Αναζήτηση

Πλοήγηση

• Κοινότητες
• Συγγραφείς
• Έτος
• Τίτλοι
• Θέματα

Ο Χώρος μου

• Είσοδος

Οριοθέτηση της επιληπτογόνου ζώνης με ακριβή προσδιορισμό της περιοχής υψηλής συχνότητας ταλάντωσης (HFO) χρησιμοποιώντας την ταξινόμηση των εξαγόμενων χαρακτηριστικών

Gallou Olympia

Πλήρης Εγγραφή

---

Περίληψη

Η επιληψία είναι μια συχνή περίπλοκη νευρολογική διαταραχή που χαρακτηρίζεται από απρόκλητες κρίσεις. Ένα σημαντικό ποσοστό ασθενών παγκοσμίως πάσχει από φαρμακοανθεκτική επιληψία και ως αποτέλεσμα βιώνει επαναλαμβανόμενες απρόβλεπτες κρίσεις με αυξημένους κινδύνους. Η χειρουργική επέμβαση επιληψίας έχει αποδειχθεί ότι είναι η πιο αποτελεσματική θεραπεία για την επίτευξη παρατεταμένης ελευθερίας κρίσεων σε αυτό το ποσοστό φαρμακοανθετικών ασθενών με εστιακή επιληψία. Η κύρια αρχή της χειρουργικής επιληψίας είναι ο ακριβής εντοπισμός και η εκτομή ή αποσύνδεση της Επιληπτογενούς Ζώνης (ΕΖ). Επεμβατικές τεχνικές όπως η ηλεκτροκορτικογραφία (ECoG) με υψηλή χωροχρονική ακρίβεια, κρίνονται απαραίτητες στην προεγχειρητική αξιολόγηση, προκειμένου να εκτομηθεί με ακρίβεια ο ιστός του φλοιού που σχετίζεται με την επιληπτογένεση. Οι interictal Υψίσυχνες Ταλαντώσεις (HFO) αποτελούν έναν πολλά υποσχόμενο βιοδείκτη στο ενδοκρανιακό ηλεκτροεγκεφαλογράφημα (iEEG). Πρόσφατες μελέτες έχουν δείξει ότι η εκτομή των ιστών που παράγουν HFO μπορεί να βελτιώσει την προεγχειρητική διάγνωση και τα χειρουργικά αποτελέσματα ασθενών ανθεκτικών σε φαρμακευτική αγωγή. Οι ταλαντώσεις υψηλής συχνότητας ορίστηκαν στις ζώνες συχνοτήτων Ripples (80–250 Hz) και Fast Ripples (250–500 Hz). Οι επαφές των ηλεκτροδίων με τον υψηλότερο ρυθμό Ripples που συμβαίνουν ταυτόχρονα με Fast Ripples, ορίζουν την περιοχή HFO. Στην τρέχουσα μελέτη, ο στόχος ήταν να διερευνηθεί η συσχέτιση των διαφόρων τύπων interictal HFO με τη ζώνη έναρξης επιληπτικών κρίσεων (SOZ), την περιοχή που αφαιρέθηκε και το αποτέλεσμα της χειρουργικής κρίσης (σύμφωνα με την ILAE). Το σύνολο δεδομένων αποτελείται από 20 διαδοχικούς ασθενείς που υποβλήθηκαν σε χειρουργική επέμβαση επιληψίας στο Πανεπιστημιακό Νοσοκομείο της Ζυρίχης. Αναλύσαμε δείγματα μακροχρόνιων επεμβατικών ηχογραφήσεων τμηματοποιημένα σε πεντάλεπτα διαστήματα ύπνου αργού κύματος (SWS). Έχουμε αναπτύξει μια μέθοδο μηχανικής μάθησης που βασίζεται σε γεγονότα για αυτοματοποιημένη ταυτοποίηση της παθολογικής HFO περιοχής και της μη παθολογικής, χρησιμοποιώντας χαρακτηριστικά που εξάγονται από interictal δεδομένα iEEG σε κλινικά περιβάλλοντα. Έτσι, παρέχουμε έναν ενδεχόμενο ορισμό μιας παθολογικής περιοχής κλινικά σημαντικών HFO. Η προτεινόμενη προσέγγιση βασίζεται σε εποπτευόμενους αλγόριθμους μάθησης, συμπεριλαμβανομένων των Μηχανών Διανυσμάτων Υποστήριξης (SVM) και των Τυχαίων Δασών (Random Forests) που διασταυρώνονται με μεθόδους διασταυρούμενης επικύρωσης 10-fold Cross Validation και Leave-One-Out, για την ταξινόμηση των επιληπτικών και μη επιληπτικών συμβάντων χρησιμοποιώντας χαρακτηριστικά των HFO. Από τα αποτελέσματα, επιτυγχάνουμε υψηλές επιδόσεις στην ταξινόμηση των παθολογικών HFO εστιών και στην πρόβλεψη του αποτελέσματος ελέγχου κρίσεων στον μεμονωμένο ασθενή, καθώς και μεταξύ διαφορετικών ασθενών. Αυτά τα αποτελέσματα ενισχύουν ευρήματα από προηγούμενες μελέτες και επομένως θα μπορούσαν να οδηγήσουν σε μελλοντικές πολυκεντρικές μελέτες που θα δοκιμάζουν την κλινική εφαρμογή των HFO.

Διαθέσιμα αρχεία

Υπηρεσίες