团队开发方法来识别seizure-causing的大脑区域

Epilepsy-a条件是影响全球估计有6500万人是难以治疗的条件。团队在伊利诺伊大学香槟分校和梅奥诊所已经开发出一种方法可能显著改善的准确性和减少所需的成本和时间识别导致癫痫的大脑区域。

使用概率建模和基于真实数据的人工智能技术从患有癫痫,Yogatheesan Varatharajah和梅奥诊所的神经学家Greg Worrell博士开发了一个模型来确定癫痫发作生成大脑只使用non-seizure地区数据。新方法有潜力减少癫痫过程从数天或数周的时间只有几个小时。

一直感激,癫痫脑区负责癫痫发作产生异常活动即使病人没有发作。它类似于之前发生的火花点燃。Worrell和Varatharajah这进一步调查。

“当我们看着医生们收集的数据,我们研究了异常活动和使用先进的机器学习技术,我们能够预测癫痫发作是来自哪里,“Varatharajah说,博士生在电气和计算机工程协调科学实验室伊利诺伊大学香槟分校。

“这给了我们的想法,我们利用概率建模技术在癫痫过程中识别seizure-generating地区不用看大脑的活动在癫痫发作,通常需要几天到几周的记录大脑活动来捕捉病人的典型的发作,”他说。

多达30%的人患有癫痫不应对任何类型的药物治疗。对这些人来说,手术切除引起癫痫发作的大脑区域是他们唯一的解决方案之一。

定位seizure-generating大脑区域,外科医生通常植入传感器直接在大脑癫痫发作期间监视大脑活动。问题是,这个过程需要患者癫痫发作和它可能需要几天或几周发生。

“这是一个非常耗时和昂贵的过程,“Varatharajah说,他是建议CSL和ECE Ravishankar艾耶教授。”,它也可以是一个非常痛苦的经历的病人,必须通过两个背靠背的脑部手术,忍受另一个发作。”

Varatharajah和他的同事们提出了一个截然不同的体验。使用脑电图(EEG)数据从大脑传感器,研究小组分析了non-seizure活动从80年癫痫患者。为了测试他们的准确性,他们比较他们的结果癫痫EEG数据从病人和手术结果。

“我们想开发一种方法本地化seizure-generating地区在加护病房,两小时内“Varatharajah说。“没有遇到癫痫发作。”

如果批准临床使用,患者将接受手术将电极放在大脑和期间相同的过程—该团队的算法将收集和分析EEG数据仅仅两小时确定seizure-inducing大脑地区,允许医生评估结果,决定删除。

团队的技术继续发展,是由梅奥诊所的专利,他们正在评估在临床实践中使用它的可能性。这种合作是由Illinois-Mayo联盟和发表在会议论文集2017年神经信息处理系统会议2017年12月。

“我们相信,这项技术有潜力改变大脑映射和领域癫痫手术,”格雷格Worrell博士说。“我们的病人将不再需要多个天的住院记录他们习惯性的癫痫,而是能有一个手术术中定位癫痫脑组织可立即切除。”