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Simultaneous Electroencephalography and Magnetoencephalography to Identify Seizure-Prone Brain Regions

Électroencéphalographie et magnétoencéphalographie simultanées pour identifier les régions cérébrales sujettes aux crises

Protocol
693 Views
04:40 min
July 8, 2025
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Please note that some of the translations on this page are AI generated. Click here for the English version.

Transcript

Commencez avec un participant humain portant des électrodes d’électroencéphalographie ou d’EEG et des électrodes supplémentaires, allongé dans la chambre de magnétoencéphalographie ou de MEG.

L’EEG enregistre les signaux électriques des neurones et génère les données EEG.

Simultanément, la MEG détecte les signaux magnétiques générés par l’activité électrique neuronale et produit les données MEG.

Avec les électrodes supplémentaires, enregistrer les signaux périphériques des mouvements du corps.

Supprimez le participant et enregistrez le signal d’arrière-plan pour supprimer le bruit des données.

Comparez les données EEG et MEG pour identifier les segments présentant des décharges épileptiformes interictales ou des DEI.

Les DEI sont liés à une activité cérébrale anormale récurrente associée à des convulsions.

Appliquez des algorithmes et détectez les oscillations à haute fréquence, ou HFO, représentant une activité neuronale rapide à proximité ou à l’intérieur des EEI, et comparez-les avec des signaux périphériques pour exclure les signaux de mouvement corporel.

Cela garantit une localisation précise des HFO dans les régions sujettes aux convulsions.

À l’aide d’un algorithme, les données EEG et MEG génèrent une carte cérébrale 3D mettant en évidence les régions HFO liées aux zones sujettes aux crises.

Dans le logiciel d’acquisition MEG, cliquez sur le bouton Enregistrer pour enregistrer MEG, EEG et obtenir des enregistrements périphériques pendant 60 minutes. Une fois l’enregistrement terminé, ouvrez le MSR et sortez le patient de la salle MSR. Retirez délicatement tous les rubans, électrodes, bobines HPI et le capuchon EEG. Enfin, après avoir escorté le patient hors de l’espace de test, enregistrez les signaux magnétiques du MSR vide pendant deux minutes sans la présence du patient.

Commencez par ouvrir les données dans le logiciel d’analyse. Affichez les données EEG et MEG avec deux fenêtres alignées verticalement de 10 secondes par page. Allez dans l’onglet Filtre et réglez le filtre passe-haut sur 1 Hertz, le filtre passe-bas sur Hertz et le filtre coupe-bande sur 50 ou 60 Hertz.

Inspectez les données et identifiez les parties présentant des décharges d’épilepsie interictale ou des EEI. Marquez le pic de chaque IED apparaissant à la fois dans les données EEG et MEG. Exécutez l’algorithme de détection automatique des HFO sur les parties des données EEG avec des EED et importez les HFO détectés dans le logiciel pour la visualisation des données. Pour examiner les événements HFO détectés, affichez les enregistrements EEG, MEG et périphériques avec des fenêtres alignées verticalement de 2 secondes par page. Allez dans l’onglet Filtre et réglez le filtre passe-bas sur 250 Hertz et le filtre passe-haut sur 80 Hertz.

Pour vous assurer que les HFO détectés ne sont pas dus à des artefacts, vérifiez qu’il n’y a pas d’activité simultanée dans les enregistrements périphériques. De plus, ne tenez compte que des événements HFO qui se produisent à la fois dans les signaux EEG et MEG et ne tenez pas compte des HFO qui ne chevauchent pas les EEI marqués. Ensuite, segmentez l’IRM du patient et obtenez la surface corticale à l’aide d’un logiciel d’analyse d’imagerie cérébrale, et estimez le modèle direct avec la méthode des éléments limites.

Pour chaque événement HFO, effectuez la localisation de la source sur les données EEG et MEG à l’aide de l’entropie maximale en ondelettes sur la méthode wMEM. Faites la moyenne des résultats de localisation tout au long de la durée de l’événement pour obtenir une carte de localisation source. Enfin, visualisez la zone HFO sur la surface corticale, en appliquant un seuil de 60 % de l’amplitude d’activation maximale en utilisant à la fois les données EEG et MEG.

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