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使用静止状态fMRI
客观癫痫会影响神经加工，通常会导致颅内或半球间语言重组，仅基于解剖学地标（例如，Broca的区域）构成本地化。术前脑图对于权衡切除的风险和术后赤字的风险是必要的。然而，由于低依从性及其独特的神经生理学，在技术上，在儿科患者中使用常规图形方法（例如，体感刺激，基于任务的功能性MRI [FMRI]）在技术上很困难。静止状态fMRI（RS-FMRI）是一种基于大脑在休息时神经活动的“无任务”技术，具有克服这些局限性的潜力。作者假设可以通过应用功能连接分析从RS-FMRI识别语言网络。方法案例均已审查了基于任务的fMRI和RS-FMRI作为癫痫手术术前临床方案的一部分。基于任务的fMRI由2个语言任务和1个电机任务组成。静止状态fMRI数据是在患者观看动画电影时获取的，并使用独立的组合分析（即数据驱动的方法）进行了分析。作者通过通过模板匹配过程与功能定义的语言网络模板进行相似性分析来从RS-FMRI数据中提取语言网络。骰子系数用于量化重叠。结果13名儿童接受了常规的基于任务的fMRI（例如动词产生，对象命名），RS-FMRI和1.5T的结构成像。为每个患者确定了与语言模板重叠最高的语言组件。语言横向化结果来自基于任务的fMRI和RS-FMRI映射是可比性的，在大多数情况下，一致性很好。休息状态fMRI衍生的语言图表明，在4例患者中，左侧语言在左侧，右侧为5例（38％），四名患者（31％）（31％）。在某些情况下，RS-FMRI表示语言表示更广泛。使用TEM板匹配方法在患者级别确定了静止状态fMRI衍生的语言网络数据。这项研究中有一半以上的患者表现出非典型语言横向化，从而提出了映射的需求。总体而言，这些数据表明该技术可用于术前识别儿科患者的语言网络。它还可以优化电极放置的术前计划，从而指导外科医生对癫痫发作区的方法。
癫痫中的纳米抑制剂：多模式诊断和战略管理的观点
癫痫发作分为两个主要群体：（1）影响整个大脑的广义癫痫发作以及（2）仅影响大脑一个区域的局灶性或部分癫痫发作。广义癫痫发作（滋补，缺失和肌阵挛性）始于当地部位，然后在大脑中进展，而局灶性癫痫发作（简单而复杂）则位于一个叶中，具体取决于叶片中的neu-ronal点火的强度。[1,2,5,6]除了这种基本的分类外，还以良性枕骨癫痫，发热性癫痫发作，大量的肌球发作等形式存在多种癫痫综合征。虽然癫痫发作是电放电的个体发作，但癫痫病涉及导致癫痫病及其进展的因素。它包括从沉淀损伤时期到第一次癫痫发作的时期，也称为潜在时期，还包括
源级脑电图和图论揭示局灶性癫痫中广泛的功能网络改变
目的：癫痫相关的超同步神经元活动会导致广泛的功能网络中断，其范围超出致痫区。这种改变的功能网络拓扑结构被认为是导致认知障碍等非癫痫症状的介质。本研究的目的是证明局灶性癫痫患者在控制良好和生活质量高的情况下存在功能网络改变。方法：我们比较了 22 名局灶性癫痫患者和 16 名健康对照者，其图形指标来自源重建的静息态脑电图的功能连接（锁相值）。图形指标是在五个频带中预定义的网络密度范围内计算的。结果：就整体网络拓扑结构改变而言，我们观察到与健康对照者相比，癫痫患者的小世界指数显著增加。在局部层面，两个左半球区域显示出向更大的 alpha 带“中心度”的转变。结论：局灶性癫痫患者中存在细微的广泛功能网络改变，即使在以成功的抗癫痫药物治疗和高生活质量为特征的群体中也是如此。这些发现表明功能网络分析在癫痫中可能具有临床意义。意义：局灶性癫痫伴有整体和局部功能网络异常，这可能与非癫痫症状的持续有关。关键词：局灶性癫痫；网络分析；功能连接；源级脑电图；图论重点：
源级脑电图和图理论揭示了焦点癫痫中广泛的功能网络变化
目的：与癫痫相关的超同步神经元活性导致广泛的功能网络破坏延伸到癫痫发作区域之外。这种变化的功能网络拓扑被认为是从中出现非疾病症状的调解人，例如认知障碍。本研究的目的是证明具有良好癫痫发作和高质量生活的局灶性癫痫患者的功能网络改变。方法：我们比较了22个局灶性癫痫患者和16个健康对照，这些对照对源的源静脉内脑电图的功能连通性（相锁定值）得出。图指标是在五个频带中的预定义网络密度范围内计算的。结果：就全球网络拓扑改变而言，我们观察到相对于健康对照组，癫痫患者的小世界指数显着增加。在地方一级，两个左半球区域显示向更大的alpha带“集线器”转变。结论：焦点癫痫中明显的广泛的功能网络改变，即使以成功的抗塞氏菌药物疗法和高质量的生活质量为特征的队列。这些发现表明癫痫中功能网络分析的临床相关性。显着性：局灶性癫痫伴随着全球和局部功能网络劣质，这可能暗示在非塞兹症状的维持中。关键字：焦点癫痫；网络分析；功能连通性；来源级脑电图；图理论亮点：
神经退行性疾病与癫痫发生率的增加有关：一项基于人群的老年人研究
1美国纽约州西奈山伊坎山医学院健康结果与知识转化研究部宾夕法尼亚州宾夕法尼亚州费城宾夕法尼亚州佩雷曼医学院5神经病学系宾夕法尼亚大学医学院宾夕法尼亚大学医学院神经性ePIDEMIology and Neurologaroly contress Reserage of Neuropidemiology and Neurological Checess Research，美国费城大学，美国宾夕法尼亚州费城，美国6号医学院。美国宾夕法尼亚州宾夕法尼亚州7伦纳德·戴维斯卫生经济学研究所，宾夕法尼亚州宾夕法尼亚州宾夕法尼亚州宾夕法尼亚州佩雷曼医学院
在颞叶癫痫中，功能性脑网络的拓扑特性与疾病持续时间不同的颞叶理论
癫痫是一种慢性疾病。许多较早的研究发现，癫痫的成像特征与疾病的持续时间有关。特别是Cheung等。（11）发现，TLE患者的语音和视觉记忆与疾病持续时间负相关。进一步，Li等。（12）证实，与海马硬化性的TLE海马中的功能连通性（FC）与疾病的持续时间呈正相关。Haneef等。（13）发现癫痫持续时间较长与较低的中心性（BC）有关。Haneef等。（14）发现，作为癫痫进展，TLE显示出降低的连通性多样性。但是，很少有明确研究TLE网络的特征。在众所周知的SANAD试验（15）中，追踪新诊断的患者的癫痫持续时间为五年。Rathouz等。 （16）发现，儿童癫痫的特征是随后加班（长达6年）随后以早期（几乎发作和诊断）的认知异常（长达6年），这种异常以不变的方式持续存在，没有进步或恢复的迹象，并且可以作为成人癫痫的模型。 但是，未知TLE网络的拓扑特性是随着癫痫持续时间的增加而恢复的，并且需要进一步研究这种变化的时间。Rathouz等。（16）发现，儿童癫痫的特征是随后加班（长达6年）随后以早期（几乎发作和诊断）的认知异常（长达6年），这种异常以不变的方式持续存在，没有进步或恢复的迹象，并且可以作为成人癫痫的模型。但是，未知TLE网络的拓扑特性是随着癫痫持续时间的增加而恢复的，并且需要进一步研究这种变化的时间。
使用生物启发的磷虾牛群和人工藻类优化的神经网络方法
摘要如今，癫痫是慢性严重神经系统疾病之一。它已在大脑信号分析的帮助下被识别。借助电皮质学（ECOG），脑电图（EEG）记录大脑信号。来自大脑信号，大脑功能异常是一项更具挑战性的任务。传统系统正在消耗更多时间来预测异常的大脑模式。因此，在本文中，有效的生物启发的机器学习技术可用于以最大的识别精度从脑电图信号中预测癫痫发作。最初，通过将电极放在头皮上来收集患者脑图像。从大脑信号中，提取了不同的特征，这些特征在选择最佳特征的磷虾群算法的帮助下进行了分析。使用人工藻类优化的一般对抗网络处理所选功能。网络识别复杂和异常的癫痫发作模式。然后检查了讨论的最新方法的模拟结果。
什么是癫痫发作？是癫痫吗？简介
癫痫发作是一种突然的大脑紊乱，会影响一个人的外表或行为。你的大脑就像一台非常强大的计算机。它控制着你所做的一切。当你的大脑开始发送过多的信息时，这会导致你的身体发生不同的情况。每个人的癫痫发作以及发作后的恢复情况可能不同。有时，人们称癫痫发作为“痉挛”、“抽搐”、“发作”或“发作”。它们的范围从对某些人来说非常明显的事件到对另一些人来说“茫然和凝视”不等。一种类型的癫痫发作是癫痫发作。癫痫发作有很多种类型。有时人们可能会出现与癫痫发作非常相似的事件，但事实并非如此。这些包括昏厥、抽搐、白日梦、睡眠障碍和屏气发作。有些癫痫发作是抽搐性的，通常涉及全身。这是最严重的癫痫发作类型，会出现僵硬或颤抖。
基于磁共振成像和机器学习的创伤后癫痫神经解剖学标记
a 南加州大学洛杉矶分校生物医学工程系 b Ming Hsieh 南加州大学洛杉矶分校电气与计算机工程系 c 南加州大学洛杉矶分校 Leonard Davis 老年医学学院 d 南加州大学洛杉矶分校放射学系 e 南加州大学洛杉矶分校神经病学系
表观遗传学解析：ILAE 遗传学/表观遗传学工作组为癫痫社区编写的主题“入门指南”
1 德国埃尔朗根大学医院神经病理学研究所，埃尔朗根 - 纽伦堡弗里德里希 - 亚历山大大学 (FAU) 2 澳大利亚维多利亚州帕克维尔墨尔本大学弗洛里神经科学和心理健康研究所 3 荷兰阿姆斯特丹大学神经科学中心斯瓦默丹生命科学研究所 4 荷兰阿姆斯特丹大学阿姆斯特丹医学中心 (UMC) 阿姆斯特丹神经科学 (神经) 病理学系 5 德国波恩大学医学中心神经病理学系转化性癫痫研究科 6 美国芝加哥西北大学范伯格医学院神经内科 7 美国休斯顿贝勒医学院神经内科 8 日本福冈福冈大学医学院儿科 9 坎皮纳斯大学医学院医学遗传学和基因组医学系巴西坎皮纳斯 10 突尼斯拉苏克拉医疗中心 11 美国波士顿哈佛医学院波士顿儿童医院神经内科癫痫遗传学项目 12 英国伦敦帝国理工学院脑科学系 13 爱尔兰都柏林皇家外科医学院生理学和医学物理学系及 FutureNeuro SFI 研究中心 a 作者贡献相同