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Interictal उच्च आवृत्ति दोलन एक साथ magnetoencephalography और Electroencephalography बाल चिकित्सा मिर्गी के biomarker के रूप में साथ पाया

Published: December 6, 2016 doi: 10.3791/54883
Automatic Translation
1, 1, 2, 1, 3, 4, 2
1Fetal-Neonatal Neuroimaging and Developmental Science Center, Division of Newborn Medicine, Department of Medicine, Boston Children's Hospital, Harvard Medical School, 2Athinoula A. Martinos Center for Biomedical Imaging, Massachusetts General Hospital, Harvard Medical School, 3Division of Epilepsy Surgery, Department of Neurosurgery, Boston Children's Hospital, Harvard Medical School, 4Division of Epilepsy and Clinical Neurophysiology, Department of Neurology, Boston Children's Hospital, Harvard Medical School

Summary

उच्च आवृत्ति दोलन (HFOs) चिकित्सकीय आग रोक मिर्गी के साथ बाल चिकित्सा रोगियों में मिगी उत्पन्न करने वाला क्षेत्र की पहचान के लिए presurgical बायोमार्कर के रूप में उभरा है। noninvasive रिकॉर्डिंग, का पता लगाने, और एक साथ खोपड़ी electroencephalography (ईईजी) और magnetoencephalography (एमईजी) के साथ HFOs के स्थानीयकरण के लिए एक पद्धति प्रस्तुत किया है।

Abstract

मिर्गी सर्जरी की सफलता के लिए महत्वपूर्ण है एक मजबूत बायोमार्कर कि मिगी उत्पन्न करने वाला क्षेत्र (ईज़ी) को दिखाता है की उपलब्धता है। उच्च आवृत्ति दोलन (HFOs) Interictal epileptiform निर्वहन (आईईडी) और ictal गतिविधि के अलावा ईज़ी की पहचान के लिए संभावित presurgical बायोमार्कर के रूप में उभरा है। हालांकि वे ईज़ी स्थानीयकरण करने के लिए वादा कर रहे हैं, वे अभी तक निदान या नैदानिक ​​अभ्यास में मिर्गी की निगरानी के लिए अनुकूल नहीं हैं। प्राथमिक बाधाओं रह: HFOs के लिए एक औपचारिक और वैश्विक परिभाषा की कमी; methodological उनके अध्ययन के लिए इस्तेमाल किया दृष्टिकोण के फलस्वरूप विविधता; और व्यावहारिक कठिनाइयों का पता लगाने और उन्हें खोपड़ी रिकॉर्डिंग से noninvasively स्थानीय बनाना। यहाँ, हम रिकॉर्डिंग, का पता लगाने, और आग रोक मिर्गी के साथ बाल चिकित्सा रोगियों से interictal HFOs के स्थानीयकरण के लिए एक पद्धति प्रस्तुत करते हैं। हम रिपोर्ट HFOs के प्रतिनिधि डेटा दो बच्चों से interictal खोपड़ी ईईजी और एमईजी से noninvasively का पता चलासर्जरी के दौर से गुजर।

HFOs के अंतर्निहित जनरेटर उलटा समस्या को हल करके स्थानीय थे और उनके स्थानीयकरण जब्ती शुरुआत जोन (सोज) के रूप में इस epileptologists द्वारा परिभाषित किया गया था की तुलना में था। दोनों रोगियों के लिए, Interictal मिगी उत्पन्न करने वाला निर्वहन (आईईडी) और HFOs सहमत स्थानों पर स्रोत इमेजिंग के साथ स्थानीय कर रहे थे। एक रोगी के लिए, intracranial ईईजी (iEEG) डाटा भी उपलब्ध थे। इस मरीज के लिए, हमने पाया है कि HFOs स्थानीयकरण noninvasive और आक्रामक तरीकों के बीच सहमत था। खोपड़ी रिकॉर्डिंग से परिणामों के साथ iEEG की तुलना इन निष्कर्षों को मान्य करने के लिए कार्य किया। हमारी सबसे अच्छा ज्ञान के लिए, यह पहला अध्ययन है कि आक्रामक रिकॉर्डिंग के साथ परिणामों की तुलना में एक साथ ईईजी और एमईजी रिकॉर्डिंग से खोपड़ी HFOs के स्रोत स्थानीयकरण प्रस्तुत करता है। ये निष्कर्ष बताते हैं कि HFOs मज़बूती से पता लगाया जा सकता है और खोपड़ी ईईजी और एमईजी साथ noninvasively स्थानीय। हम निष्कर्ष है कि interic की noninvasive स्थानीयकरणताल HFOs काफी मिर्गी के साथ बाल चिकित्सा रोगियों के लिए presurgical मूल्यांकन में सुधार हो सकता है।

Introduction

6 प्रति 1,000 बच्चों 1 - बाल चिकित्सा मिर्गी 4 के एक व्यापकता दर के साथ एक आम मस्तिष्क संबंधी विकार है। यह बच्चों के विकास के 2 पर एक बड़ा प्रभाव हो सकता है और काफी अपने वयस्क जीवन को प्रभावित कर सकता है। बचपन शुरुआत मिर्गी में लंबी अवधि के अनुवर्ती अध्ययन से संकेत मिलता है कि मिर्गी के रोगियों का लगभग 30% चिकित्सकीय असभ्य 3-6 हो गया है, और आमतौर पर resective मिरगी सर्जरी की आवश्यकता होती है। इन रोगियों में से कई में, मिर्गी सर्जरी जब्ती आजादी के लिए जब्ती आवृत्ति में महत्वपूर्ण कमी की ओर जाता है और अक्सर। सफल होने के लिए, मिर्गी सर्जरी कम या कोई कार्यात्मक घाटे के साथ एक जब्ती मुक्त राज्य को प्राप्त करना चाहिए। इस मिगी उत्पन्न करने वाला क्षेत्र (ईज़ी) 7, 'कोर्टेक्स के क्षेत्र में है कि मिरगी के दौरे की पीढ़ी के लिए अपरिहार्य है' 8 से सावधान चित्रण की आवश्यकता है। ईज़ी सीधे मापा नहीं जा सकता है; अपने स्थान के परीक्षण था की एक भीड़ से सहमत डेटा के आधार पर अनुमान लगाया गया हैटी अन्य cortical क्षेत्रों की पहचान। इनवेसिव intracranial electroencephalography (iEEG) जब्ती शुरुआत जोन (सोज), क्षेत्र है जहां बरामदगी उत्पन्न होता है और ictal रिकॉर्डिंग पर ही शुरू कर रहे हैं के स्थानीयकरण के लिए सोने के मानक के रूप में कार्य करता है। हालांकि iEEG, महंगा बच्चे के सहयोग पर निर्भर है, संक्रमण और खून बह रहा है 9 के लिए कुछ जोखिम वहन करती है, और आरोपण 10 के दौरान अतिरिक्त न्यूरोलॉजिकल नुकसान उत्पन्न हो सकता है। इसके अलावा, रिकॉर्डिंग गलत निष्कर्ष करने के लिए नेतृत्व के बाद मस्तिष्क के बड़े क्षेत्रों बेरोज़गार छोड़ दिया जाता सकता है। इस प्रकार, एक मजबूत presurgical बायोमार्कर कि ईज़ी की पहचान करने में मदद करता है शल्य मिर्गी के इलाज की सफलता के लिए आवश्यक है।

रोग HFOs (80 - 500 हर्ट्ज) 11,12 मिगी उत्पन्न करने वाला ऊतक कि मिर्गी 13 के साथ presurgical निदान और रोगियों की शल्य परिणाम में सुधार कर सकते हैं की पहचान के लिए एक बायोमार्कर के रूप में पिछले एक दशक में उभरा है। सूक्ष्म का उपयोग करके रिपोर्टगहराई ईईजी इलेक्ट्रोड के साथ संयुक्त इलेक्ट्रोड मिर्गी के रोगियों में HFOs की उपस्थिति देखी गई। HFOs भी ictal और interictal अवधि के दौरान मानक macroelectrodes का उपयोग करते हुए पाए गए। हाल के अध्ययनों से पता चला है कि HFOs उच्च संवेदनशीलता और विशिष्टता के साथ सोज की पहचान चिड़चिड़ा क्षेत्र 14,15, क्षेत्र है कि आईईडी उत्पन्न की तुलना में, और HFO पैदा ऊतक के सर्जिकल हटाने के हटाने की तुलना में बेहतर परिणाम के साथ संबद्ध है कि सोज या चिड़चिड़ा जोन 15। (- 250 हर्ट्ज 80) या तेजी से चर्चित (250 - 500 हर्ट्ज) HFOs सामान्यतः के रूप में चर्चित वर्गीकृत कर रहे हैं। तेजी से चर्चित और अधिक बारीकी से रोग की गतिविधि के लिए और सोज 16 के स्थानीयकरण से जोड़ा गया है, लेकिन मानव intracranial रिकॉर्डिंग की जांच से संकेत मिलता है कि दोनों चर्चित और तेजी से चर्चित मिगी उत्पन्न करने वाला क्षेत्रों में 17 वृद्धि हुई है।

इन होनहार निष्कर्ष के बावजूद, HFOs अभी तक निदान या की निगरानी के लिए अनुकूल नहीं हैंनैदानिक ​​अभ्यास में मिर्गी। प्राथमिक बाधाओं बने हुए हैं: (i) HFOs के लिए एक औपचारिक और वैश्विक परिभाषा की कमी; (Ii) पद्धति के फलस्वरूप विविधता उनके अध्ययन के लिए इस्तेमाल किया दृष्टिकोण; और (iii) व्यावहारिक कठिनाइयों का पता लगाने और उन्हें खोपड़ी रिकॉर्डिंग से noninvasively स्थानीय बनाना। उत्तरार्द्ध तथ्य से उपजा है कि इलेक्ट्रोड दूर संकेत के स्रोत से दूर कर रहे हैं, संकेत पृष्ठभूमि शोर और मांसपेशियों की गतिविधि से धुंधला किया जा सकता है, और विशेष रूप से संकेत में, खोपड़ी या fontanels और खोपड़ी में टांके से विकृत किया जा सकता है शिशु रोगियों। इसके अलावा, यह सामान्य और असामान्य HFOs 18,19 के बीच भेद करना मुश्किल है, क्योंकि दोनों चर्चित और तेजी से चर्चित भी सामान्य मानव मस्तिष्क के ऊतकों 20 में मौजूद हैं। (- 3.4% 0.2) मिर्गी 21-23 के साथ रोगियों के हिस्से प्रारंभिक अध्ययन केवल एक छोटा सा में खोपड़ी ईईजी में HFOs की सूचना दी। हालांकि, हाल के अध्ययनों से पता चला है कि HFOs खोपड़ी ईईजी साथ noninvasively का पता लगाया जा सकता है। Ictally, HFO, साथ ही लेनोक्स-Gastaut सिंड्रोम में टॉनिक दौरे की शुरुआत में (120 हर्ट्ज 25 - - 100 हर्ट्ज 24, 40, 50) (50 - 100 हर्ट्ज) 26 बच्चों में मिरगी की ऐंठन की शुरुआत में सूचना दी गई है। Interictal HFOs (70 - 200 हर्ट्ज) पहली नींद प्रेरित विद्युत स्थिति एपिलेप्टिकस 27 के साथ बच्चों में खोपड़ी ईईजी पर मनाया गया। फिर, interictal HFOs (80 - 200 हर्ट्ज) सोज 28 के अंदर उच्च दर के साथ फोकल मिर्गी के रोगियों की खोपड़ी ईईजी में पहचान की गई। दिलचस्प बात यह है HFOs interictal epileptiform निर्वहन (आईईडी) के उच्च संख्या के साथ रोगियों में अधिक पाये जाते थे, और वे epileptogenicity साथ HFOs के संबंध पर प्रकाश डाला, सोज 29 के लिए आईईडी से अधिक विशिष्ट होना पाया गया।

(I) एमईजी में उच्च आवृत्ति गतिविधि पहलवान से संदूषण के लिए ईईजी से कम अतिसंवेदनशील है: एमईजी noninvasive का पता लगाने और HFOs के स्थानीयकरण के लिए खोपड़ी ईईजी की तुलना में महत्वपूर्ण लाभ को पेश करने के लिए लगता हैगतिविधि 30-31, (ii) एमईजी संकेतों खोपड़ी चालकता और ऐसे fontanel या सीवन के रूप में कपाल हड्डी के unfused क्षेत्रों से ईईजी की तुलना में कम विकृत, और (iii) एम ई जी सेंसर सरणियों ईईजी हमेशा चेहरे की तुलना में उच्च घनत्व यूजर्स द्वारा विकृत नहीं कर रहे हैं नमक की समस्या इलेक्ट्रोड के बीच पुल जब सिर छोटा है, बच्चों के साथ के रूप में। प्रेत निर्माणों कि HFOs जनरेटर अनुकरण से साक्ष्य सुझाव दिया है कि HFOs का पता चला और उच्च सटीकता के साथ स्थानीयकरण अनुवादित किया जा सकता है (2 - 3 मिमी) एम ई जी 32 के साथ। हाल ही में कई अध्ययनों तरंग आवृत्ति बैंड 33-38 में मिर्गी के रोगियों से दर्ज एमईजी संकेतों में HFOs की सूचना दी। समय-आवृत्ति विश्लेषण से पता चला है कि एमईजी डेटा उच्च आवृत्ति ईज़ी 33-36 से संबंधित घटकों को शामिल। हालांकि, केवल कुछ अध्ययनों से इस समय क्षेत्र में पृष्ठभूमि संकेत के बाहर खड़े दिखाई घटनाओं, के रूप में आम तौर पर iEEG 37-38 के साथ किया रूप interictal HFOs की पहचान की है। वान Klink एट अल। 37 आईईडी से प्राप्त जानकारी के आधार पर स्थानिक beamforming तकनीक के साथ निर्माण आभासी चैनलों का उपयोग लहर बैंड में HFOs का पता चला। वॉन Ellenrieder एट अल। 38 आईईडी की स्वतंत्र रूप से शारीरिक सेंसरों से एमईजी संकेतों में HFOs का पता लगाया और उनके स्रोतों स्थानीय बनाना और ईज़ी के साथ उनके सह-संबंध की जांच करने के लिए विधि मीन (सदस्य) पर अधिकतम एन्ट्रापी इस्तेमाल किया। Rampp एट अल। (2010) भी एमईजी, जो कील-बंद या कील-स्वतंत्र थे के साथ मिरगी उच्च गामा दोलनों का पता लगाया है, और न्यूनतम आदर्श स्रोत विश्लेषण 39 के साथ इस गतिविधि स्थानीय। उन्होंने पाया कि इन तेजी से दोलनों की विशेषताओं (यानी, पूर्ण बैंड औसत और दोलनों की अधिकतम आयाम के स्पष्ट शुरुआत) अत्यधिक सोज के साथ जुड़े थे। HFOs भी मिरगी ऐंठन 40 के साथ बाल चिकित्सा रोगियों में ictal गतिविधि के दौरान एमईजी के साथ पाया गया। हालांकि, एमईजी खोपड़ी ईईजी की तुलना में कुछ अलग सीमाओं को प्रस्तुत करता है: (i) यह INSE हैसूत्रों सिर के केंद्र के लिए सम्मान के साथ एक रेडियल अभिविन्यास है कि करने के लिए nsitive, (ii) यह लंबे समय रिकॉर्डिंग है कि पता लगाने और ictal घटनाओं को दर्ज करने की संभावना को बढ़ाने की अनुमति नहीं है, और (iii) अपनी सेंसर सिर के आकार के अनुरूप नहीं कर सकते प्रत्येक व्यक्ति के भीतर हेलमेट हेलमेट और सेंसर सरणी सभी आकार में तय कर रहे हैं के बाद से। इस प्रकार, का पता लगाने और मिगी उत्पन्न करने वाला गतिविधि स्थानीय बनाना संभावना अधिकतम आदर्श सेटअप दोनों खोपड़ी ईईजी और एमईजी से जानकारी के संयोजन के द्वारा होता है।

इस अध्ययन में, हम चिकित्सकीय आग रोक मिर्गी के साथ बाल चिकित्सा रोगियों से खोपड़ी ईईजी और एमईजी की एक साथ रिकॉर्डिंग का उपयोग करके कार्यप्रणाली हम interictal HFOs का पता लगाने के लिए noninvasive पालन उदाहरण देकर स्पष्ट करना है। हम रिकॉर्डिंग की स्थापना और एक अर्द्ध स्वचालित तरीका है कि हम एक साथ एमईजी और ईईजी डेटा में HFO घटनाओं का पता लगाने के लिए विकसित किया है का उपयोग कर डेटा विश्लेषण की पाइप लाइन प्रस्तुत करते हैं। अंत में, हम भी की स्थानीयकरण पेशखोपड़ी HFOs, उलटा समस्या को सुलझाने के द्वारा प्राप्त की जनरेटर अंतर्निहित है, और सोज के साथ तुलना के रूप में इस epileptologists द्वारा परिभाषित किया गया था।

Protocol

आचार कथन: प्रायोगिक प्रक्रिया यहाँ संस्थागत समीक्षा बोर्ड (आईआरबी) मैसाचुसेट्स जनरल अस्पताल की, बोस्टन, एमए, अमरीका द्वारा अनुमोदित किया गया है। निम्न अनुभाग खोपड़ी ईईजी और एमईजी का उपयोग कर HFOs की noninvasive का पता लगाने और स्रोत स्थानीयकरण के लिए प्रयोगात्मक प्रोटोकॉल का वर्णन करेंगे। रोगी तैयारी कम है, और परीक्षा आम तौर पर अच्छी तरह से सहन किया है। स्थायी लगभग 60 मिनट वास्तविक रिकॉर्डिंग के साथ 3 घंटे - पूरे सत्र के बारे में 2 तक रहता है।

1. रोगी की तैयारी

  1. सुनिश्चित करें कि बच्चे को पर्यावरण के साथ सहज है।
    ध्यान दें: युवा बच्चों के परीक्षण के पर्यावरण का पता लगाने के लिए अनुमति दें और उपकरणों का परीक्षण देखने के लिए। एक स्क्रीनिंग फार्म का उपयोग करके सुरक्षा और सहमति के बारे में रोगी स्क्रीन। रोगी (या उसकी / उसके माता-पिता) क्या वह / वह पिछले 2 घंटे के भीतर एक नैदानिक ​​जब्ती था पूछो।
  2. सभी धातु / चुंबकीय सामग्री निकालें और रोगी को अस्पताल द्वारा जारी कपड़े प्रदान करते हैं। जूते निकालेंक्योंकि वे अक्सर चुंबकीय हैं। चेक यदि इस विषय में कुछ मिनट के लिए एमईजी संकेतों को मापने के द्वारा चुंबकीय कलाकृतियों के लिए स्वतंत्र है। ऐसे दंत काम करता है के रूप में प्रत्यारोपित सामग्री, से कलाकृतियों को कम करने के लिए एक degausser का प्रयोग करें।
    नोट: यदि कोई संभावना है कि लौह-चुंबकीय वस्तुओं शरीर के भीतर कर रहे है demagnetizer लागू नहीं किया जाना चाहिए।
  3. अधिकतम सिर परिधि को मापने बच्चे के लिए उपयुक्त ईईजी टोपी आकार का चयन करने के लिए। एक मापने टेप का उपयोग करें और यह nasion को पकड़ो। तो अधिकतम परिधि के चारों ओर सिर के चारों ओर मापने (~ Inion ऊपर 1 सेमी)।
  4. 20 प्रणाली - अंतर्राष्ट्रीय 10 के अनुसार सिर पर ईईजी टोपी रखें। त्वचा जहां प्रत्येक इलेक्ट्रोड स्थित है शुद्ध और प्रत्येक इलेक्ट्रोड के लिए पेस्ट / जेल लागू होते हैं।
    नोट: बच्चों में खोपड़ी ईईजी रिकॉर्डिंग के बारे में अधिक जानकारी के लिए कहीं और 41 प्रदान की जाती हैं।
    1. सिर पर जमीन और संदर्भ इलेक्ट्रोड रखें। क्षैतिज और वर्टिका को मापने के लिए अतिरिक्त इलेक्ट्रोड कनेक्टएल electrooculography (सभी छवियाँ), electrocardiography (ईसीजी), विद्युतपेशीलेखन (ईएमजी) और अतिरिक्त ईईजी इलेक्ट्रोड अस्थायी क्षेत्रों (T1 / टी 2) को कवर स्थानों पर।
      नोट: सभी छवियाँ, ईसीजी, और ईएमजी आँख आंदोलनों, magnetocardiographic संदूषण, मांसपेशियों की गतिविधि की पहचान के लिए सहायता, और भी मरीज की स्थिति की निगरानी करने के लिए।
  5. सुनिश्चित करें कि ईईजी चैनलों स्थिति सेंसर व्यक्तिगत रूप से खोपड़ी के साथ अच्छे संपर्क किया है। धीरे तरफ से प्रत्येक संवेदक मोड़ के रास्ते से बाहर स्थानांतरित करने के लिए बाल पक्ष की। आदेश 10 से नीचे होने की kOhm में एक ईईजी ohmmeter के साथ सभी इलेक्ट्रोड impedances उपाय।
  6. earlobes के पीछे दो और दो अनुमानित सममित स्थानों पर माथे पर: सिर पर चार HPI कॉयल रखें।
    नोट: HPI कॉयल 3 डी अंतरिक्ष में एमईजी सेंसर के स्थान के लिए सम्मान के साथ रोगी के सिर के रिश्तेदार की स्थिति स्थानीयकरण करने के लिए मदद करते हैं। HPI कॉयल की संख्या एमईजी प्रणाली के विक्रेता के आधार पर भिन्न हो सकती है।
  7. प्राप्तHPI कॉयल के स्थानों और ईईजी इलेक्ट्रोड एक digitizer के प्रयोग से।
    ध्यान दें: digitizer 3 डी अंतरिक्ष में एक संवेदक के निर्देशांक रिकॉर्ड। सेंसर एक लेखनी की नोक पर रखा गया है। HPI कॉयल के स्थानों को सिर शरीर रचना विज्ञान के लिए सम्मान और एमईजी सेंसर के स्थानों के साथ ज्ञात किया जाना चाहिए।
  8. वाम / अधिकार preauricular अंक और nasion digitizer का उपयोग सहित असंदिग्ध स्थलों के स्थानों को प्राप्त करते हैं। सटीक सिर के आकार को प्राप्त करने के लिए अतिरिक्त अंक (लगभग 300 अंक) digitize।
  9. चुंबकीय परिरक्षित कमरा (MSR) 42, जहां एमईजी प्रणाली में स्थित है रोगी स्थानांतरण।
    नोट: एमएसआर एक परिरक्षित वातावरण है कि बाहरी विद्युत स्रोतों से (एमईजी रिकॉर्डिंग के हस्तक्षेप को कम करता है यानी, विद्युत लाइनों, जैसे कारों, लिफ्ट, और गाड़ियों चुम्बकीय चलती वस्तुओं से पोर्टेबल उपकरणों, बिजली उपकरणों और कंप्यूटर, चुंबकीय क्षेत्र से रेडियोफ्रीक्वेंसी संकेतों )। यह तीन नेस्ट परतें होती हैं।प्रत्येक परत एक शुद्ध एल्यूमीनियम परत के साथ साथ एक उच्च पारगम्यता लौह-चुंबकीय परत से बना है (यानी, म्यू-धातु, एक मिश्र धातु ज्यादातर निकल और लोहे से मिलकर)।
  10. बिस्तर पर रोगी लेट गया, एमईजी हेलमेट में उसकी / उसके सिर रख दिया, और आराम के लिए रोगी के सिर के तहत उचित पैड / स्पंज लागू होते हैं।
  11. HPIs, ईईजी होता है, सभी छवियाँ, ईसीजी, ईएमजी, और रिकॉर्डिंग मशीन के लिए अतिरिक्त इलेक्ट्रोड कनेक्ट करें। स्कैनर सुनिश्चित करना है कि यह हेलमेट में संभव के रूप में के रूप में गहरी स्थित है में रोगी के सिर की स्थिति को समायोजित करें।

2. डाटा अधिग्रहण

  1. एमईजी और ईईजी
    नोट: एमईजी / ईईजी डाटा अधिग्रहण विधि पिछले एक अध्ययन 42 में वर्णित के आधार पर किया जाता है। बाल चिकित्सा मिर्गी में एमईजी के नैदानिक उपयोग के बारे में अधिक जानकारी के लिए कहीं और 43,44 पाया जा सकता है।
    1. रिकार्ड एमईजी एक पूरे सिर एमईजी प्रणाली के साथ का संकेत है।
      ध्यान दें: एमईजी प्रणाली दो प्रकार की पतली फिल्म सेंसर को रोजगार (तलीयgradiometers और magnetometers) 102 सेंसर तत्वों पर एकीकृत। प्रत्येक तत्व एक magnetometer है कि एक एकल कुंडली के होते हैं, और दो orthogonal तलीय gradiometers है कि एक "चित्रा-की-आठ" प्रकार का तार विन्यास से मिलकर होता है। magnetometer इसकी सतह को सीधा चुंबकीय प्रवाह के उपाय और gradiometers "आठ", या स्थानिक ढाल के दो छोरों के बीच के अंतर को मापने। एमईजी प्रणाली 204 तलीय gradiometers और 102 magnetometers (कुल 306 सेंसर) है। विभिन्न विक्रेताओं से एमईजी सिस्टम अलग संख्या और कॉयल (यानी, अक्षीय gradiometers) के प्रकार के हैं।
    2. एक साथ रिकॉर्ड एजी / AgCl धातुमल अंगूठी इलेक्ट्रोड और T1 / T2 42 में अतिरिक्त इलेक्ट्रोड के साथ एक nonmagnetic 70 चैनल इलेक्ट्रोड टोपी का उपयोग ईईजी का संकेत है। एक आम संदर्भ असेंबल का प्रयोग करें।
    3. एमएसआर का दरवाजा बंद करो। एक इंटरकॉम सिस्टम के माध्यम से रोगी के साथ संवाद अगर वह / वह सहज महसूस करता जाँच करें। माता पिता से पूछो insid रहने के लिएई एमएसआर रिकॉर्डिंग के दौरान अगर बच्चे को अकेले रहने के लिए असहज महसूस करता है।
    4. एमईजी अधिग्रहण सॉफ्टवेयर में 'गो' बटन पर क्लिक करके रिकॉर्डिंग शुरू करें। 1 KHz (या अधिक) के एक उच्च नमूना दर का प्रयोग करें। 400 हर्ट्ज पर वें क्रम 6 के एक कम पास अनंत आवेग प्रतिक्रिया (IIR) फिल्टर का प्रयोग करें। ऑनलाइन सभी रिकॉर्ड संकेतों की जाँच करें। एक सेंसर ट्यूनर का उपयोग करके बुरा एमईजी चैनलों को ठीक करें।
      नोट: बुरा एमईजी चैनलों परिभाषित कर रहे हैं सेंसर (gradiometers या magnetometers) है कि एक अपेक्षाकृत उच्च या सेंसर कि रिकॉर्ड नकली पर्यावरण विद्युत शोर (magnetometers के लिए 2 से 5 फुट / √Hz ऊपर) सफेद शोर का स्तर है। यह आमतौर पर जब सेंसर मजबूत (मापा संकेतों के सापेक्ष) चुंबकीय क्षेत्र और कॉयल "जाल" चुंबकीय प्रवाह अतिचालकता को नष्ट करने के विशिष्ट भागों को उजागर कर रहे हो रहा है। एक संवेदक ट्यूनर तब प्रयोग किया जाता है कि इसके माध्यम से एक विद्युत प्रवाह को लागू करने से कुंडल गर्मी। यह प्रक्रिया ट्यूनिंग कहा जाता है और जब प्रयोग किया जाता है(- 5 फुट / √Hz यानी, 2) सेंसर की सफेद शोर का स्तर एक विशिष्ट सीमा से ऊपर है। कुछ एमईजी सिस्टम सेंसर ट्यूनर नहीं है।
    5. एमईजी अधिग्रहण सॉफ्टवेयर में 'उपाय' बटन पर क्लिक करके रोगी के सिर की स्थिति को मापने। रोगी के सिर संवेदी सरणी से नहीं अच्छी तरह से कवर किया जाता है, तो उसकी / उसके सिर में गहरी हेलमेट स्थानांतरित करने के लिए रोगी पूछो।
      नोट: यह पैंतरेबाज़ी कॉयल कि कृत्रिम चुंबकीय क्षेत्र उत्पन्न माध्यम से क्षणिक oscillatory विद्युत संकेतों को लागू करने से 4 HPI कॉयल को सक्रिय करता है। इन क्षेत्रों, एम ई जी सेंसर द्वारा पता चला रहे हैं इस प्रकार सिर की स्थिति निर्धारित किया जाता है। प्रक्रिया अलग एमईजी विक्रेताओं के बीच भिन्न हो सकती है।
    6. रिकार्ड एमईजी, ईईजी, और एमईजी अधिग्रहण सॉफ्टवेयर (यानी, ईसीजी, सभी छवियाँ, और ईएमजी) ~ के लिए 60 मिनट में 'रिकॉर्ड' बटन पर क्लिक करके परिधीय रिकॉर्डिंग।
      नोट: डेटा स्वतंत्र डिस्क (छापे) का निरर्थक सारणियों में एक .fif फ़ाइल के रूप में जमा है।फ़ाइल प्रकार अन्य एमईजी विक्रेताओं के लिए अलग है।
    7. जब रिकॉर्डिंग समाप्त हो जाती है, एमएसआर खोलने केबल काट, और एमएसआर कमरे से मरीज को बाहर ले। सभी टेपों, इलेक्ट्रोड, HPI कॉयल, और ईईजी टोपी धीरे निकालें। रोगी के लिए सिर धोने प्रदान करें।
    8. अधिग्रहण पूरा होने के बाद, रोगी बिना खाली एमएसआर के चुंबकीय संकेतों रिकॉर्ड है। एमईजी अधिग्रहण सॉफ्टवेयर में 'गो' बटन पर क्लिक करके रिकॉर्डिंग शुरू करें। 2 मिनट के लिए रिकार्ड एमईजी डेटा कदम 2.1.4 के रूप में ही मापदंडों का उपयोग।
      नोट: इस डेटा पर्यावरण विद्युत शोर का आकलन करने के लिए प्रयोग किया जाता है।
  2. एमआरआई
    1. संस्कार से तैयार तेजी से अधिग्रहण ढाल गूंज दृश्यों के साथ संरचनात्मक एमआरआई डेटा मोल (MPRAGE; ते = 1.74 एमएस, टी.आर. = 2,520 एमएस, voxel आकार = 1 * 1 * 1 मिमी) एक उच्च संकल्प 3T स्कैनर के साथ। एमआरआई स्कैन प्रोटोकॉल के बारे में विवरण कहीं और 45 पाया जा सकता है।
      नोट: हम एमआरआई स्कैन प्रदर्शन नहीं करतेआदेश में इस तरह दंत कार्यों से संभव के रूप में मरीज की धातु प्रत्यारोपण, के आकर्षण संस्कार के कारण एमईजी रिकॉर्डिंग में कलाकृतियों से बचने के लिए एमईजी सत्र के रूप में एक ही दिन में।

3. Interictal गतिविधि की पहचान

  1. डेटा मंथन 46 का उपयोग कर, जो जीएनयू जनरल पब्लिक लाइसेंस के तहत ऑनलाइन दस्तावेज और डाउनलोड के लिए आसानी से उपलब्ध है खोलें।
  2. नैदानिक ​​दौरे से अलग कम से कम 2 घंटे होने वाली interictal गतिविधि के साथ ईईजी डेटा की नेत्रहीन भागों का चयन करें।
    नोट: चित्रा 1 लगातार आईईडी के साथ ईईजी और एमईजी डेटा के एक हिस्से को प्रस्तुत करता है।
    1. अनुभव से पहचानें ईईजी संकेतों में अच्छी तरह से परिभाषित आईईडी: इस spikes शामिल है (20 - 70 एमएस) और तेज लहरों (70 - 200 एमएस) 47-48।
      नोट: मिरगी फोकस स्थानीयकरण में आईईडी के दोनों प्रकार के नैदानिक ​​महत्व बराबर है।
    2. (I) न्यूनतम मोती: के साथ की पहचान करने की कोशिश करें (यदि संभव हो तो) रिकॉर्डिंग के कुछ भागोंकलाकृतियों पर, (ii) अधिक से अधिक 3 - प्रति 10 S प्रदर्शन 4 आईईडी, और (iii) धीमी गति से लहर गैर REM नींद आमतौर पर HFOs 49 के एक उच्च संख्या मौजूद है कि।

आकृति 1
चित्रा 1: ईईजी और एमईजी संकेतों में आईईडी। एक साथ दर्ज खोपड़ी ईईजी और एमईजी के भाग लगातार आईईडी के साथ का संकेत है। प्रकाश डाला अनुभाग है कि एक तेज लहर होता है की 1 एस एक विस्तारित समय के पैमाने प्रदर्शन में सही पैनल पर प्रस्तुत किया है। लाल डॉट्स आईईडी के शिखर संकेत मिलता है। यह आंकड़ा का एक बड़ा संस्करण देखने के लिए यहां क्लिक करें।

  1. मंथन का उपयोग, मानक प्रदर्शन सेटिंग्स के साथ डेटा (10 एस / पेज) प्रदर्शित करते हैं। फ़िल्टर टैब पर जाएँ और निम्न फ़िल्टर प्रदर्शन मापदंड डाल: उच्च पास फिल्टर: 1 हर्ट्ज, कम पास फिल्टर: 80 हर्ट्ज, निशान फिल्टर: 50 ओआर 60 हर्ट्ज (बिजली लाइन की आवृत्ति के अनुसार)। डेटा का निरीक्षण किया और आईईडी के साथ डेटा के कुछ भागों की पहचान।
    नोट: केवल आईईडी के साथ संकेत के कुछ भागों HFOs (3.4 कदम) के लिए देखने के लिए स्कैन किया जाएगा। चुने गए फिल्टर केवल दृश्य के लिए कर रहे हैं; वे डेटा पर लागू नहीं किया गया है। आदेश के आंकड़ों के स्थायी रूप से इन फिल्टर लागू करने के लिए, एक बैंड पास बटरवर्थ फिल्टर (4 वें क्रम) का उपयोग मंथन वेबसाइट में दिए गए निर्देशों का पालन करने में (http://neuroimage.usc.edu/brainstorm/)।
  2. मार्क प्रत्येक आईईडी के शिखर दोनों ईईजी और एमईजी डेटा में होने वाली (चित्रा 1 में लाल धब्बे देखें)।
    नोट: मंथन का उपयोग आईईडी अंकन के बारे में अधिक जानकारी के लिए कहीं और पाया जा सकता है (http://neuroimage.usc.edu/brainstorm/Tutorials/Epilepsy)।

4. अर्द्ध स्वचालित एक साथ स्काल्प ईईजी और एमईजी डेटा में HFOs की जांच

नोट: यहाँ हम जो एक स्वचालित पहचान (4.1 कदम शामिल HFOs पता लगाने के लिए एक अर्ध-स्वचालित विधि, का वर्णन है, figuफिर 2), स्वचालित रूप से पाया HFOs (4.3 चरण) के एक दृश्य की समीक्षा के द्वारा पीछा किया। आदेश सच चर्चित के रूप में और यह सुनिश्चित करें कि HFOs एक छानने घटना के कारण नहीं हैं तेज यात्रियों के नकली दोलनों से बचने के लिए, हम प्रासंगिक साहित्य के क्षेत्र में नवीनतम सुझावों का पालन: हम HFOs आवश्यकता के बाद से 4 दोलनों की एक न्यूनतम संख्या है यह देखा गया है कि फिल्टर का आवेग प्रतिक्रिया चक्र 50 के चुने संख्या से कम दोलनों है, हम बज प्रभाव और "गिब्स" घटना 50 को कम करने के परिमित आवेग प्रतिक्रिया (एफआईआर) फिल्टर का इस्तेमाल किया है, हम उम्मीदवार HFO घटनाओं की आवश्यकता जाँच करें कि क्या HFOs भी आईईडी 50,51 पर दिखाई मढ़ा गया एक विशेषज्ञ द्वारा नेत्रहीन भी निरीक्षण किया, और हम एक अलग द्वीप समय आवृत्ति मैदान में मनाया जाने की आवश्यकता है, क्योंकि एक तेज घटना और एक दोलन विभिन्न हस्ताक्षर है: एक वास्तविक HFO समय-frequen में एक अलग चोटी का प्रतिनिधित्व करती हैसीवाई साजिश (, आवृत्ति में प्रतिबंधित "द्वीप" के रूप में) 80 के बैंड में स्थित -, 500 हर्ट्ज, जबकि एक क्षणिक घटना एक लम्बी बूँद, आवृत्ति 50,52,53 में बढ़ाया उत्पन्न करता है।

चित्र 2
चित्रा 2: एल्गोरिथ्म कदम के योजनाबद्ध आरेख। एल्गोरिथ्म दो चरणों में काम करता है: पहले एक समय डोमेन (बाएं और मध्य कॉलम) में प्रत्येक ईईजी संकेत से उम्मीदवार HFOs पहचानती है; दूसरा एक आदेश में समय-आवृत्ति डोमेन (सही कॉलम) में कलाकृतियों से वास्तविक HFOs भेद करने में पहले से पता चला उम्मीदवार घटनाओं का वर्गीकरण। यह आंकड़ा का एक बड़ा संस्करण देखने के लिए यहां क्लिक करें।

  1. स्वत: पता लगाने HFO
    नोट: चित्रा 2 स्वत: पता लगाने के प्रवाह चार्ट का वर्णनप्रत्येक ईईजी संकेत पर HFOs की। विकसित विधि का लक्ष्य है कि HFOs के दृश्य निरीक्षण के लिए सिफारिश की है एक 2 एस / पेज प्रदर्शन का उपयोग कर प्रत्येक ईईजी चैनल पर HFO घटनाओं अंकन के ईईजी विशेषज्ञ के लिए बोझ को कम करने के लिए है। एक HFO तरंग आवृत्ति बैंड के भीतर एक घटना के रूप में परिभाषित किया गया था (80 - 250 हर्ट्ज), जो आसपास के पृष्ठभूमि से बाहर खड़े आकृति विज्ञान जैसे sinusoidal के कम से कम 4 दोलनों है 54 (कदम 4.1.1), और जो एक लघु रूप में प्रकट होता है एक अलग उच्च आवृत्ति 14 (कदम 4.1.2) पर एक अलग वर्णक्रमीय चोटी के साथ घटना रहते थे।
    1. इस समय क्षेत्र में उम्मीदवार HFOs की जांच
      1. बैंड पास (बीपी) को फिल्टर 80 और 250 हर्ट्ज के बीच ईईजी का संकेत है, ब्याज की लहर बैंड के लिए संकेतों की आवृत्ति सामग्री सीमित।
        नोट: यह बज प्रभाव और "गिब्स" घटना 55 और शून्य चरण डिजिटल छानने को कम से कम एक प्राथमिकी फिल्टर का उपयोग करने के लिए चरण विरूपण से बचने के लिए सिफारिश की है।
      2. गणनाहिल्बर्ट परिवर्तन का उपयोग बीपी संकेत के लिफाफे। मतलब है और 10 रपट समय श्रृंखला के प्रत्येक बिंदु पर केंद्रित खिड़कियों खत्म हो चुका है लिफाफा के मानक विचलन (एसडी) की गणना। कुल मिलाकर मतलब है और एसडी अनुमान सभी खिड़कियों पर औसत मूल्य का उपयोग कर (क्रम में मूल्यों है कि कई HFOs और उच्च एसडी के साथ संकेत के कुछ भागों के संभावित उपस्थिति को मजबूत कर रहे हैं प्राप्त करने के लिए)।
      3. लिफाफे के जेड स्कोर की गणना और एक उम्मीदवार HFO हर बार जेड स्कोर न्यूनतम सीमा से अधिक है, 3 56 के बराबर सेट निशान।
      4. आधे सीमा के ऊपर और नीचे क्रॉसिंग के रूप में पहचान घटना के शुरू और अंत अंक को परिभाषित करें। के रूप में एक ही HFO कम से कम 30 एमएस के एक अंतर-घटना अंतराल के साथ HFOs पर विचार करें। HFO शुरू और अंत अंक के बीच बीपी संकेत में चोटियों की संख्या की गणना, और कम से कम 4 चोटियों के साथ घटनाओं त्यागें। इसके अलावा, एक जेड स्कोर की तुलना में 12 अधिक के साथ घटनाओं त्यागें।
        नोट: आपके कहावत को संशोधितकलाकृतियों कि अपने रिकॉर्डिंग में हो सकता है के आयाम के अनुसार उम जेड स्कोर दहलीज। दोलनों की कम संख्या के साथ घटनाएँ, छानने के प्रभाव 57,58 के कारण हो सकता अत्यंत उच्च आयाम के साथ घटनाओं मांसपेशियों या इलेक्ट्रोड कलाकृतियों के कारण हो सकता है, जबकि।
    2. समय-आवृत्ति डोमेन में संभव कलाकृतियों को अस्वीकार।
      नोट: यह कदम घटनाओं है कि अन्य ईईजी गतिविधि और छानने कलाकृतियों, जिनकी आवृत्ति सामग्री ब्याज की आवृत्ति बैंड के लिए ही सीमित नहीं है से हासिल किया जा सकता से वास्तविक HFOs भेद करने के लिए आवश्यक है। यह धारणा है कि एक वास्तविक HFO 80 हर्ट्ज के ऊपर एक अलग आवृत्ति पर एक अलग वर्णक्रमीय चोटी के साथ एक अल्पकालिक घटना के रूप में प्रकट होता है, एक क्षणिक घटना है कि एक लम्बी बूँद आवृत्ति 59 में बढ़ाया उत्पन्न के साथ इसके विपरीत पर आधारित है। चित्रा 3 ईईजी संकेत (ऊपरी पैनल), उसके लिफाफा (मध्यम पैनल), और अनुरूप एक का पता चला HFO बीपी दिखाने का एक उदाहरण दिखाता है फ़िल्टरसमय-आवृत्ति विमान (कम पैनल), आईएनजी [-0.5, 0.5] एस के अवधि HFO चोटी के चारों ओर के दौरान। समय-आवृत्ति विमान का प्रदर्शन 80 से प्रतिबंधित है - 150 हर्ट्ज क्योंकि कोई प्रमुख गतिविधि 150 हर्ट्ज ऊपर आवृत्तियों के लिए मनाया गया।
      1. ब्याज की सर्वोच्च आवृत्ति, यानी, 250 हर्ट्ज (केंद्रीय आवृत्ति = 1 हर्ट्ज के लिए 1 हर्ट्ज से समय-आवृत्ति अंतरिक्ष आवृत्ति रेंज में मोर्लेट परिवर्तन का उपयोग करने में सभी उम्मीदवार HFOs घटनाओं को बदलने, पूर्ण-चौड़ाई-एट-आधा अधिकतम = 3 एस)।
      2. घटना की अवधि का हर समय बिंदु से अधिक समय आवृत्ति प्रतिनिधित्व की तात्कालिक शक्ति स्पेक्ट्रा विश्लेषण। प्रत्येक शक्ति स्पेक्ट्रम के लिए, Burnos एट अल द्वारा वर्णित स्वत मानदंड का पालन करें। 56 उच्च आवृत्ति बैंड में चोटी का पता लगाने के लिए और क्या यह कम आवृत्ति रेंज में निकटतम चोटी से स्पष्ट रूप से अलग है सत्यापित करने के लिए। HFOs कि कम से कम 90% में एक अलग उच्च आवृत्ति चोटी के साथ एक शक्ति स्पेक्ट्रम दिखाई नहीं है त्यागेंसमय के संकेत।
  2. सभी तरह के चैनलों में उनकी अस्थायी घटना से HFOs घटनाओं का पता चला। समूह एक साथ सभी लगातार HFOs जिसकी अवधि overlaps। आगे के विश्लेषण के लिए कम से कम दो ईईजी चैनलों को शामिल HFOs का केवल समूहों रखें।
    नोट: एल्गोरिथ्म आदेश नकली यादृच्छिक कलाकृतियों, जो असली HFOs जैसे लगते हैं और एकल ईईजी सुराग में हो सकता है पर कब्जा करने से बचने के लिए HFOs अनुरोधों कम से कम 2 चैनलों में होने की। लगातार दो HFOs ओवरलैपिंग जब दूसरी HFO का मूल्य उस समय पहले से एक के शुरुआती समय पछाड़ माना जाता है।

चित्र तीन
चित्रा 3: HFO घटना एल्गोरिथ्म द्वारा पता लगाया। ऊपरी पैनल: बीपी फ़िल्टर (80 - 150 हर्ट्ज) ईईजी संकेत (μV में) एक चैनल से (F8 - T8) रोगी 1. मध्य पैनल से: बीपी संकेत के लिफाफे (जेड स्कोर)। लिफाफा (लाल तारांकन) के शिखर HFO चोटी के समय (खड़ी लाल बिंदीदार रेखा) इंगित करता है। नीले तारों आधा सीमा के ऊपर और नीचे क्रॉसिंग (नीले बिंदीदार रेखा), जो HFO (नीला खड़ी बिंदीदार रेखा) के शुरू और अंत समय अंक से संकेत मिलता है निशान। लोअर पैनल: समय-आवृत्ति विश्लेषण विमान। नोट तरंग आवृत्ति बैंड में पृथक शिखर (~ 100 हर्ट्ज) HFO के शिखर के आसपास। यह आंकड़ा का एक बड़ा संस्करण देखने के लिए यहां क्लिक करें।

  1. HFO घटनाओं के दृश्य समीक्षा
    नोट: दृश्य समीक्षा के भाग के दिशा निर्देशों Andrade-Valenca एट अल द्वारा प्रस्तावित पर आधारित है। 28 और Zelmann एट अल। 60।
    1. लंबवत 2 कंप्यूटर स्क्रीन संरेखित; ईईजी के निरीक्षण के लिए एक और एमईजी संकेतों के निरीक्षण के लिए एक। दोनों पर पता चला की घटनाओं का विस्तार (2 एस / पृष्ठ) और ठेठ एस प्रदर्शनकेल (10 एस / पेज) दिखा, क्रमश: 80 - 250 हर्ट्ज और 1 - 40 हर्ट्ज बीपी संकेतों फ़िल्टर।
    2. बड़ी आवृत्ति परिवर्तनशीलता, अनियमित आकृति विज्ञान, या बड़े आयाम बदलाव के साथ अनफ़िल्टर्ड ईईजी और एमईजी में मांसपेशियों या इलेक्ट्रोड कलाकृतियों के साथ cooccurring घटनाओं, साथ ही घटनाओं पर ध्यान न दें।
    3. HFOs का पता लगाने के दौरान सभी छवियाँ और EMG संकेतों का निरीक्षण करें और किसी भी घटना है कि सभी छवियाँ या मांसपेशियों में गतिविधि के अनुरूप करने के लिए सोचा है त्यागें। केवल HFOs कि ईईजी के साथ ओवरलैप पर विचार / एमईजी आईईडी (3.3 कदम में पता चला) के रूप में वे अधिक सच HFOs 15,28,56 होने की संभावना है।
      नोट: यह दृष्टिकोण कम संवेदनशीलता की कीमत पर उच्च विशिष्टता प्रदान करता है; इस प्रकार, यह विश्वास है कि पहचान HFOs cortical मूल के हैं प्रदान करता है।
    4. केवल HFO घटनाओं है कि एक ही समय में दोनों ईईजी और एमईजी संकेतों में होते हैं रखें।

5. आईईडी और HFOs के स्रोत स्थानीयकरण

  1. एमईजी आईईडी के चरम पर जनरेटर स्थानीय बनाना, कदम 3.3 में चिह्नित है, बराबर वर्तमान Dipoles (ईसीडी) का उपयोग। न्यूनतम नॉर्म अनुमान सॉफ्टवेयर है कि आसानी से उपलब्ध है का उपयोग करें (http://martinos.org/mne/stable/index.html)। एम - के साथ ही अच्छाई-की-फिट (GOF)> 80% और द्विध्रुवीय पल क्यू <500 ना spikes पर विचार करें। प्रत्येक रोगी की एमआरआई पर ईसीडी स्थान ओवरले।
    नोट: मतलब है पर अधिकतम एन्ट्रापी (सदस्य) एक आकर्षक विकल्प है कि विधि का स्थान और सूत्रों 61 की हद तक निर्धारित करता है।
  2. दोनों ईईजी और एमईजी पर HFO स्रोत स्थानीयकरण विधि मीन (wMEM) पर तरंगिका अधिकतम एन्ट्रापी का उपयोग कर के रूप में (वॉन Ellenrieder एट अल द्वारा प्रस्तावित 38)।
    नोट: सदस्य एक कुशल तकनीक गया है कि सफलतापूर्वक स्थान और मिरगी गतिविधि 62-64 के स्रोतों की सीमा निर्धारित करने के लिए इस्तेमाल किया गया है। WMEM कि oscillatory गतिविधि स्थानीयकरण के रूप में यथार्थवादी सिमुलेशन 65 के साथ मूल्यांकन के लिए विकसित किया गया है सदस्य का एक विस्तार है। यह एक जिले में संकेत मिटताहर बार आवृत्ति बॉक्स पर सदस्य स्रोत स्थानीयकरण के प्रदर्शन से पहले क्रेते तरंगिका के आधार पर। इस प्रकार, विशेष रूप से अच्छी wMEM HFOs स्थानीयकरण करने के लिए उपयुक्त है।
    1. खंड एमआरआई और cortical सतह FreeSurfer 66-67 का उपयोग कर प्राप्त करते हैं।
    2. OpenMEEG 68 का उपयोग कर एक 3-परत मॉडल के लिए सीमा तत्व विधि (कार्यलय) के साथ ईईजी / एमईजी आगे समस्या का समाधान।
    3. आदेश में 640 हर्ट्ज के लिए संकेतों Resample सुनिश्चित करने के लिए कि असतत तरंगिका के दूसरे पैमाने ब्याज की आवृत्ति बैंड से मेल खाती बदलना।
    4. प्रत्येक HFO के लिए स्वतंत्र रूप से डेटा अंतरिक्ष में शोर सहप्रसरण मैट्रिक्स, तुरंत प्रत्येक HFO से पहले एक 150 एमएस खिड़की में लहर बैंड में पृष्ठभूमि के आधार पर अनुमान है। तरंग बैंड और औसत HFO अवधि साथ में प्रत्येक HFO के लिए स्रोत स्थानीयकरण प्रदर्शन करना। नोट: जिसके परिणामस्वरूप नक्शा cortical पच्चीकारी के प्रत्येक शीर्ष करने के लिए जुड़े एक cortical सक्रियण मूल्य के होते हैं।
    5. आदेश में एक अधिकतम करने के लिए प्रत्येक नक्शे को सामान्यसक्रियण मूल्य प्रत्येक HFO के लिए 1 के बराबर है।
    6. प्रत्येक शीर्ष पर सभी HFOs भर सक्रियण मूल्यों के औसत की गणना करें। आदेश cortical सतह पर अंतिम नक्शे प्रदर्शित करने के लिए अधिकतम सक्रियण के 60% की एक सीमा लागू करें।

6. मान्यकरण

  1. Intracranial ईईजी (iEEG):
    1. अतिरिक्त ऑपरेटिव iEEG मोल अवदृढ़तानिकी ग्रिड और / या stereotactically निर्देशित गहराई इलेक्ट्रोड को रोजगार से। गाइड पिछले presurgical मूल्यांकन परीक्षणों के परिणामों और नैदानिक ​​परिकल्पना के आधार पर इलेक्ट्रोड की नियुक्ति को संबोधित करने की है, जो प्रत्येक रोगी के लिए विशिष्ट है।
      नोट: Intracranial ईईजी, एक 2 kHz नमूना दर का उपयोग कर एक डिजिटल ईईजी सिस्टम के साथ दर्ज की गई है presurgical मूल्यांकन के भाग के रूप में। सबडुराल ग्रिड आमतौर पर सबसे अच्छा विकल्प है यदि cortical जब्ती क्षेत्र की स्थलाकृति को हल करने के लिए महत्वपूर्ण है, और अगर वाक्पटु कॉर्टेक्स का मानचित्रण महत्वपूर्ण है (उदाहरण है, primar के पास एक मिगी उत्पन्न करने वाला क्षेत्र के साथY मोटर प्रांतस्था, जहां सटीक सीमाओं उत्तेजना मानचित्रण और ictal intracranial ईईजी विश्लेषण) ने अनुमान लगाया जा सकता है।
  2. सोज की परिभाषा:
    1. के रूप में नैदानिक ​​जानकारी प्रत्येक रोगी के लिए उपलब्ध के आधार पर एक विशेषज्ञ epileptologist द्वारा परिभाषित सोज को पहचानें।
      नोट: सोज iEEG परिवर्तन (ictal निर्वहन) आधारभूत से पहले या सहवर्ती नैदानिक ​​शुरुआत के साथ जल्द से जल्द और तेजी से फैलने दिखा क्षेत्र के रूप में परिभाषित किया गया है। ictal electrographic मुक्ति, आमतौर पर पहले 5 एस, की शुरुआत में शामिल सभी चैनलों सोज के रूप में माना जाता था। मरीजों को जहां बरामदगी के एक से अधिक क्षेत्र एक दूसरे से स्वतंत्र से होने वाले कर रहे हैं, विभिन्न SOZs भीतर सभी संपर्कों सोज संपर्क के रूप में माना जाता है। विशेषज्ञ सोज को परिभाषित करने के समय में HFO स्रोत स्थानीयकरण परिणाम के लिए अंधा होता है। नैदानिक ​​जानकारी भी शामिल हैं: ictal और interictal iEEG निष्कर्षों, एमआरआई पर दिखाई घाव, ictal और interictal खोपड़ी ईईजीजाँच - परिणाम।
  3. HFO चैनलों की पहचान:
    1. 4.1 में वर्णित के रूप में प्रत्येक intracranial इलेक्ट्रोड में HFOs का पता लगाने। सभी चैनलों से HFOs की संख्या के हिस्टोग्राम के आधार पर सीमा निर्धारित करने के लिए Kittler की विधि का प्रयोग करें, तो बूटस्ट्रैपिंग लागू करते हैं और अंतिम सीमा 69 के रूप में मतलब की गणना। अंत में, सीमा से ऊपर एक HFO दर के साथ चैनलों की पहचान।
  4. सोज स्रोत स्थानीयकरण परिणामों के लिए सोने के मानक के रूप में 6.2 में पहचान के साथ HFO स्थानीयकरण की तुलना करें।

Representative Results

आग रोक मिर्गी के साथ बाल चिकित्सा रोगियों बोस्टन बच्चों के अस्पताल की मिर्गी क्लिनिक (बोस्टन, संयुक्त राज्य अमरीका) से भर्ती थे। इधर, 2 रोगियों से प्रतिनिधि डेटा प्रस्तुत कर रहे हैं: सही मध्य मस्तिष्क धमनी (एमसीए) क्षेत्र (रोगी 1) के encephalomalacia के साथ एक 15 वर्षीय महिला, और बाईं पार्श्विका / बेहतर अस्थायी encephalomalacia के साथ एक 11 वर्षीय लड़का ( मरीज 2)। डेटा सर्जरी के लिए उनकी presurgical workup के हिस्से के रूप में एकत्र किए गए थे। एक साथ एमईजी और ईईजी रिकॉर्डिंग बायोमेडिकल इमेजिंग के लिए Athinoula ए Martinos सेंटर में प्रदर्शन किया गया।

(- 150 हर्ट्ज 80) दोनों ईईजी और एमईजी और overlying आईईडी में होने वाली दोनों रोगियों के लिए, HFOs तरंग आवृत्ति बैंड में पहचान की गई। चित्रा 4 प्रस्तुत करता है एक ही व्यक्ति को भी एक रिपोर्ट के रोगी 1. से interictal गतिविधि के साथ एक साथ खोपड़ी ईईजी और एमईजी डेटा (ऊपरी पैनल) की 10 Sn विस्तारित समय का संकेत है, जो समय के डोमेन (मध्य पैनल) में पाया HFOs चलता के पैमाने के भाग (2) और समय-आवृत्ति विमान में (कम पैनल)। इस मरीज को 8.8 HFOs / मिनट की दर से पता चला है। स्पष्टता के लिए, समय-आवृत्ति विमान का प्रदर्शन 80 से प्रतिबंधित है - 150 हर्ट्ज क्योंकि कोई प्रमुख गतिविधि 150 हर्ट्ज ऊपर आवृत्तियों के लिए मनाया गया। रोगी 1 में, स्वत: पता लगाने रिकॉर्डिंग के 8.65 मिनट के भीतर 248 HFOs घटनाओं की पहचान की। पता चला घटनाओं के दृश्य समीक्षा के बाद, 76 घटनाओं रखा गया था कि असली HFOs माना जाता था, 8.8 HFOs / मिनट की दर प्राप्त करने के।

चित्रा 4
चित्रा 4: स्काल्प ईईजी और एमईजी से पता चला आईईडी पर मढ़ा HFOs। ऊपरी पैनल: रोगी 1 से आईईडी खोपड़ी ईईजी (बाएं) और मेग (दाएं) से पता चला। डेटा के 10 एस 1 से फ़िल्टर - 70 हर्ट्ज। मध्य पैनल: ईईजी और एमईजी डेटा की विस्तारित समय के पैमाने प्रदर्शन (2) ऊपरी पैनल में ग्रे पृष्ठभूमि के साथ प्रकाश डाला। 150 हर्ट्ज - डेटा 80 से छान रहे हैं। लोअर पैनल: 2 प्रतिनिधि ईईजी और एमईजी चैनलों के समय आवृत्ति विमान। यह आंकड़ा का एक बड़ा संस्करण देखने के लिए यहां क्लिक करें।

चित्रा 5 दोनों खोपड़ी ईईजी और एमईजी से रोगी 1 के लिए HFOs स्थानीयकरण परिणाम प्रस्तुत करता है। दोनों तकनीकों एक स्थान सही temporo-पार्श्विका जंक्शन के पास में घाव के आसपास के क्षेत्र में HFOs स्थानीय। एमईजी और ईईजी प्रस्तुत थोड़ा अलग स्थानीयकरण परिणाम: एमईजी गतिविधि अधिक पूर्व से स्थित था ईईजी के लिए और घाव के पीछे सीमा के करीब तुलना में। एमईजी और ईईजी के लिए wMEM गतिविधि के दो Maxima के बीच की दूरी 15.0 मिमी था। HFOs localizatiपर के रूप में इस एमईजी द्वारा परिभाषित किया गया था भी चिड़चिड़ा क्षेत्र के निकट था। औसतन ECDs और अधिकतम wMEM गतिविधि के बीच दूरी Euclidian एमईजी के लिए 18.7 मिमी और खोपड़ी ईईजी के लिए 28.0 मिमी था। रोगी 2 के लिए, हम आईईडी और कम से कम कलाकृतियों कि हम HFO विश्लेषण के लिए इस्तेमाल के साथ धीमी गति से लहर गैर REM नींद के दौरान डेटा के 8 मिनट की पहचान की।

खोपड़ी HFOs की संख्या रोगी 1 0.4 HFOs / मिनट की दर दिखा की तुलना में काफी कम थी। चित्रा 6 एमईजी और खोपड़ी ईईजी, आईईडी ECDs का उपयोग कर एमईजी द्वारा स्थानीय लिए खोपड़ी HFOs के स्रोत स्थानीयकरण परिणाम है, और iEEG द्वारा पता लगाया HFOs के स्थान प्रस्तुत करता है। एमईजी और ईईजी के लिए wMEM गतिविधि के 2 Maxima के बीच की दूरी 16.4 मिमी था। औसतन ECDs और अधिकतम wMEM गतिविधि के बीच की दूरी एमईजी के लिए 10.9 मिमी और ईईजी के लिए 24.1 मिमी था। HFO क्षेत्र खोपड़ी ईईजी और एमईजी द्वारा noninvasively पहचान एक ही स्थान पर था, जहां HFOs आईडीई थेiEEG साथ invasively ntified। के रूप में चित्रा 6, जिसका स्थानीयकरण HFO गतिविधि noninvasively स्थानीय साथ सहमत था में दिखाया गया HFOs की संख्या सबसे ज्यादा साथ इलेक्ट्रोड, LA51, LA52, और LA53 थे।

चित्रा 5
चित्रा 5: HFOs और आईईडी का स्थानीयकरण। HFOs क्षेत्र मरीज की एमआरआई (बाएं) पर रोगी 1 मढ़ा से एमईजी और ईईजी के साथ wMEM का उपयोग करके स्थानीय। HFOs नक्शा अधिकतम गतिविधि के 60% से कम thresholded सामान्यीकृत सक्रियण मूल्यों का औसत प्रतिनिधित्व करता है। मेग (दाएं) के साथ ECDs द्वारा स्थानीय आईईडी। स्थानों और ECDs का झुकाव सियान में संकेत कर रहे हैं। बैंगनी त्रिकोण औसतन ECDs (46 ECDs) का स्थान है, और लाल आयत औसतन आईईडी (28 आईईडी) से ईसीडी के स्थान को इंगित करता है। आईईडी के औसत के लिए, हम पहचानइसी तरह की आकृति विज्ञान के साथ बढ़ जाता है। यह आंकड़ा का एक बड़ा संस्करण देखने के लिए यहां क्लिक करें।

चित्रा 6
चित्रा 6: स्काल्प ईईजी और एमईजी, चिड़चिड़ा जोन, और iEEG साथ HFO जोन स्थानीयकृत invasively साथ HFO जोन स्थानीयकृत noninvasively बीच स्थानिक क़बूल। ऊपरी पैनल: खोपड़ी ईईजी (बाएं) और मेग (मध्य), और एमईजी के साथ आईईडी का स्थानीयकरण के साथ रोगी को 2 से HFOs का स्थानीयकरण (दाएं) मरीज की एमआरआई पर मढ़ा। HFOs नक्शा अधिकतम गतिविधि के 60% से कम thresholded सामान्यीकृत सक्रियण मूल्यों का औसत प्रतिनिधित्व करता है। सियान हलकों और सलाखों के स्थानों और ECDs के झुकाव का संकेत मिलता है। बैंगनी त्रिकोण औसतन ECDs के स्थान (30 ECDs), और लाल आयत टी इंगित करता हैवह औसतन आईईडी (21 आईईडी) से ईसीडी के स्थान। कम पैनल: उच्चतम दर के साथ HFO चैनलों से iEEG (बाएं) और रिकॉर्डिंग के 2 S पर HFOs का स्थानीयकरण। प्रत्यारोपित इलेक्ट्रोड के मरीज की एमआरआई पर दिखाए जाते हैं। इलेक्ट्रोड स्थान सह पंजीयन के बाद प्रत्यारोपित गणना टोमोग्राफी (सीटी) और एमआर छवियों द्वारा प्राप्त की है। HFOs की उच्चतम दर के साथ इलेक्ट्रोड ग्रिड रोगी के कोर्टेक्स पर प्रत्यारोपित के नक्शे पर डाला जाता है। यह आंकड़ा का एक बड़ा संस्करण देखने के लिए यहां क्लिक करें।

यहाँ प्रस्तुत प्रतिनिधि परिणाम संभावित चिकित्सकीय आग रोक मिर्गी के साथ बाल चिकित्सा रोगियों के पूर्व शल्य मूल्यांकन के दौरान noninvasive पहचान और HFOs के स्थानीयकरण के लिए नैदानिक ​​सेटिंग में वर्णित तकनीक के उपयोग से संकेत मिलता है। दोनों रोगियों के लिए, HFOs एल थेखोपड़ी ईईजी और एमईजी के लिए सहमत ocalized (चित्रा 5 देखें)। कुछ मिमी का स्थानीयकरण मतभेद खोपड़ी ईईजी 70 की तुलना में उच्च घनत्व एमईजी बेहतर स्थानीयकरण क्षमता के लिए जिम्मेदार ठहराया जा सकता है, या अलग अलग अंतर्निहित जनरेटर 71 प्रतिनिधित्व कर सकते हैं। स्थानीयकरण भी चिड़चिड़ा क्षेत्र के साथ सहमत हो गया था के रूप में इस एमईजी (चित्रा 5 - सही पैनल) द्वारा परिभाषित किया गया था। मरीज 2 में, iEEG से डेटा भी उपलब्ध थे। HFOs क्षेत्र खोपड़ी ईईजी और एमईजी साथ noninvasively स्थानीय HFOs क्षेत्र iEEG साथ invasively परिभाषित साथ सहमत था (चित्रा 6 देखें)। प्रस्तावित विधि के परिणामों ईज़ी की क्षमता की पहचान के लिए मिर्गी सर्जरी के दौरान ग्रिड की नियुक्ति को मार्गदर्शन कर सकते हैं।

Discussion

जानवर और मानव अध्ययन से पता चला है कि Converging सबूत HFOs मिगी उत्पन्न करने वाला ऊतक के लिए एक नए संभावित बायोमार्कर हैं। इस सबूत होने के बावजूद, HFOs निदान या मिर्गी की निगरानी, ​​के लिए नैदानिक ​​व्यवहार में बहुत ही सीमित उपयोग किया है, क्योंकि ज्यादातर: (i) वहाँ HFOs के लिए कोई औपचारिक और वैश्विक परिभाषा है; (Ii) विभिन्न अनुसंधान समूहों की रिकॉर्डिंग और डेटा का विश्लेषण करने के लिए अलग पद्धति का उपयोग करें; (Iii) न्यूरोइमेजिंग तकनीक के साथ HFOs की noninvasive पता लगाने चुनौती दे रहा है; और (iv) HFOs की समीक्षा प्रक्रिया विशेष रूप से मल्टीचैनल ईईजी या सेंसर की एक उच्च संख्या के साथ एमईजी रिकॉर्डिंग के लिए, समय लेने वाली और अव्यावहारिक है। एक वैश्विक मानकीकृत पद्धति है कि नैदानिक ​​अभ्यास में HFOs का व्यवस्थित उपयोग को बढ़ावा देता है, कार्यप्रणाली कि noninvasive रिकॉर्डिंग, का पता लगाने के लिए बोस्टन बच्चों के अस्पताल में पीछा किया जाता है, और मिर्गी के साथ बाल चिकित्सा रोगियों से interictal HFOs के स्थानीयकरण प्रदान करने के प्रयास में प्रस्तुत किया है। representativचिकित्सकीय आग रोक मिर्गी के साथ दो बच्चों से एक साथ खोपड़ी ईईजी और एमईजी के साथ पाया HFOs के ई परिणाम भी प्रस्तुत कर रहे हैं।

प्रोटोकॉल के भीतर महत्वपूर्ण कदम

(I) चिकित्सकीय आग रोक मिर्गी के साथ उच्च सिग्नल के लिए शोर अनुपात (SNR) बाल चिकित्सा रोगियों से interictal गतिविधि के ईईजी और एमईजी एक साथ रिकॉर्डिंग के प्रदर्शन (कदम 2.1.1 और 2.1.2: प्रस्तावित कार्यप्रणाली निम्नलिखित महत्वपूर्ण कदम भी शामिल ); (Ii) सावधान preprocessing और interictal निर्वहन के साथ डेटा (कदम 3.1 और 3.2) का चयन; (Iii) उच्च विशिष्टता के साथ की पहचान HFOs घटनाओं के दृश्य समीक्षा (4.3.1, 4.3.2, 4.3.3 और कदम); और (iv) एक उपयुक्त स्थानीयकरण विधि (कदम 5.2) का उपयोग HFOs के विश्वसनीय स्थानीयकरण।

इस प्रोटोकॉल में सबसे महत्वपूर्ण कदम स्वत डिटेक्टर द्वारा की पहचान HFO घटनाओं के दृश्य समीक्षा की है। स्वचालित रूप से पाया HFOs की एक कठोर समीक्षा करोड़ हैnoncerebral मूल के HFOs त्यागने के लिए ucial। हालांकि, मल्टीचैनल ईईजी और एमईजी डेटा के दृश्य निरीक्षण के दौरान थकान या मानव समीक्षक की व्याकुलता त्रुटियों के लिए नेतृत्व कर सकते हैं, पता लगाने की प्रक्रिया की विशिष्टता को कम करने।

संशोधन और समस्या निवारण

हम क्रम में संकेत अंतरिक्ष प्रक्षेपण (एसएसपी) और संकेत अंतरिक्ष पृथक्करण (एसएसएस) तरीकों 72,73 के उपयोग से बचने सुनिश्चित करने के लिए अपने आवेदन से HFO गतिविधि का कोई विकृति नहीं था। इन तरीकों में अक्सर बाहरी हस्तक्षेप को दबाने के लिए और सिर आंदोलनों 72 के लिए सही करने के लिए विशेष रूप से एमईजी विक्रेता के उपयोगकर्ताओं के सबसे द्वारा उपयोग किया जाता है। आगे के अध्ययन के क्रम में यह सुनिश्चित करें कि इन तरीकों के आवेदन को प्रभावित नहीं करते या HFO गतिविधि बिगाड़ना या नकली प्रभाव है कि मानव HFOs समान हो सकता है की उपज नहीं है में आवश्यक हैं। संकेत लिफाफा (कदम 4.1.1.3) की जेड स्कोर की न्यूनतम सीमा की मामूली संशोधनों और एसी की दहलीजtivation मूल्यों (कदम 5.2.6) HFOs का पता लगाने में एल्गोरिथ्म की संवेदनशीलता में सुधार लाने और एक अधिक फोकल क्षेत्र में HFOs क्षेत्र के स्थानीयकरण को प्रतिबंधित करने की जरूरत हो सकती है।

तकनीक की सीमाएं

वर्णित विधि सीमाओं कि आगे भविष्य के अध्ययनों में संबोधित किया जाना चाहिए प्रस्तुत करता है। सबसे पहले, यह केवल एमईजी या ईईजी संकेतों में होने वाली HFOs विचार नहीं करता है, और यह एमईजी संकेतों में HFOs का स्वत: पता लगाने, जो अर्थ है कि कुछ वास्तविक कम SNR एमईजी HFOs दृश्य निरीक्षण 74 से बच सकता है शामिल नहीं है। इसके अलावा, संवेदनशीलता और HFOs पता लगाने के लिए प्रस्तावित विधि और उन्हें उच्च सटीकता के साथ स्थानीय बनाना करने की क्षमता की विशिष्टता खोपड़ी ईईजी, मेग, और iEEG 75 के एक साथ रिकॉर्डिंग के साथ मान्य किया जाना चाहिए। हमारे डेटा से पता चला है कि एकल ECDs फोकल HFOs क्षेत्र की तुलना में एक विस्तारित चिड़चिड़ा जोन संकेत दिया। हालांकि, जब ECDs औसतन थे, तब द्विध्रुवीय location काफी दोनों रोगियों के लिए HFO क्षेत्र के करीब था। हमारे डेटा, epileptogenicity चिड़चिड़ा क्षेत्र की तुलना में (विशेष रूप से जिसे HFO क्षेत्र सोज के साथ ओवरलैपिंग गया था के लिए रोगी 2 के लिए) के लिए HFO क्षेत्र के संभावित उच्च विशिष्टता दिखा 2 तरीकों की विशिष्टता का संकेत कर रहे हैं, हालांकि सुरक्षित निष्कर्ष निकाला नहीं जा सकता मरीजों की इस तरह के एक छोटे से पलटन। इससे भी महत्वपूर्ण बात, HFO सूत्रों के स्थानीयकरण सीधे ईज़ी कि बरामदगी के लिए जिम्मेदार है स्थानीयकृत मतलब नहीं है। हमारा निष्कर्ष मिर्गी सर्जरी है कि हम एक भविष्य के अध्ययन में करने की योजना के परिणाम के खिलाफ मान्य किया जाना चाहिए। अंत में, ईईजी डेटा रिकॉर्ड करने के लिए, एक 70-चैनल प्रणाली का इस्तेमाल किया गया था। फिर भी, सबसे केंद्रों में मानक नैदानिक ​​ईईजी सेटिंग प्रयोग किया जाता है कि 19 इलेक्ट्रोड से रिकॉर्ड डेटा 10 के अनुसार रखा - 20 प्रणाली। चैनल (256 तक) की बहुत अधिक संख्या के साथ और अधिक उन्नत बाल चिकित्सा ईईजी सिस्टम वर्तमान में बाजार में उपलब्ध हैं। इन पद्धतियों के प्रयोग के आगे टी सुधार हो सकता हैवह HFOs क्षेत्र खोपड़ी ईईजी के साथ पाया के स्थानीयकरण सटीकता।

मौजूदा / वैकल्पिक तरीकों के संबंध में तकनीक का महत्व

हमारी सबसे अच्छा ज्ञान के लिए, यह पहला अध्ययन है कि एक साथ ईईजी और एमईजी साथ interictal HFOs की noninvasive स्थानीयकरण की रिपोर्ट है, और यह भी intracranial रिकॉर्डिंग से उन लोगों के साथ स्थानीयकरण के परिणामों की जांच क़बूल है। noninvasive रिकॉर्डिंग, का पता लगाने, और HFOs के स्थानीयकरण चुनौतीपूर्ण है। इसका कारण यह है HFOs बहुत कमजोर घन मिलीमीटर 16,76 और इसके अलावा शोर और मस्तिष्क पृष्ठभूमि गतिविधि द्वारा बाधा के आदेश पर छोटे मस्तिष्क क्षेत्रों द्वारा उत्पन्न संकेत हैं। एक ताजा अध्ययन में प्रस्तावित है कि HFOs दर्ज की गैर invasively खोपड़ी ईईजी के साथ कई स्थानिक वितरित फोकल और सुसंगत सूत्रों 60 की गतिविधि का योग प्रतिनिधित्व करते हैं। अब तक, कुछ अध्ययनों 28,29,37,38,60 दिखाने के लिए HFOs गैर invasively एससीए का उपयोग कर पता लगाया जा सकता है कि कामयाबएल.पी. ईईजी और एमईजी; उलटा भी कम समस्या 37-38 हल करके इस गतिविधि स्थानीय।

इधर, interictal HFOs के साक्ष्य प्रस्तुत कर रहे हैं जो मिर्गी के साथ दो बाल चिकित्सा रोगियों से एक साथ खोपड़ी ईईजी और एमईजी के साथ पाया गया है। HFOs एक पहले से वर्णित ढांचे 38 का उपयोग करके स्थानीय थे। प्रतिनिधि आंकड़े बताते हैं कि interictal HFOs की noninvasive स्थानीयकरण स्रोत इमेजिंग तकनीक या तो खोपड़ी ईईजी या एमईजी रिकॉर्डिंग पर प्रदर्शन का उपयोग कर, यह सोचते हैं कि एक उचित स्थानीयकरण तकनीक का इस्तेमाल किया जाता है के द्वारा संभव है। यह पिछले एक अध्ययन है कि जो इंगित करता है कि HFOs noninvasively पता लगाया जा सकता है और इसे सही एमईजी 32 के साथ स्थानीय एक प्रेत निर्माण HFOs जनरेटर जैसी है, इस्तेमाल के साथ कतार में है।

का पता लगाने और interictal HFOs की लेबलिंग पारंपरिक रूप से मानव ईईजी विशेषज्ञों से डेटा के दृश्य निरीक्षण के माध्यम से किया जाता है। हालांकि इस दृष्टिकोण अक्सर रैगर हैसोने के मानक के रूप में ded, यह गंभीर सीमाओं को प्रस्तुत करता है, क्योंकि यह गरीब अंतर-समीक्षक विश्वसनीयता 77,78 है, और सेंसरों की उच्च संख्या के साथ बड़े एमईजी और ईईजी डेटासेट के लिए लागू नहीं है। नैदानिक ​​अभ्यास में HFOs के आवेदन करने के लिए महत्वपूर्ण है कि एल्गोरिदम HFOs मानव इनपुट के लिए कम करने की जरूरत खोपड़ी रिकॉर्डिंग से स्वचालित रूप से पता लगाने का विकास है। खोपड़ी HFOs के दृश्य पहचान के कारण काफी चुनौतीपूर्ण वास्तव में है: (i) खोपड़ी पर HFOs की कम SNR; (Ii) intracranial हैं, जो बहुत लंबे समय तक रिकॉर्डिंग बार के विश्लेषण का अर्थ खोपड़ी की तुलना में रिकॉर्डिंग में HFOs की दर कम; और (iii) चैनलों की उच्च संख्या का विश्लेषण करने के लिए, विशेष रूप से उच्च घनत्व ईईजी या एमईजी में। HFOs की स्वचालित और अर्द्ध स्वचालित पहचान के लिए कई एल्गोरिदम पिछले एक दशक में 54 प्रस्ताव किया गया है। इससे पहले डिटेक्टरों आदेश घटनाओं की पहचान करने के लिए, इस समय क्षेत्र में थ्रेसहोल्ड पर भरोसा किया है कि चल रहे पृष्ठभूमि गतिविधि 4 से प्रतिष्ठित किया जा सकता है9,80। हाल के अग्रिमों भी आवृत्ति डोमेन से जानकारी को शामिल करने का सुझाव है, यह सोचते हैं कि एक HFO एक अलग आवृत्ति 50,56,81 में एक अलग वर्णक्रमीय चोटी के साथ एक अल्पकालिक घटना के रूप में प्रदर्शित करना चाहिए। अर्द्ध स्वचालित तरीकों नैदानिक ​​व्यवहार में HFOs के आवेदन के लिए सबसे उपयुक्त तरीका होने लगते हैं। एक विशेषज्ञ है, जो उच्च विशिष्टता है द्वारा (i) घटनाओं उच्च संवेदनशीलता है कि की प्रारंभिक स्वत: पता लगाने, और (ii) घटनाक्रम के दृश्य समीक्षा: इन विधियों 2 चरणों को शामिल करना। यह दृष्टिकोण उच्च विशिष्टता पूरी तरह से स्वचालित तरीकों की तुलना में प्रदान करता है और यह सुनिश्चित करता है कि अंतिम की समीक्षा की घटनाओं मस्तिष्क मूल के वास्तविक HFOs हैं।

इधर, एक अर्द्ध स्वचालित विधि प्रस्तुत किया है कि interictal खोपड़ी ईईजी और एमईजी रिकॉर्डिंग से HFOs का पता लगाने के लिए सक्षम बनाता है। प्रस्तावित विधि पहले से पहचान मापदंड में शामिल करने के दो आयात से खोपड़ी ईईजी 60 से HFOs का पता लगाने के लिए तकनीक का वर्णन किया फैलीचींटी विशेषताएं: (i) HFO घटनाओं का स्वत: समय-आवृत्ति विश्लेषण; और (ii) दोनों एमईजी और ईईजी रिकॉर्डिंग में HFOs घटनाओं के अस्थायी सहमति।

भविष्य अनुप्रयोगों या निर्देश के बाद इस तकनीक के माहिर

ऐसी खोपड़ी ईईजी और एमईजी के रूप में गैर-आक्रामक न्यूरोइमेजिंग विधियों, साथ HFOs के विश्वसनीय स्थानीयकरण, महत्वपूर्ण है। , माहिर में सुधार, और मान्य प्रस्तावित प्रोटोकॉल ईज़ी की पहचान के लिए एक विश्वसनीय, noninvasively रिकॉर्ड करने बायोमार्कर के साथ चिकित्सकों प्रदान करेगा। इस तरह के एक बायोमार्कर के विकास के संभावित लंबे समय तक निगरानी और आक्रामक intracranial रिकॉर्डिंग बाल चिकित्सा रोगियों में presurgical मूल्यांकन प्रक्रिया में एक महत्वपूर्ण सुधार करने के लिए अग्रणी के लिए आवश्यकता को कम करने के लिए है। यह न केवल मदद की सर्जरी के लिए मिगी उत्पन्न करने वाला ऊतक की पहचान करने के लिए होता है, लेकिन यह भी तीव्र लक्षण दौरे से मिर्गी की निश्चित अंतर निदान की अनुमति होगी, एक पूरी तरह से diffe की आवश्यकता होती हैइलाज के दृष्टिकोण है, और कुछ रोगियों में लंबे समय तक निगरानी के लिए जरूरत बख्शते गैर मिरगी के दौरे से किराया। इसके अलावा, यह एक और जब्ती होने के लिए इंतजार कर के बिना उपचारात्मक उपायों की प्रभावकारिता के मूल्यांकन की अनुमति हो सकती है।

Disclosures

लेखकों के पास खुलासे के लिए कुछ भी नहीं है।

Materials

Name Company Catalog Number Comments
VectorView MEG system Elekta-Neuromag, Finland MEG System
Magentically Shielded Room Imedco, Hagendorf, Switzerland Three-layer MSR
EEG system Elekta-Neuromag, Finland 70 Channel EEG system
3D digitizer Polhemus, Colchester, VT

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चिकित्सा अंक 118 बाल चिकित्सा मिर्गी उच्च आवृत्ति दोलन पूर्व शल्य Biomarker magnetoencephalography (एमईजी) Electroencephalography (ईईजी) स्रोत स्थानीयकरण Interictal epileptiform निर्वहन (आईईडी)
Interictal उच्च आवृत्ति दोलन एक साथ magnetoencephalography और Electroencephalography बाल चिकित्सा मिर्गी के biomarker के रूप में साथ पाया
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Papadelis, C., Tamilia, E.,… More

Papadelis, C., Tamilia, E., Stufflebeam, S., Grant, P. E., Madsen, J. R., Pearl, P. L., Tanaka, N. Interictal High Frequency Oscillations Detected with Simultaneous Magnetoencephalography and Electroencephalography as Biomarker of Pediatric Epilepsy. J. Vis. Exp. (118), e54883, doi:10.3791/54883 (2016).

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