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J-GLOBAL ID：201802271381788245   整理番号：18A0939129

脳内発作間てんかん放電のモデリング:ネットワーク相互作用の証拠【JST・京大機械翻訳】

Modeling of intracerebral interictal epileptic discharges: Evidence for network interactions

著者 (11件)： Meesters Stephan (Academic Center for Epileptology Kempenhaeghe & Maastricht University Medical Center, The Netherlands) ,  Meesters Stephan (Department of Mathematics & Computer Science, Eindhoven University of Technology, The Netherlands) ,  Ossenblok Pauly (Academic Center for Epileptology Kempenhaeghe & Maastricht University Medical Center, The Netherlands) ,  Ossenblok Pauly (Department of Biomedical Engineering, Eindhoven University of Technology, The Netherlands) ,  Colon Albert (Academic Center for Epileptology Kempenhaeghe & Maastricht University Medical Center, The Netherlands) ,  Wagner Louis (Academic Center for Epileptology Kempenhaeghe & Maastricht University Medical Center, The Netherlands) ,  Schijns Olaf (Academic Center for Epileptology Kempenhaeghe & Maastricht University Medical Center, The Netherlands) ,  Schijns Olaf (Department of Neurosurgery, Maastricht University Medical Center, The Netherlands) ,  Boon Paul (Academic Center for Epileptology Kempenhaeghe & Maastricht University Medical Center, The Netherlands) ,  Florack Luc (Department of Mathematics & Computer Science, Eindhoven University of Technology, The Netherlands) ,  Fuster Andrea (Department of Mathematics & Computer Science, Eindhoven University of Technology, The Netherlands)
資料名： Clinical Neurophysiology  (Clinical Neurophysiology)
巻： 129  号： 6  ページ： 1276-1290  発行年： 2018年 
JST資料番号： A1155A  ISSN： 1388-2457  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 定位EEG(SEEG)記録で生じる発作間てんかん放電(IED)は,発作放電と比較して一般的に豊富であるが,複雑な基礎ネットワーク相互作用により解釈することは困難である。これらのネットワーク相互作用をモデル化するためのフレームワークを開発した。IEDの基礎となる同期ニューロン活動を同定するために,SEEG信号の時間にわたる相関の変化は,一般線形モデルを用いたIEDの発生に関連する。独立成分分析を適用することにより,高度に同期した神経活動を反映する脳領域の相互依存性を評価し,続いて独立成分の空間分布のクラスタ分析を行った。スパイククラスタの空間時間的相互作用は,脳領域の先導または遅れを明らかにした。解析フレームワークを,5人の成功した患者に対して評価し,MRI可視脳病変に関連するスパイククラスタが発作開始領域と一致することを示した。このフレームワークの付加価値は,MRI陰性で,手術が成功しなかった2人の患者に対して示された。ネットワークアプローチは複雑なてんかんの場合に有望である。IEDの分析は,てんかん手術の成功率を増加させる可能性により,SEEG記録のルーチンレビューへの価値ある追加と考えられる。Copyright 2018 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *モデリング ,  クラスタ分析 ,  患者 ,  *相互作用 ,  *発作 ,  *ネットワーク ,  空間分布 ,  *てんかん ,  脳波 ,  独立成分分析 ,  *放電 ,  定位
準シソーラス用語： 脳領域 ,  線形モデル ,  神経活動 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： ステレオ脳波 ,  分析フレームワーク ,  発作間てんかん放電 ,  時空間ネットワーク相互作用 ,  てんかん手術

分類 (1件)： 生体計測  (EL03020C)

タイトルに関連する用語 (5件)： 発作 ,  てんかん放電 ,  モデリング ,  相互作用 ,  証拠