名称:
Identification of the Temporal Components of Seizure Onset in the Scalp EEG
摘要:
背景:识别与癫痫发作相关的节律性振荡和阵发性事件的最早迹象,对于确定头皮脑电图中癫痫发作的起始位置至关重要。方法:利用头皮脑电图发作前和发作期部分所选片段的共同时间模式设计了数据依赖性滤波器。结果:将滤波器应用于头皮脑电图,发现了头皮记录中癫痫发作开始的时间成分,而这些成分在未经滤波的脑电图中并不明显。对过滤后的脑电图进行检查,可以在记录中更早地识别出癫痫发作的起始时间。通过比较头皮记录和颅内记录,对滤波器的效用进行了定性确认;通过计算头皮记录和颅内记录在滤波前后的相关系数,对滤波器的效用进行了定量确认。与窄带通滤波器相比,这种方法能更有效地消除可能掩盖癫痫发作起始点的假性干扰和其他干扰。因此,时间模式滤波有助于在具有挑战性的头皮脑电图中识别癫痫发作的起始点。
DOI:
10.1017/s0317167100001402