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癫痫研究研讨会：iEEG 和脑网络...
我们非常高兴邀请您参加 Lengg 诊所瑞士癫痫中心的培训活动。今年的癫痫研究研讨会重点关注癫痫患者的术前评估。一方面，我们提出了新的诊断方法，另一方面，我们也重点介绍了颅内记录基础研究的工作。除了来自瑞士癫痫中心的演讲者外，我们还邀请了来自其他机构的知名专家。伯尔尼大学计算机科学研究所的 Athina T z ovara 教授展示了不同的时间尺度如何调节不同大脑区域的过程。丹麦奥胡斯大学的 Sándor Beniczky 教授介绍了电磁源定位，并展示了这种非侵入性方法如何支持术前患者的诊断。日内瓦大学的Serge Vulliémoz教授讲述了术前诊断的新发展，重点关注癫痫网络连接模式。我们很高兴邀请您参加一个内容丰富且主题鲜明的节目。
与其他方法相比，iEEG 对认知神经科学有何贡献？
颅内脑电图 (iEEG) 使我们能够以较高的空间和时间精度记录和调节人脑皮质和皮质下区域的宏观和微观神经元反应，与其他非侵入性成像和刺激技术相比，它具有显著的方法学优势。利用 iEEG 的这些技术优势，结合复杂的多元分析方法，研究人员对认知神经科学中许多长期存在的问题获得了前所未有的见解。本章旨在说明这些贡献，重点关注人类记忆。特别是，我们描述了 iEEG 如何增进我们对以下方面的理解：(1) 短期和长期记忆表征的动态和变革性质；(2) 海马高频神经活动，尤其是波纹活动在记忆形成、巩固和检索中的作用；(3) 海马和其他大脑区域中单个神经元活动的信息编码方案；以及 (4) 人类、灵长类动物和啮齿动物之间共同和不同的神经机制。此外，我们简要讨论了 iEEG 研究如何有助于开发最先进的脑机接口和闭环脑刺激。最后，我们总结了 iEEG 方法的优势和局限性，并提供了如何在 iEEG 和其他方法之间进行选择的实用指导。
人类颅内脑电图研究，指南和良好实践的进步
以及解决熟练的研究人员遇到的问题。范围是三倍：（i）回顾IEEG研究中的常见实践，（ii）建议使用IEEG数据合作的潜在准则，并根据最广泛的实践回答常见问题，以及（iii）基于当前的神经生理学知识和方法论，为IEEG研究中的良好实践标准奠定了基础。本文的组织遵循IEEG数据处理的步骤。第一部分将IEEG数据收集的上下文化。第二部分着重于颅内电极的定位。第三部分突出显示了主要的预处理步骤。第四部分提出了IEEG信号分析方法。第五部分讨论了统计方法。第六部分对IEEG研究提出了一些独特的观点。最后，为了确保在整个手稿中保持一致的命名法，并与其他指南保持一致，例如脑成像数据结构（BID）和OHBM数据分析和共享最佳实践委员会（COBIDAS），我们为与IEEG研究相关的术语提供了词汇。
使用生成的对抗网络将头皮映射到颅内脑电图中，以自动检测中间的癫痫样放电
摘要 - 头皮和颅内脑电图（EEG）对于诊断脑部疾病至关重要。但是，头皮脑电图（seeg）被头骨衰减并被伪像污染。同时，颅内脑电图（IEEG）几乎没有文物，并且可以捕获所有大脑活动，而无需任何衰减，因为靠近大脑。在这项研究中，目的是通过将SEEG映射到IEEG来提高SEEG的性能。为此，我们在这里使用生成的对抗网络开发了一个深神经网络，以估算IEEG的SEEG。所提出的方法适用于Seeg和IEEG，并从癫痫发作中同时记录以检测间隔癫痫样放电（IEDS）。所提出的方法检测IEDS的精度为76％的IED，并以最先进的方法为止。此外，它至少比比较方法少十二倍。
医疗技术 脑电图微显示器可显示大脑表面的神经元活动
脑外科手术期间的功能映射用于定义控制关键功能且无法移除的大脑区域。目前，这些程序依赖于神经外科医生和电生理学家之间的口头互动，这可能非常耗时。此外，用于测量大脑活动和识别病理性与功能性大脑区域边界的电极网格分辨率低，与大脑表面的贴合度有限。在这里，我们介绍了颅内脑电图 (iEEG) 微显示器的开发，该显示器由 2048 个 GaN 发光二极管的独立阵列组成，这些阵列层压在微皮层电图电极网格的背面。通过在大鼠和猪身上进行的一系列概念验证实验，我们证明了这些 iEEG 微显示器使我们能够执行实时 iEEG 记录，并通过手术区域大脑表面上的空间对应光图案显示皮质活动。此外，iEEG 微显示器使我们能够识别和显示大鼠和猪模型的皮质标志和病理活动。使用双色 iEEG 微显示器，我们用一种颜色展示了功能性皮质边界的配准，并用另一种颜色显示了与癫痫样活动相关的电位演变。iEEG 微显示器有望在临床环境中促进病理性脑活动的监测。
脑电刺激和持续行为状态跟踪在行走人类中的应用
我们收集了 4 名患有药物抵抗性癫痫且植入了研究性 Medtronic Summit RC+S™ 的患者的动态 iEEG 记录，以研究新型刺激模式并追踪长期行为状态动态。患者在同时进行双侧海马 (HPC) iEEG 记录时接受了治疗性 ANT DBS。我们评估了在三天同时进行的 iEEG 和多导睡眠图 (PSG) 期间，使用专家睡眠注释，在不同 ANT 刺激频率 (2 Hz、7 Hz、高频 >100 Hz) [2,30–34] 下自动行为状态分类的可行性和准确性。使用朴素贝叶斯分类器 [35,36] 将 iEEG 信号分类为清醒、快速眼动 (REM) 和非 REM（非 REM：N2 和 N3）。随后，我们在 6 个月内将训练好的分类器部署在 4 名门诊患者身上。
利用机器学习解码颅内脑电图
颅内脑电图 (iEEG) 和神经生理学的进步使得人们能够以高保真时间和空间分辨率研究以前无法接近的大脑区域。对 iEEG 的研究揭示了丰富的神经代码，这些代码服务于健康的大脑功能，但在疾病状态下会失效。机器学习 (ML) 是一种人工智能，是一种现代工具，可以更好地解码复杂的神经信号并增强对这些数据的解释。迄今为止，许多出版物已将 ML 应用于 iEEG，但临床医生对这些技术及其与神经外科的相关性的认识有限。本研究回顾了 ML 技术在 iEEG 数据中的现有应用，讨论了各种方法的相对优点和局限性，并研究了神经外科临床转化的潜在途径。从 3 个数据库中确定了 107 篇研究人工智能在 iEEG 中的应用的文章。这些文章中的 ML 临床应用分为 4 个领域：i) 癫痫发作分析、ii) 运动任务、iii) 认知评估和 iv) 睡眠分期。审查显示，监督算法在研究中最常用，并且经常利用公开可用的时间序列数据集。我们最后提出了未来工作和潜在临床应用的建议。
Zahra Aminolroaya，Seher Dawar，Colin B. Josephson，Samuel Wiebe和Frank Maurer。 2020年。了解多维Spatiotemp
最近，医学领域的一些研究着重于整合和连接IEEG和神经图像脑扫描。头脑风暴[2]是用于癫痫病前评估的非临床软件工具。它显示了癫痫发作的位置。接触点的颜色随活动的强度值而变化。可以在此软件中导入和可视化IEEG录音，MRI和电极位置。缺点是，对于每个癫痫发作事件，应添加一个窗口（视图），以分析大脑中的癫痫发作传播。GridView [10]提出了一个基于3D计算机的大脑可视化，并使用植入的电极进行癫痫病前评估。他们使用MRI图像进行3D大脑可视化。大脑中的癫痫发作区以颜色显示，但癫痫发作的传播在GridView中并未可视化。另外，IEEG录音的可视化不是
用于实时检测颅内脑电图中高频振荡 (HFO) 的电子神经形态系统
嵌入式设备可以在本地实时处理生物医学信号，因此临床研究和治疗应用的生物医学信号分析可以受益匪浅。一个例子是分析癫痫患者的颅内脑电图 (iEEG) 以检测高频振荡 (HFO)，这是致痫脑组织的生物标志物。混合信号神经形态电路提供了构建紧凑、低功耗神经网络处理系统的可能性，该系统可以实时在线分析数据。在这里，我们介绍了一种神经形态系统，该系统在同一芯片上结合了神经记录头端和脉冲神经网络 (SNN) 处理核心来处理 iEEG，并展示了它如何可靠地检测 HFO，从而实现最先进的准确性、灵敏度和特异性。这是首次使用混合信号神经形态计算技术实时识别 iEEG 中相关特征的可行性研究。
癫痫患者的颅内脑外对内侧颞叶刺激的预测建模
尽管有希望取得的进步，但耐药性癫痫（DRE）的闭环神经刺激仍然依赖手动调整并产生可变的结果，而自动化的可预测算法仍然是一种吸引力。作为解决这一差距的基本步骤，在这里，我们研究了在参数丰富的神经刺激下人类颅内EEG（IEEG）反应的预测动力学模型。使用来自n = 13例DRE患者的数据，我们发现具有约300毫秒因果历史依赖性的刺激触发的切换线性模型可以最好地解释引起的IEEG动力学。这些模型在不同的刺激幅度和频率中高度一致，从而可以从丰富的刺激下学习可推广的模型，并且对数据有限。此外，几乎所有受试者的IEEG都表现出距离依赖的模式，从而刺激直接影响致动位点和附近地区（≲20mm），会影响中距离区域（20〜100mm）通过网络相互作用，几乎无法达到远端区域（≳100mm）。峰网络相互作用发生在距刺激位点60毫米的60毫米处。由于其预测精度和机械性解释性，这些模型对于基于模型的癫痫发作和闭环神经刺激设计具有巨大的潜力。