Improving early seizure detection.
Improving early seizure detection.
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DOI：
10.1016/j.yebeh.2011.08.029
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发表时间：
2011-12
期刊：
影响因子：
--
通讯作者：
Bergey GK
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Jouny CC;Franaszczuk PJ;Bergey GK
在过去的十年中，对能够提前数小时可靠预测癫痫发作的方法的探索在很大程度上已被更现实的目标所取代，即非常早地检测癫痫发作，这将允许在致残的临床症状出现之前触发治疗或警告装置。我们在本文中探讨了从数据采集到闭环应用的整个过程中的步骤，这些步骤可以而且应该被考虑来设计最有效的早期癫痫发作检测。微电极、高频振荡、高采样率、高密度阵列和现代分析技术都是记录和检测过程的要素，与建模研究相结合可以为癫痫发作的动力学提供新的见解。如果想要实施改进的检测设备以有利地影响患者的生活质量，则需要考虑其中的每一个步骤。
Over the last decade, the search for a method able to reliably predict seizures hours in advance has been largely replaced by a more realistic goal of very early detection of seizure onset which would allow therapeutic or warning devices to be triggered prior to the onset of disabling clinical symptoms. We explore in this article the steps along the pathway from data acquisition to closed loop applications that can and should be considered to design the most efficient early seizure detection. Microelectrodes, high-frequency oscillations, high sampling rate, high-density arrays, and modern analysis techniques are all elements of the recording and detection process that in combination with modeling studies can provide new insights into the dynamics of seizure onsets. Each of these step needs to be considered if one wants to implement improved detection devices that will favorably impact the quality of life of patients.
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