内高频振荡和发性区域:纳入神经解剖学变异

科学领域:

• 神经科学是一个神经科学.
• 发病学 (Epileptology) 是一个专业的学科.
• 生物标志物发现发现

背景情况:

• 精确地定位发性区域 (EZ) 对于成功的手术至关重要.
• 高频振荡 (HFO) 是EZ识别的新兴生物标志物.
• 目前用于分析HFO的方法可能无法完全解释神经解剖学变异.

研究的目的:

• 评估是否将高频振荡 (HFO) 发生率的神经解剖学或人际变异纳入,可以提高发性区域 (EZ) 定位的诊断性能.
• 在EZ局部化中对HFO分析进行不同规范化方法进行比较.

主要方法:

• 分析了59名患者的5分钟立体电脑图 (SEEG) 数据.
• 使用三种规范化方法分析HFO:每分钟的速度,跨患者的区域智能和患者智能.
• 一般化的线性混合效应模型,对具有良好的外科治疗结果的患者进行训练,并对具有较差结果的患者进行验证.

主要成果:

• 根据地区对HFO的规范化产生了最好的EZ本地化性能 (AUC 0.69),紧随其后的是每分钟的速度 (AUC 0.68).
• 最佳模型预测了个别患者的EZ,精度 (0.18-0.86),灵敏度 (0.05-1.00) 和特异性 (0.12-0.95) 不同.
• 模型的性能在中间/轨道前部 (0.8),侧面部 (0.78) 和侧面顶部 (0.76) 区域是最高的,但在某些情况下发现了假阳性.

结论:

• 通过神经解剖学区域将HFO发生率正常化,可以显著提高EZ局部化的诊断性能.
• 高频传感器更可靠地识别EZ内部的电极接触器,在中介/轨道额叶和皮新皮层中.
• 特定区域的规范化增强了HFO作为手术规划的间接生物标志物的实用性.