快速脑波振荡识别和本地化癫痫大脑

宾·彼得教授在Carnegie Mellon University的团队与Mayo Clinic合作，发现了头皮记录的脑电图中的快速振荡可以针对癫痫发作的脑组织定位。协作研究，最近发表在国家科学院（PNA）的诉讼程序，利用无创脑电图技术和新机器学习算法的发展，自动识别和描绘并发高频振荡和癫痫样尖峰，这是与癫痫相关的关键环节。在不久的将来，这些发现可能会被用来重新思考癫痫患者的成像和治疗选择。

全球有7000多万人患有癫痫，这是一种最常见的神经系统疾病。对于癫痫患者来说，大脑的活动变得异常，引起癫痫发作或不寻常的行为，感觉，有时会丧失意识。无法治愈的病情会影响所有年龄段，种族和种族背景的男人和妇女。

虽然药物治疗对某些人来说是一种有效的治疗选择，但近三分之一的癫痫患者对药物的反应并不好。如果癫痫灶能在大脑中被识别出来并安全移除，许多患者都要接受手术切除癫痫组织以阻止癫痫发作。观察和定位致痫性脑活动的临床过程称为颅内脑电图(iEEG)，是侵入性的，包括在颅骨上钻孔或移除部分颅骨，将电极放置在大脑上。此外，iEEG的记录也很耗时，持续数天至数周，直到自发发作并能被监控。

卡内基梅隆大学(Carnegie Mellon University)生物医学工程教授何斌(Bin He)与梅奥诊所(Mayo Clinic)联合开展了一项突破性研究临床应用以及工程创新，为癫痫患者提供一种安全、无创、经济、快速的成像选择。

其他研究人员尝试过非血症脑电图研究;然而，他的工作是独一无二的，因为它发现并自动记录了高频振荡（HFO）和癫痫型尖峰之间的新颖联系。反过来，链接识别出一种独特的生物标志物，通过该癫痫脑脑可以划定和局部化，因此为癫痫的非侵入性管理提供极其理想的手段，以及助攻治疗方案。

“多年来，HFOS已被鉴定为一个有希望的生物标志物，用于本地化癫痫发作脑组织和潜在的指导神经外科与癫痫的起源相关，”他解释说。“挑战在于存在生理和病理的HFOs。只有病理的HFOs被标记为癫痫，有助于临床应用，但遗憾的是，根据目前的实践和方法，区分两者是非常复杂的。我们的团队通过形态学和来源成像证据推测并证明，病理性HFOs可以通过HFOs和癫痫样尖峰并发识别，所有这些都是在头皮上无创记录的。”

他的协作研究观察并记录了25名颞术患者癫痫。使用一项新技术，研究小组能够自动识别头皮记录的HFOs持续伴随癫痫样尖峰，并使用源成像技术定位产生这些事件的相应皮质源。与此同时，他们还进一步验证了使用已确定的病理性HFOs来确定诱发癫痫发作的潜在癫痫组织的临床价值，并与癫痫学家定义的临床结果和患者的手术结果进行了比较。他的结果表明，与传统的脉冲成像方法相比，新方法的性能有了显著的改善。

即将到来的圈子，这些研究结果表明，并发的HFO和尖峰相互歧视病理活动，为脆弱的癫痫患者提供了非侵入性前诊诊断和后勤评估的翻译工具。

“这项技术，如果它进入医院和医疗中心，可能是LifeChanging，”他说。“这是完全安全和无创的，它发生在更短的时间范围内。这是一个真正令人兴奋的发展，带来了重大的社会和财务影响。”

展望未来，愿望是扩大临床研究并在更多患者中验证，最终目标是在全球范围内采用全球的，跨医疗保健行业。

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