通过MEG 间隙期频带功率的空间聚类识别癫痫致病异常
摘要：局部定位和切除产生癫痫的脑异常和网络是成功癫痫手术的关键。然而，异常可能广泛分布在多个非连续区域。我们提议将具有空间约束的集群作为进一步调查和潜在切除的候选区域。我们量化了异常集群与随后切除的空间重叠，并假设在无癫痫发作患者中有更大的重叠。 34例难治性局灶性癫痫患者进行了术前静息态间隙期MEG记录。术后14位患者完全无癫痫发作（ILAE 1），20位患者术后仍有一些癫痫发作（ILAE 2+）。使用正常对照为基线，得出了频带功率异常图。使用k均值算法对患者异常进行了空间聚类。将最异常区域所在的集群内组织与切除体积进行了dice系数比较。 该异常集群与ILAE 1患者的切除重叠率为71％。相反，ILAE 2+患者只有15％的重叠率。该效果很好地区分了结果组（AUC = 0.82）。 我们的新方法确定了具有高异常性的空间相似组织的集群。这在临床上具有价值，可以提供（i）验证当前癫痫原区定位假设的数据驱动框架或（ii）指导进一步调查。
作者：Thomas W. Owen, Vytene Janiukstyte, Gerard R. Hall, Jonathan J. Horsley, Andrew McEvoy, Anna Miserocchi, Jane de Tisi, John S. Duncan, Fergus Rugg-Gunn, Yujiang Wang, Peter N. Taylor
论文ID：2304.05192
分类：Neurons and Cognition
分类简称：q-bio.NC
提交时间：2023-04-12