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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。
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。
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。
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。
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。
立体定向脑电图在脑机接口中的潜力：当前进展和未来方向
立体定向脑电图 (sEEG) 利用局部穿透深度电极来测量脑电生理活动。它最常用于识别难治性癫痫的致痫区。植入的电极通常提供一组独特脑区域的稀疏采样，包括海马体、杏仁核和岛叶等较深的脑结构，而这些结构无法通过皮层脑电图 (ECoG) 等浅层测量方式捕捉到。尽管临床应用重叠，且脑机接口 (BCI) 的 ECoG 解码方面也取得了最新进展，但迄今为止，sEEG 在 BCI 解码方面受到的关注相对较少。此外，相关深部脑刺激 (DBS) 植入物的成功预示着长期 sEEG 应用的潜力。本文概述了 sEEG 技术、BCI 相关研究以及 sEEG 在长期 BCI 应用中的未来发展方向。
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。
人类皮层脑电场电位记录的聆听区域
摘要 颅内脑电图 (icEEG) 记录因其无与伦比的时空分辨率而为人类神经动力学提供了宝贵的见解。然而，这种记录反映了多个底层发生器的综合活动，影响了分辨空间上不同神经源的能力。为了实证量化 icEEG 记录的聆听区，我们计算了 71 名患者（33 名女性）植入硬膜下电极 (SDE)、立体脑电图电极 (sEEG) 或高密度 sEEG 电极的 8752 个记录点之间信号与距离 (半峰全宽；FWHM) 的函数之间的相关性。正如预期的那样，对于 SDE 和 sEEG，与低频信号相比，高频信号表现出更急剧的下降。对于宽带高 g (BHG) 活动，SDE (6.6 6 2.5 mm) 和灰质中的 sEEG (7.14 6 1.7 mm) 的平均 FWHM 没有显著差异；然而，sEEG 记录的低频 FWHM 比 SDE 小 2.45 mm。白质 sEEG 在 17 – 200 Hz (q, 0.01) 频率下的功率低得多，衰减比灰质电极 (7.14 6 1.7 mm) 更宽 (11.3 6 3.2 mm)。与白质参考或公共平均参考 (CAR) 相比，使用双极参考方案可显著降低 sEEG 的 FWHM。这些结果概述了阵列设计、光谱带和参考方案对人类 icEEG 记录中局部场电位记录和源定位的影响。我们得出的指标与认知和癫痫数据的分析和解释直接相关。
关于在立体电脑摄影手术计划中使用数字减法血管造影，以防止与血管发生碰撞
由于电极破裂而导致的脑内出血是最常见的并发症，每316个电极的发生率为1 [4,5]。为了防止它，神经外科医生必须仔细计划电极轨迹，以避免相交的血管。神经影像学检查对于在轨迹计划中揭示血管解剖学至关重要。Gadolinium增强的T1加权磁共振（T1-GD）是Seeg计划中最确定的技术之一，鉴于其可忽略不计的并发症率，可用性和易于性[6-9]。几种技术，例如血管造影或静脉磁共振成像（磁共振血管造影/磁共振造影），飞行时间成像，易感性加权成像或计算机断层造影术，为检测血管提供了卓越的敏感性，可用于检测血管，并在T1-gd [10-13]中均与SEEG计划相同。最详细的血管可视化是通过数字减法血管造影（DSA）实现的，允许对亚毫米船的明显可视化[14,15]。然而，这种技术的并发症发生率与使用动脉导管和高剂量的辐射有关[16]。最近的出版物强调了将DSA纳入SEEG工作流程[14,17-20]的好处，但不可忽略的并发症率使其常规用于易涉及的有争议[21-24]。
使用任务的运动和语音功能映射...
客观的立体电脑摄影（SEEG）已成为颅内癫痫发作局部iZation的主要方法。当成像，符号学和头皮脑电图发现并不完全一致或定位时，植入的seeg记录用于测试候选癫痫发作区（SOZS）。发现的SOZ可能是针对切除，激光消融或神经刺激的。如果SOZ雄辩，则禁忌切除和消融，因此识别功能表示对于治疗决策至关重要。作者提出了一种新型的功能性脑图技术，该技术在行为任务过程中利用基于任务的电生理学变化，并在儿科和成年患者中对此进行测试。方法记录了20例癫痫患者，年龄从6岁到39岁（12名女性，20例患者中的18岁），并进行了植入监测以识别癫痫发作。每次执行1）记录肌电图时在视觉提示的手，脚或舌头的简单重复运动； 2）记录音频时简单的图片命名或动词生成语音任务。在行为和休息之间比较了Seeg记录功率谱的宽带变化。所有20例患者的运动和/或语音区域的电生理功能映射均已完成。雄辩的表示，通常对应于经典的功能解剖组织以及其他临床映射结果。在健康的大脑，发育或获得的结构异常和SOZ的健康区域中鉴定出了强大的脑活动图。结论基于任务的电生理学映射使用SEEG信号中的宽带变化可靠地识别小儿和成人癫痫患者的运动和语音表示。