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脑电图技术的新发展可能使癫痫发作预测成为可能

张贴者 RSC诊断 上九月10,2019

带线和网格的蓝色虚拟技术背景

在来自的报告中 新闻医学,因此确定一种新的EEG或脑电图记录方法可能“甚至在癫痫发作发生之前就检测出大脑区域的异常情况”。由KAUST“由威斯康星大学麦迪逊分校的生物统计学家Hernando Ombao和同事Yuan Wang和加州大学欧文分校的Moo K. Chung共同开发”的新方法将为“癫痫发作定位提供临床有用的工具”。

金字塔形图形和统计分析

该团队旨在增进对癫痫发作的了解,并以此为基础,创建了一种统计方法,该方法从使用EEG数据的当前方法中收集了更深入的信息,以开发“对这些信号如何产生和传播的新见解”。

专家一致认为,在癫痫发作发生之前和之中,对脑电图患者进行目视检查对确定可能最受益于手术治疗的大脑区域非常有效,但是对于癫痫活动较难治疗的患者而言,检查是有限的。

根据设计和完善它的专家团队的说法,这种新方法“来自数学领域的词干,它通过研究数据的形状表示及其相互作用来分析大型和复杂的数据集。”通过对形状的分析,可以检测出数据中的图案。他们被称为“拓扑数据分析框架”,他们寻求从癫痫发作之前和发作期间产生的脑电图中学习更多。

通过“消除录音中的噪声”并寻找更清晰的信号,他们能够绘制出一系列形状“与录音中的信号直接相关”。他们研究了棱锥图或形状(也称为余辉景观),以表示“来自头皮上每个电极的信号”。这些能够提供更准确的癫痫发作起点图。

当数据“以某种层次结构进行组织”时,金字塔图被认为是理想的。 专家 在统计中。数据可以按照从最重要到最不重要,从旧到新,从特定到最不特定或从最小到最大的顺序进行组织。它并不总是采用经典金字塔的形式,而是代表可以映射各种行为或模式的分层数据点。

如该报告所述,对一名患者的脑电图记录的分析表明,“癫痫发作起源于电极中或周围的区域,该区域测量了大脑左颞叶的信号。然后扩散到右颞叶。”通过测试数据的强度和有效性,他们确定即使信号周围有噪声,数据也仍然非常敏感和可靠。

由于数据的这种特性,该团队将致力于更广泛的EEG记录选择,以便以更临床的方式验证发现。目的是使用这些相同的统计方法来评估休克对大脑(包括中风或受伤期间)以及“大脑区域与神经细胞群”之间的交流途径的影响。

评估癫痫活动的拓扑特征

Ombao先生在评论该研究时说:“癫痫病专家应通过添加此类捕获拓扑特征的方法来增强其数据分析工具箱,作为在更具挑战性的癫痫病例中评估癫痫灶的一部分。”

显然,使用这种类型的数据收集和分析还有很多工作要做,但是预测结果可能来自这种数据评估的想法是非常有前途的。那些最难以治疗的癫痫病患者可能会从进一步的增强或改良中受益匪浅。

 

资料来源:

//www.news-medical.net/news/20190722/Statistical-analyses-of-EEG-recordings-can-provide-better-understanding-of-epileptic-seizures.aspx

//www.statisticshowto.datasciencecentral.com/pyramid-graph/

 

 

主题: 癫痫研究