gibi Nöbet Başlangıç ​​Bölgesinde (SOZ) ile karşılaştırılmıştır. Her iki hastalarda, İnteriktal Epileptojenik deşarjları (IED) ve HFO uyumlu yerlerde kaynak görüntüleme ile lokalize edilmiştir. bir hasta için, intrakranial EEG (iEEG) verileri de kullanılabilir. Bu hasta için, biz HFO yerelleştirme noninvaziv ve invaziv yöntemler arasında uyumlu olduğunu ortaya koymuştur. Kafa derisi kayıtlarından sonuçları ile iEEG karşılaştırılması bu bulguları doğrulamak için görev yaptı. Bildiğimiz kadarıyla, bu invaziv kayıtları ile sonuçlarını karşılaştırarak eş zamanlı EEG ve MEG kayıtlarından kafa derisi HFO kaynak lokalizasyonu sunan ilk çalışmadır. Bu bulgular HFO güvenilir bir şekilde tespit ve kafa derisi EEG ve MEG ile noninvaziv lokalize edilebileceğini göstermektedir. Biz sonuçlandırmak olduğunu interic noninvaziv lokalizasyonutal HFO anlamlı epilepsi pediatrik hastalarda cerrahi öncesi değerlendirme artırabilirsiniz.

dirençli epilepsisi olan çocuk hasta Boston Çocuk Hastanesi Epilepsi Kliniği (Boston, ABD) alındı. Burada, 2 hastada temsili veriler sunulmuştur: sağ orta serebral arter (MCA) bölge (hasta 1) ve ensefalomalazi ile 15 yaşındaki bir kız, sol paryetal / üst temporal ensefalomalazi ile 11 yaşındaki bir erkek çocuk ( hasta 2). veri ameliyat için kendi cerrahi öncesi değerlendirmenin bir parçası olarak toplanmıştır. Eşzamanlı MEG ve EEG kayıtları Biyomedikal Görüntüleme Athinoula A. Martinos Merkezi&#39;nde gerçekleştirildi. EEG ve MEG ve örten IED hem de meydana gelen - (150 Hz 80) hastalar için, HFO dalgalanma frekans bandında tespit edilmiştir. Şekil 4 bu rakam aynı zamanda bir rapor hastadan 1. interiktal aktivite ile eş zamanlı kafa derisi EEG ve MEG veri (üst panel) 10 sn sunarn uzun zaman ölçeği zaman tanım (orta paneller) tespit HFO gösteren sinyallerin, bir kısmı (2 ler) ve zaman-frekans düzleminde (alt panel). Bu hasta / dk 8.8 HFO bir oran gösterdi. belirgin bir aktivite 150 Hz üzerindeki frekanslarda gözlendi çünkü 150 Hz - Anlaşılır olması için, zaman-frekans düzleminde gösterimi 80 kısıtlanır. Hasta 1, otomatik algılama kayıtların 8.65 dakika içinde 248 HFO olayları belirledi. tespit edilen olayların görsel incelendikten sonra, 76 olay / dk 8.8 HFO bir oran elde edilmesi, gerçek HFO olarak kabul edildi tutuldu. <img alt="Şekil 4," src="/files/ftp_upload/54883/54883fig4.jpg" /> Şekil 4: Derisi EEG ve MEG gelen Algılanan IED üzerinde Overlaid HFO. Üst panel: kafa derisi EEG (solda) ve MEG (sağda) tespit hastadan 1 IED&#39;ler. 7 - 1 filtrelenmiş verilerin 10 s0 Hz. Orta paneli: EEG ve MEG verilerinin Genişletilmiş zaman ölçeği ekranı (2 ler) üst panelde gri bir arka plan ile vurgulanır. 150 Hz - Veri 80 filtrelenir. Alt panel: 2 temsilci EEG ve MEG kanallarının Zaman-frekans düzlemi. <a href="http://ecsource.jove.com/files/ftp_upload/54883/54883fig4large.jpg" target="_blank">Bu rakamın büyük halini görmek için lütfen buraya tıklayınız.</a> Şekil 5 kafa derisi EEG ve MEG hem hasta 1 HFO yerelleştirme sonuçlarını göstermektedir. Her iki teknik sağ temporo-parietal kavşağına yakın bir konumda lezyonun çevresinde de HFO lokalize. MEG ve EEG biraz farklı lokalizasyon sonuçlarını sundu: MEG faaliyeti EEG ve lezyonun arka sınırına yakın oranla daha anteriorde yer oldu. MEG ve EEG için wmem etkinliğinin iki maksimumlar arasındaki mesafe 15.0 mm idi. HFO localizatiBu MEG tarafından tanımlanan olarak da irritatif bölgeye bitişik idi. ortalama ECDs ve maksimum wmem aktivitesi arasındaki öklid uzaklığı MEG 18.7 mm ve kafa derisi EEG için 28.0 mm idi. Hasta 2 için, IED ve HFO analizi için kullanılan minimal eserler ile yavaş dalga non-REM uykusu sırasında veri 8 dakika belirledi. Kafa derisi HFO sayısı / dk 0.4 HFO bir oran gösteren hasta 1 daha düşüktü. Şekil 6 MEG ve kafa derisi EEG, ECDs kullanarak MEG ile lokalize IED için saçlı deri HFO kaynak lokalizasyonu sonuçlarını ve iEEG tarafından tespit edilen HFO konumunu göstermektedir. MEG ve EEG için wmem aktivitesinin 2 maksimumlar arasındaki mesafe 16.4 mm idi. ortalama ECDs ve maksimum wmem aktivitesi arasındaki mesafe MEG için 10,9 mm ve EEG için 24.1 mm idi. HFO ide nerede kafa derisi EEG ve MEG tarafından noninvaziv tespit HFO bölge aynı yerde olduiEEG ile invazif ntified. Olan lokalizasyonu invaziv olmayan lokalize HFO aktivitesi ile uyumlu olan, Şekil 6 içinde gösterildiği gibi, HFO sayısı en yüksek olan elektrotlar LA51, LA52 ve LA53 edildi. <img alt="Şekil 5," src="/files/ftp_upload/54883/54883fig5.jpg" /> Şekil 5: HFO ve IED lokalizasyonu. HFO bölge hastanın MR (solda) hasta 1 overlaid gelen MEG ve EEG ile wmem kullanılarak lokalize. HFO harita maksimum aktivitesinin% 60 eşiklenir normalize aktivasyon değerlerin ortalamasını temsil eder. MEG (sağda) ile ECDs ile lokalize IED. ECDs lokasyonları ve oryantasyonları mavi belirtilmiştir. mor üçgen ortalama ECDs (46 ECDs) yerini ve kırmızı dikdörtgen ortalama IED (28 IED) den ECD yeri gösterir. IED ortalama için, biz tespitbenzer morfolojiye sahip sivri. <a href="http://ecsource.jove.com/files/ftp_upload/54883/54883fig5large.jpg" target="_blank">Bu rakamın büyük halini görmek için lütfen buraya tıklayınız.</a> <img alt="Şekil 6," src="/files/ftp_upload/54883/54883fig6.jpg" /> Şekil 6: Derisi EEG ve MEG, İritatif Bölgesi ve iEEG ile HFO Bölge Lokalize invaziv ile HFO Bölge Lokalize noninvaziv arasında Mekansal Uyum. Üst paneller: kafa derisi EEG (solda) ve MEG (ortada) ve MEG ile IED lokalizasyonu ile hastanın 2 HFO lokalizasyonu (sağ) hastanın MR kaplanmış. HFO harita maksimum aktivitesinin% 60 eşiklenir normalize aktivasyon değerlerin ortalamasını temsil eder. Mavi çevreler ve barlar ECDs konumlarını ve yönelimlerini göstermektedir. mor üçgen ortalama ECDs konumunu (30 ECDs) ve kırmızı dikdörtgen t gösterirortalama IED (21 IED) den ECD o yeri. Alt paneller: En yüksek HFO oranına sahip kanallardan iEEG (solda) ve kayıtların 2 s HFO lokalizasyonu. Implante elektrotlar hastanın MR gösterilir. elektrot yeri co-kayıt sonrası implante bilgisayarlı tomografi (BT) ve MR görüntüleri elde edilir. HFO oranı en yüksek elektrotlar hastanın korteks implante ızgaranın harita üzerinde vurgulanır. <a href="http://ecsource.jove.com/files/ftp_upload/54883/54883fig6large.jpg" target="_blank">Bu rakamın büyük halini görmek için lütfen buraya tıklayınız.</a> Burada sunulan temsilcisi sonuçları ilaca dirençli epilepsisi olan çocuk hastaların ameliyat öncesi değerlendirme sırasında invaziv olmayan bir kimlik belgesi ve HFO lokalizasyonu için klinik ortamda açıklanan tekniğin potansiyel kullanımını gösterir. Her iki olguda da, HFO l edildiKafa derisi EEG ve MEG uyumlu ocalized (Şekil 5). Birkaç mm lokalizasyonu farkları derisi EEG 70 ile karşılaştırıldığında yüksek yoğunluklu MEG üstün lokalizasyon yeteneğine bağlı olabilir, ya da farklı temel jeneratörler 71 temsil eder. Bu MEG (- sağ panel Şekil 5) tarafından tanımlanan gibi yerelleştirme de irritatif bölge ile uyumlu idi. Hasta 2, iEEG gelen veriler de mevcuttur. Kafa derisi EEG ve MEG ile noninvaziv lokalize HFO bölge iEEG ile invaziv tanımlanmış HFO bölge ile uyumlu idi (Şekil 6). önerilen yöntemin sonuçları EZ potansiyel tanımlanması için epilepsi cerrahisi sırasında ızgaraları yerleşimini rehberlik eder.

Watch this Scientific Journal Video about Interictal High Frequency Oscillations Detected with Simultaneous Magnetoencephalography and Electroencephalography as Biomarker of Pediatric Epilepsy at JoVE

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

Yüksek Frekans salınımların (HFO) ilaca dirençli epilepsi olan pediatrik hastalarda Epileptojenik bölgenin belirlenmesi için cerrahi öncesi biyomarkerların olarak ortaya çıkmıştır. eşzamanlı kafa derisi elektroensefalografisine (EEG) ve manyetoensefalografinin (MEG) ile HFO invazif olmayan kayıt, algılama ve yerelleştirme için bir metodoloji sunulmuştur.

Pediatrik Epilepsi biyolojik belirteç olarak Eşzamanlı Manyetoensefalografi ve elektroensefalografi ile Tespit Edilen interiktal Yüksek Frekans Salınımlılığı

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

Yüksek frekanslı Yüksek çözünürlüklü Ekokardiyografi: İskemi-Reperfüze murin Kalp Miyokard Strain, kontraktilite ve Mitral Yetmezliğinde Non-invaziv Tekrarlanan Ölçüm İlk Kanıt

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

Surgical Management of Meatal Stenosis with Meatoplasty

Meatoplasty meatal stenoz Cerrahi Yönetim

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

Seçmeli Pediatrik Fiberoptik Entübasyon için rehber

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

Akut Graft-Versus-Host Hastalığı Biyomarkörler onaylanması için Yüksek Verimli Sıralı ELISA

Unbiased discovery proteomics strategies have  the potential to identify large numbers of novel biomarkers that can improve  diagnostic and prognostic ...

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

Yüksek Çözünürlüklü EEG Kayıtlar kullanarak Odak Epilepsi Preklinik Rat Modelleri Beyin Kaynak Görüntüleme

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

Fare Servikal lenf nodu Yüksek frekanslı Ultrasonik Görüntüleme

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

Epilepsi Cerrahisi 3D Multimodalite Görüntü Entegrasyonu ve Bilgisayar destekli Planlama Bir Boru Hattı

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

Epilepsi Hastalarında Beyin uyarılabilmenin Bağlantı ile ilgili değerlendirmek için bir Multimodal imaging- ve Uyarım tabanlı Yöntemi

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

İlaca dirençli Temporal Lob Epilepsi Hastalarında Foramen Ovale Elektrot Kayıtları Ağ Analizi

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

Topikal Havayolu Anestezi Kullanımı Awake-endoskopik entübasyon için yüksek oksijen Flow ile Tekniği Sprey-as-you-go

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