癫痫发作期颅内脑电振荡特征模式研究

发布时间：2020-05-25 09:00

【摘要】：癫痫是最常见的神经系统疾病之一,其中约三分之一的患者经抗癫痫药物治疗后仍有癫痫发作,为药物难治性癫痫。手术切除致痫组织为药物难治性癫痫的治疗方法之一,而手术的关键是精准定位致痫灶。本论文研究癫痫发作期颅内脑电振荡的特征模式,为临床定位致痫灶提供新思路和技术。目的:本论文以难治性癫痫发作期颅内记录的多通道皮层脑电数据为研究对象,研究其低频:δ频段[0~4Hz),θ频段[4~8Hz),α频段[8~13Hz),β频段[13~30Hz)和高频:γ频段[30~80Hz),R频段[80~250Hz),FR频段[250~500Hz]振荡的特征模式—能量密度的时间和空间分布特征模式,研究高频振荡是否比低频振荡对癫痫病灶定位更加敏感、精确。期望本论文的研究为定位致痫灶提供创新思路和技术。方法:1.实验数据:由北京宣武医院综合癫痫治疗中心提供,为2012-2014年进行手术评估的6名难治性癫痫患者颅内记录的多通道皮层脑电数据,包括发作期与发作间期。2.ECo Gs片段选取:选取5s的发作期和发作间期ECo Gs数据进行分析。3.ECo Gs数据处理:(1)ECo Gs数据的预处理:去除原始ECo Gs中的基线漂移、工频干扰和伪迹等。(2)利用快速傅里叶变换(Fast Fourier Transform,FFT)来计算ECo Gs不同频段的光谱图:δ[0~4Hz),θ[4~8Hz),α[8~13Hz),β[13~30Hz),γ[30~80Hz),R[80~250Hz),FR[250~500Hz]的能量密度。(3)依据发作期ECo Gs各频段能量随时间的动态变化,找出各频段ECo Gs能量达峰值的时间点,以此时间点为原点,分别在该时间点之前和之后各选取0.25s,组成时间长为0.5s的时段,将此时段作为各频段的特征时段。(4)依据特征时段每个通道(植入电极)在不同频段的能量密度,画出特征时段能量密度的空间分布图,比较低频振荡与高频振荡能量密度空间分布。4.统计分析:结果表示为平均值±标准误(mean±SEM)。比较采用配对t检验,以P0.05为差异有统计学意义。结果:1.6名患者发作期ECo Gs各频段能量密度动态变化:低频分量δ、θ、α、β频段与高频分量γ、R、FR频段能量动态变化表现出大致相同的趋势,在癫痫临床发作前2s能量开始增加,并于发作前1s内能量剧增,且均在发作前0.5s内达高峰,随后能量开始降低,在临床发作后2s,能量基本降至基线水平。2.6名患者发作期ECo Gs低频分量δ、θ、α、β频段与高频分量γ、R、FR频段特征时段能量分布显示:除患者2和患者4之外,其余患者特征时段内θ频段能量密度最高,较δ、α、β、γ、R、FR频段差异有统计学意义;与低频分量δ、θ、α、β频段能量密度相比,高频分量γ、R、FR频段能量密度显著低。3.6名患者发作期ECo Gs低频分量δ、θ、α、β频段与高频分量γ、R、FR频段特征时段能量密度空间分布显示:高频分量γ、R、FR频段能量密度空间分布显著区域不同于低频分量δ、θ、α、β频段能量密度空间分布显著区域。4.6名患者癫痫发作期与发作间期ECo Gsδ、θ、α、β、γ、R、FR频段能量密度比较显示:癫痫发作期ECo Gsδ、θ、α、β、γ、R、FR频段能量密度显著高于发作间期ECo Gsδ、θ、α、β、γ、R、FR频段能量密度(P0.05)。5.6名患者癫痫发作期ECo Gsθ频段能量最高,且显著高于其他频段(P0.05,P0.01),为特征频段。结论:1.发作期ECo Gs各频段能量增加早于临床癫痫发作,且均在发作前0.5s内达高峰,随后能量开始降低。2.发作期ECo Gs特征频段为θ频段。3.发作期ECo Gs各频段能量密度空间分布显示高频分量能量显著区域不同于低频分量能量显著区域。
【图文】：

比较图,发作期,预处理,数据

天津医科大学硕士学位论文癫痫发作期颅内脑电振荡特征模式研究生基线漂移。本实验采用曲线拟合法去除信号基线漂移干扰。用 50Hz 的槽口过滤器过滤信号。此外还进行了视觉检查，受伪迹影响的通道在分析过程中排除。比较图 1A、B，ECoGs 原始脑电信号及预处理后脑电信号，，可见预处理后脑电信号较原始脑电信号基线更稳定。

变化图,频段,发作期,癫痫

学位论文癫痫发作期颅内脑电振oGs 特征时段选取 ECoGs 各频段能量随时间的动态变化，找出 EC，以此时间点为原点，分别在该时间点之前和之0.5s 的时段，将此时段作为各频段的特征时段。s 能量动态变化图如图 2 示，图中可知该频段 EC为癫痫临床发作前 0.25s 左右，所以选取癫痫临为特征时段，即[-0.5s—0](注：-表示癫痫临床
【学位授予单位】：天津医科大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2018
【分类号】：R742.1

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