Detecting seizure origin using basic, multiscale population dynamic measures: preliminary findings.
Detecting seizure origin using basic, multiscale population dynamic measures: preliminary findings.
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DOI：
10.1016/j.yebeh.2008.09.008
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发表时间：
2009-01
影响因子：
2.6
通讯作者：
Whittington, M. A.
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Roopun, A. K.;Traub, R. D.;Baldeweg, T.;Cunningham, M. O.;Whittaker, R. G.;Trevelyan, A.;Duncan, R.;Russell, A. J. C.;Whittington, M. A.
许多类型的电描记癫痫发作很容易通过直接目视检查脑电图或皮质电描记记录来识别。然而，这个过程可能非常缓慢，并且已经花费了很多努力来使用癫痫波形的各种动态特性来自动化该过程。随着方法变得更加精细和强大，它们已被用于癫痫发作子分类、癫痫发作预测以及癫痫发作识别和定位。在这里，我们集中在最后一个，关于癫痫发作的新皮质起源。我们简要回顾了一些使用的方法，并介绍了一个非常简单的动态模型的基础上发现的一些癫痫发作类型的关键电生理特性的初步结果：发生非常快的振荡（有时称为波纹），多余的伽马频率振荡，脑电图/皮层脑电图平坦化，和全球同步的变化。我们展示了这种多尺度分析如何揭示癫痫发作的独特特征，并推测相关的细胞和网络现象。
Many types of electrographic seizures are readily identifiable by direct visual examination of electroencephalographic or electrocorticographic recordings. This process can, however, be painstakingly slow, and much effort has been expended to automate the process using various dynamic properties of epileptiform waveforms. As methods have become more subtle and powerful they have been used for seizure subclassification, seizure prediction, and seizure onset identification and localization. Here we concentrate on the last, with reference to seizures of neocortical origin. We briefly review some of the methods used and introduce preliminary results from a very simple dynamic model based on key electrophysiological properties found in some seizure types: occurrence of very fast oscillations (sometimes called ripples), excess gamma frequency oscillations, electroencephalographic/electrocorticographic flattening, and changes in global synchrony. We show how this multiscale analysis may reveal features unique to seizure onset and speculate on the underlying cellular and network phenomena responsible.
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影响因子：
5.6
作者：
Ikeda, A;Terada, K;Shibasaki, H
通讯作者：
Shibasaki, H
DOI：
10.1016/0013-4694(94)00286-t
发表时间：
1995-05-01
期刊：
ELECTROENCEPHALOGRAPHY AND CLINICAL NEUROPHYSIOLOGY
影响因子：
--
作者：
ALARCON, G;BINNIE, CD;POLKEY, CE
通讯作者：
POLKEY, CE
影响因子：
82.9
作者：
Martinerie, J;Adam, C;Varela, FJ
通讯作者：
Varela, FJ
影响因子：
4.6
作者：
Ghosh-Dastidar, Samanwoy;Adeli, Hojat;Dadmehr, Nahid
通讯作者：
Dadmehr, Nahid
影响因子：
3.6
作者：
Avoli, Massimo;Biagini, Giuseppe;de Curtis, M
通讯作者：
de Curtis, M