Aviso: Esta página é uma tradução automática da página original em inglês. Por favor note uma vez que as traduções são geradas por máquinas, não tradução tudo será perfeita. Este site e suas páginas da Web destinam-se a ler em inglês. Qualquer tradução deste site e suas páginas da Web pode ser imprecisas e imprecisos no todo ou em parte. Esta tradução é fornecida como uma conveniência.

As análises estatísticas de gravações do EEG podem fornecer a melhor compreensão de apreensões epiléticos

Os gráficos piramidais que resultam das análises estatísticas de gravações do EEG podem melhorar nossa compreensão de apreensões epiléticos.

Uma aproximação estatística espreme mais informações detalhadas fora de um método actual de medir sinais do cérebro em apreensões epiléticos, adicionando a introspecção nova em como estes sinais originam e espalham.

A inspecção visual de gravações (EEG) da electroencefalografia de pacientes da epilepsia antes e durante uma apreensão é um método razoavelmente eficaz para detectar a parte do cérebro que pode tirar proveito do tratamento cirúrgico. Mas não é suficiente para uns casos mais desafiantes.

Agora, uma aproximação desenvolvida pelo biostatistician Hernando Ombao de KAUST e os colegas Yuan Wang da universidade de Wisconsin-Madison e de MOO K. Chung do University of California, Irvine, escavações mais profundas nas características de um EEG e podem detectar anomalias em regiões do cérebro mesmo antes que uma apreensão ocorra.

O método podia fornecer uma ferramenta clìnica útil para a localização da apreensão, de acordo com Chung e Wang.

A aproximação provem de um campo da matemática que analisa grandes e conjunto de dados complexos estudando representações da forma dos dados e de suas interacções. Analisar estas formas fornece a informação nos testes padrões que existem dentro dos dados. A equipe aplicou seu método, conhecido como uma estrutura topológica da análise de dados, para ver o que poderia aprender de uma gravação do EEG conduzida antes e durante uma apreensão epilético.

A aproximação estatística remove o ruído da gravação do EEG, fornecendo uns sinais mais limpos. Uma série de formas é desenhada então que se relacionam directamente aos sinais nas gravações. As formas piramidais finais (paisagens da persistência) que representa os sinais que vêm de cada eléctrodo colocado no escalpe fornecem uma boa imagem de onde a apreensão origine no cérebro e de como espalha.

A análise da gravação do EEG do paciente mostrou que a apreensão originou de uma região em ou por volta dos eléctrodos que medem sinais do lóbulo temporal esquerdo do cérebro. Espalhou então ao lóbulo temporal direito.

Uns estudos mais adicionais da simulação mostraram que o teste era robusto e sensível, mesmo quando o sinal foi enterrado sob o ruído.

“Epileptologists deve aumentar suas caixas de ferramentas da análise de dados adicionando os métodos como este que capturam características topológicas como parte de sua avaliação de focos de apreensão em uns casos mais desafiantes da epilepsia,” diz Ombao.

Os planos seguintes da equipe para testar sua estrutura em grandes amostras de gravações do EEG para validar clìnica seus resultados. Ombao igualmente está desenvolvendo métodos estatísticos para estudar o impacto dos choques ao cérebro, como na epilepsia ou o curso, na rede de comunicação entre regiões do cérebro e populações da pilha de nervo.