Imaging the extent and location of spatiotemporally distributed epileptiform sources from MEG measurements.
Imaging the extent and location of spatiotemporally distributed epileptiform sources from MEG measurements.
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DOI：
10.1016/j.nicl.2021.102903
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发表时间：
2022
期刊：
影响因子：
--
通讯作者：
He B
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Jiang X;Ye S;Sohrabpour A;Bagić A;He B
根据 MEG 测量评估癫痫源范围的评估。 FAST-IRES 在不同噪声水平下提供了可靠的位置和范围估计。癫痫源是根据耐药性癫痫患者的发作间期放电来估计的。 FAST-IRES 在模拟和患者数据分析方面均优于 LCMV。非侵入性 MEG/EEG 源成像提供了有关致癫痫脑区的宝贵信息，可用于帮助患有耐药性癫痫发作的局灶性癫痫患者进行术前计划。然而，电生理源成像的源范围估计仍然是一个挑战，并且通常很大程度上取决于主观选择。我们最近开发的算法，快速时空迭代重加权边缘稀疏最小化 (FAST-IRES) 策略，已被证明可以客观地估计 EEG 记录的扩展源，但尚未应用于 MEG 记录。在这项工作中，通过对一组局灶性耐药癫痫患者的发作间期尖峰进行广泛的数值实验和真实数据分析，我们证明了 FAST-IRES 算法通过 MEG 测量对潜在癫痫源的位置和范围进行成像的能力。我们的结果表明 FAST-IRES 在通过 MEG 测量对癫痫源的位置和范围进行成像以进行术前评估方面的优点。
Evaluation of epilepsy source extent estimation from MEG measurements. FAST-IRES gave robust location and extent estimation under different noise levels. Epileptic sources were estimated from interictal discharges in drug-resistant epilepsy patients. FAST-IRES outperformed LCMV in both simulation and patient data analysis. Non-invasive MEG/EEG source imaging provides valuable information about the epileptogenic brain areas which can be used to aid presurgical planning in focal epilepsy patients suffering from drug-resistant seizures. However, the source extent estimation for electrophysiological source imaging remains to be a challenge and is usually largely dependent on subjective choice. Our recently developed algorithm, fast spatiotemporal iteratively reweighted edge sparsity minimization (FAST-IRES) strategy, has been shown to objectively estimate extended sources from EEG recording, while it has not been applied to MEG recordings. In this work, through extensive numerical experiments and real data analysis in a group of focal drug-resistant epilepsy patients’ interictal spikes, we demonstrated the ability of FAST-IRES algorithm to image the location and extent of underlying epilepsy sources from MEG measurements. Our results indicate the merits of FAST-IRES in imaging the location and extent of epilepsy sources for pre-surgical evaluation from MEG measurements.
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影响因子：
3.7
作者：
Attal Y;Schwartz D
通讯作者：
Schwartz D
DOI：
10.1073/pnas.2011130118
发表时间：
2021-04-27
影响因子：
11.1
作者：
Cai Z;Sohrabpour A;Jiang H;Ye S;Joseph B;Brinkmann BH;Worrell GA;He B
通讯作者：
He B
影响因子：
4.7
作者：
Assaf, BA;Karkar, KM;Aminoff, MJ
通讯作者：
Aminoff, MJ
DOI：
10.1016/s1474-4422(15)00383-x
发表时间：
2016-04
期刊：
The Lancet. Neurology
影响因子：
--
作者：
Duncan JS;Winston GP;Koepp MJ;Ourselin S
通讯作者：
Ourselin S
影响因子：
14.5
作者：
Agirre-Arrizubieta, Z.;Huiskamp, G. J. M.;Leijten, F. S. S.
通讯作者：
Leijten, F. S. S.