0 閲覧数 • 4:40 分 • May 29th, 2025
脳波検査または EEG 電極と追加の電極を装着し、脳磁図または MEG チャンバーに横たわる人間の参加者から始めます。
EEGはニューロンからの電気信号を記録し、EEGデータを生成します。
同時に、MEGはニューロンの電気活動によって生成された磁気信号を検出し、MEGデータを生成します。
追加の電極を使用して、体の動きからの周辺信号を記録します。
参加者を削除し、バックグラウンド信号を記録して、データからノイズを除去します。
EEG と MEG データを比較して、発作間期てんかん様放電または IED のあるセグメントを特定します。
IEDは、発作に関連する再発性の異常な脳活動に関連しています。
アルゴリズムを適用して、IED の近くまたは内部の急速なニューロン活動を表す高周波振動 (HFO) を検出し、それらを末梢信号と比較して体の動き信号を除外します。
これにより、発作を起こしやすい領域への HFO の正確な局在化が保証されます。
アルゴリズムを使用して、EEG および MEG データは、発作を起こしやすい領域に関連する HFO 領域を強調表示する 3D 脳マップを生成します。
MEG取得ソフトウェアで、[記録]ボタンをクリックして、MEG、EEGを記録し、60分間の周辺記録を取得します。記録が完了したら、MSRを開き、患者をMSR室から取り出します。すべてのテープ、電極、HPIコイル、およびEEGキャップをそっと取り外します。最後に、患者を検査スペースからエスコートした後、患者がいない状態で空の MSR の磁気信号を 2 分間記録します。
まず、分析ソフトウェアでデータを開きます。EEGおよびMEGデータを、1ページあたり10秒の2つの垂直方向に整列されたウィンドウで表示します。[フィルター] タブに移動し、ハイパス フィルターを 1 ヘルツ、ローパス フィルターをヘルツ、ノッチ フィルターを 50 または 60 ヘルツに設定します。
データを検査し、発作間期てんかん性放電またはIEDの部分を特定します。EEGデータとMEGデータの両方で発生する各IEDのピークをマークします。IEDでEEGデータの一部でHFOを自動検出するアルゴリズムを実行し、検出されたHFOをソフトウェアにインポートしてデータを視覚化します。検出されたHFOイベントを確認するには、EEG、MEG、および周辺機器の記録を、ページあたり2秒の垂直方向に整列されたウィンドウで表示します。[フィルター]タブに移動し、ローパスフィルターを250ヘルツに、ハイパスフィルターを80ヘルツに設定します。
検出された HFO がアーティファクトによるものではないことを確認するには、周辺機器の記録に同時アクティビティーがないことを確認します。さらに、EEG信号とMEG信号の両方で発生するHFOイベントのみを考慮し、マークされたIEDと重複しないHFOは無視します。次に、患者のMRIをセグメント化し、脳画像解析ソフトウェアを使用して皮質表面を取得し、境界要素法でフォワードモデルを推定します。
HFO イベントごとに、平均法または wMEM 法のウェーブレット最大エントロピーを使用して、EEG データと MEG データの両方でソース ローカリゼーションを実行します。イベント期間に沿ってローカライズ結果を平均して、ソースローカライゼーションマップを取得します。最後に、EEGデータとMEGデータの両方を使用して、最大活性化振幅の60%のしきい値を適用して、皮質表面のHFOゾーンを視覚化します。
本研究では、発作惹起領域に関連する発作間期てんかん性放電(IEDs)および高周波振動(HFOs)を特定するため、EEGとMEGデータの同時記録について検討します。この手法には、データ解析と可視化のための高度なアルゴリズムが含まれており、てんかんに結びついた神経活動への知見を提供します。
間発作性てんかん様放電(IEDs)および高周波振動(HFOs)の高度な検出を伴うEEGとMEGの同時計測により、発作発生部位となる脳領域の精密な局在化が可能になります。このワークフローは、神経生物学的な標的同定における予測の信頼性を高め、CNS創薬におけるメカニズム的なリスク低減を支援します。初期探索の転換点において定量的な神経画像バイオマーカーを統合することで、ポートフォリオの選別およびトランスレーショナルな連続性に有用な知見が得られます。
この手法は、初期のターゲットバリデーションから前臨床研究に至るまでの創薬の連続的なプロセスに統合され、意思決定のための定量的な神経画像出力を提供します。
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最終更新:29 8月 2026