团队开发方法以识别大脑中癫痫发作区域的方法

癫痫 - 一个影响全世界6500万人的条件 - 可能是治疗的艰难状况。伊利诺伊州伊利诺伊州伊利诺伊州伊利诺伊大学和梅奥诊所的一支球队制定了一种有可能显着提高准确性的方法，并降低识别脑癫痫的大脑区域所需的成本和时间。

利用概率建模和人工智能技术基于患有癫痫患者的真实数据，Yogatheesan Varatharajah和Mayo诊所神经科医生Greg Worrell博士制定了一个识别的模型发作生成脑仅使用非癫痫发作数据的区域。新方法有可能将癫痫程序从几天或几周减少到几个小时。

它已经长期赞赏，即使患者没有癫痫发作，癫痫发作的癫痫脑区域也会产生异常活动。它类似于火灾点火之前发生的火花。Worrell和Varatharajah进一步调查了这一点。

“当我们看着医生收集的数据时，我们检查了异常活动并使用复杂的机器学习技术，我们能够实际预测缉获量来自哪里，”电气计算机工程博士学生Varatharajah说“伊利诺伊大学的协调科学实验室在Urbana-Champaign。

“这给了我们利用我们在癫痫程序中利用我们的概率模型专业知识来识别癫痫发作区域，而无需查看脑活动在癫痫发作期间，这通常需要几天记录大脑活动，以捕获患者的典型癫痫发作，“他说。

多达30％的患有癫痫的人都不应对任何一种药物治疗。对于那些人来说，手术来删除脑部的面积，导致癫痫发作是他们唯一的解决方案之一。

为了定位癫痫发作的脑区域，外科医生通常植入大脑上的传感器，以监测癫痫发作期间的大脑活动。问题是，该程序要求患者癫痫发作 - 可能需要几天或数周。

“这是一个非常耗时和成本的程序，”Varatharajah表示，由CSL和ECE教授Ravishankar Iyer建议。“它对患者也可能是一个非常创伤的体验，他们必须经过两个背靠背的脑手术，并遭受另一种癫痫发作。”

Varatharajah和他的同事提出了一个巨大的差异经验。使用来自脑传感器的脑电图（EEG）数据，该团队分析了80例癫痫患者的非癫痫发作活动。为了测试他们的准确性，它们将其结果与患者的癫痫发作和手术结果进行了比较。

“我们希望开发一种方法来在ICU的两个小时内将癫痫发作区域本地化，”Varatharajah说。“没有遇到癫痫发作。”

如果批准临床使用，患者将接受手术以将电极放在大脑上，然后 - 在相同的程序中 - 团队的算法将收集和分析EEG数据只需两个小时即可确定癫痫发作诱导的大脑地区，允许医生评估结果并决定去除该地区。

该团队继续发展的技术正在由Mayo Clinic进行专利，并且他们正在评估在临床实践中使用它的可能性。这项协作工作是由伊利诺伊州 - 梅奥联盟和的协作工作发表在会议诉讼程序中2017年12月的2017年神经信息处理系统会议。

“我们认为这项技术有可能改变脑映射的领域和癫痫手术，“格雷格沃尔博士说。”我们的耐心将不再需要多天的住院治疗以记录他们的习惯性癫痫发作，而是可以有一个单一的术语内程序，以定位可以立即切除的癫痫脑组织。“

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