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头脑风暴 SEEG 挑战赛 2024 - 黑客马拉松和研讨会
这一宝贵的数据集为多项关键挑战提供了机会。其中一项挑战是了解人们在编码新记忆（例如视频内容的记忆）时大脑如何对信息进行优先排序。动物研究的著名理论和发现表明，巩固此类记忆涉及在睡眠和休息期间重播神经模式（参见 Liu 等人，2019 年；van der Meer 等人，2020 年）；然而，几乎没有关于人类这些机制的直接证据。确认人类在睡眠期间的重播对于已知与睡眠障碍有关的精神健康障碍（例如焦虑和抑郁）具有重要意义。因此，这一挑战将使我们能够研究信息在睡眠期间存储和重新激活的基本机制。
接受立体电子摄影的儿童护理计划脑电图监测（SEEG）问题：为儿童的安全护理和管理
1。术前：a）。与术前的护理计划扣押护理计划一起使用的护理计划护理计划和护理计划，该计划具有潜在或实际神经系统状况的儿童。b）。确保术前成像已在Chi入院之前在博蒙特医院完成。c）。包括术前血液（FBC，U＆E，CRP，COAG，Group＆Hold），MRSA拭子和结果已进行，并获得结果。d）。和神经外科团队的处方前一周，鼻鼻鼻软膏一周。e）。在术前规定的情况下，使用儿童的抗癫痫药（AED）。护理人员应熟悉癫痫持续方案，并确保在病房中获得抗惊厥的紧急药物。患者特定的救援药物和规定的规定，并陪同患者跨现场转移到博蒙特医院。f）。可能需要将AED水平放在前OP中来监测AED血液药物水平。咨询神经病学顾问Ronan Kilbride博士，以确定可能需要获得的频率。g）。PIV套管访问在根据PIV插管护理计划提供的入学和护理方面获得的访问（参考第34号）H）。癫痫发作。与Kilbride博士或神经外科团队讨论有关癫痫管理或药物管理的担忧。pews参数也应根据需要进行讨论和修改。i）。在博蒙特医院将插入Seeg电极的插入。请遵守此过程的程序路径文档。术后CT扫描也将在Beaumont医院立即完成Seeg探测器插入后，以确保在转移回Temple Street的Chi之前正确放置电极。i）。确保所有相关的MDT利益相关者均链接到前OP和基线/术前评估。
BrainNet：使用分层图扩散学习从 SEEG 检测癫痫波
癫痫是最严重的神经系统疾病之一，影响着世界人口的 1-2%。癫痫的诊断在很大程度上取决于对癫痫波的识别，即患者大脑中紊乱的脑电波活动。现有的研究已经开始采用机器学习模型通过皮层脑电图 (EEG) 检测癫痫波，EEG 是指通过对患者头皮表面进行无创检查以记录大脑电活动而获得的大脑数据。然而，最近发展的立体脑电图 (SEEG) 方法提供比传统 EEG 更精确的立体信息，并且已广泛应用于临床实践。因此，在本文中，我们提出了第一个数据驱动的研究来在现实世界的 SEEG 数据集中检测癫痫波。SEEG 在提供新机遇的同时，也带来了一些挑战。在临床实践中，癫痫波活动被认为在大脑的不同区域之间传播。这些传播路径，也称为致痫网络，被视为癫痫手术中的关键因素。然而，如何为每位患者提取精确的致痫网络仍然是神经科学领域的一个悬而未决的问题。此外，癫痫波和 SEEG 数据的性质不可避免地会导致标签极度不平衡和严重噪声。为了应对这些挑战，我们提出了一个新模型（BrainNet），该模型联合学习动态扩散图并建模脑波扩散模式。此外，我们的模型通过采用多个自监督学习任务和分层框架，有效地帮助抵抗标签不平衡和严重噪声。通过对从多名患者获得的大量真实 SEEG 数据集进行实验，我们发现 BrainNet 的表现优于来自时间序列分析的几个最新的最先进基线。
特定于患者的SEEG电极弯曲的立体定向神经外科计划
抽象目的电极弯曲在立体定向干预后观察到，通常在任何一个计算机辅助计划算法中都不考虑任何一个假定直线轨迹或在质量评估中，仅报告与进入和目标点有关的指标。我们的目的是为预测立体电动摄影（SEEG）电极弯曲的预测提供全自动和验证的管道。方法，我们将86个情况的电极转换为一个公共空间，并比较基于特征和基于图像的神经网络，以回归局部位移（LU）或电极弯曲（ˆ EB）的能力。根据入口和目标点处的大脑结构，将电极分层分为六组。模型，无论有没有蒙特卡洛（MC）辍学，都经过训练并使用十倍的交叉验证进行了验证。结果基于法师的模型OutperformedFeatures基于ModelsForallGroups，Modelsthatpriped Lu执行的better，而不是EB。基于图像的模型预测与MC脱落的模型预测导致较低的平方误差（MSE），而没有辍学的改进高达12.9％（LU）和39.9％（ˆ EB）。与在预测LU时使用T1加权MRI相比，使用脑组织类型（皮层，白色和深灰质）的图像（皮质，白色和深灰质）产生了相似的性能。在推断基于图像的模型（脑组织类型）的轨迹时，有86.9％的轨迹具有MSE≤1mm。结论一种基于图像的方法与其他方法，输入和输出相比，用脑组织类型的图像回归局部位移，从而产生了更准确的电极弯曲预测。未来的工作将调查电极弯曲到计划和质量评估算法的集成。
直接皮质刺激与 SEEG 记录中语言映射诱发高频活动之间的关系
目的 作者评估了在立体脑电图记录过程中，术前任务诱发的高频活动 (HFA) 对难治性癫痫患者语言映射的临床意义。尽管 HFA 评估被描述为认知的假定生物标志物，但其对映射语言网络的临床意义主要通过使用皮层脑电图 (ECOG) 的研究来评估。方法 对 42 例癫痫患者进行了颅内电极植入，并在任务诱发的 HFA 和直接皮层刺激 (DCS) 语言映射期间进行了评估。评估了每种方法在特异性和敏感性方面的空间和功能相关性。结果 结果表明，这两种方法都可以映射经典的语言区域，并且通过诱发的 HFA 获得了大型双侧语言网络。在区域层面，顶叶和颞叶的方法存在差异：HFA 招募了更多的皮层顶叶部位，而 DCS 涉及更多的皮层颞叶部位。重要的是，结果显示，HFA 可以预测 DCS 引起的语言干扰，具有高特异性（92.4%；阴性预测值 95.9%）和非常低的敏感性（8.9%；阳性预测值 4.8%）。结论 DCS 语言映射似乎比诱导 HFA 映射更适合广泛的时间映射。此外，应使用诱导 HFA 作为 DCS 的补充，通过省略报告为 HFA - 的部位来预先选择 DCS 期间刺激的部位数量。这可能是一个相当大的优势，因为它可以减少刺激过程的持续时间。讨论了每种方法要使用的几个参数，并根据 ECOG 研究报告的先前结果解释了结果。