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J-GLOBAL ID：202202297147376731   整理番号：22A1177379

てんかん手術のためのEEGとMEGからの動的ネットワークモデル-定量的アプローチ【JST・京大機械翻訳】

Dynamical Network Models From EEG and MEG for Epilepsy Surgery-A Quantitative Approach

著者 (14件)： Cao Miao (Center for MRI Research, Peking University, Beijing, China) ,  Cao Miao (Department of Medicine, The University of Melbourne, Melbourne, VIC, Australia) ,  Cao Miao (Centre for Clinical Neurosciences and Neurological Research, St Vincent’s Hospital Melbourne, Melbourne, VIC, Australia) ,  Vogrin Simon J. (Department of Medicine, The University of Melbourne, Melbourne, VIC, Australia) ,  Vogrin Simon J. (Centre for Clinical Neurosciences and Neurological Research, St Vincent’s Hospital Melbourne, Melbourne, VIC, Australia) ,  Vogrin Simon J. (School of Health Sciences, Swinburne University of Technology, Melbourne, VIC, Australia) ,  Peterson Andre D. H. (Department of Medicine, The University of Melbourne, Melbourne, VIC, Australia) ,  Peterson Andre D. H. (Centre for Clinical Neurosciences and Neurological Research, St Vincent’s Hospital Melbourne, Melbourne, VIC, Australia) ,  Woods William (School of Health Sciences, Swinburne University of Technology, Melbourne, VIC, Australia) ,  Cook Mark J. (Department of Medicine, The University of Melbourne, Melbourne, VIC, Australia) ,  Cook Mark J. (Centre for Clinical Neurosciences and Neurological Research, St Vincent’s Hospital Melbourne, Melbourne, VIC, Australia) ,  Plummer Chris (Department of Medicine, The University of Melbourne, Melbourne, VIC, Australia) ,  Plummer Chris (Centre for Clinical Neurosciences and Neurological Research, St Vincent’s Hospital Melbourne, Melbourne, VIC, Australia) ,  Plummer Chris (School of Health Sciences, Swinburne University of Technology, Melbourne, VIC, Australia)
資料名： Frontiers in Neurology (Web)  (Frontiers in Neurology (Web))
巻： 13  ページ： 837893  発行年： 2022年 
JST資料番号： U7085A  ISSN： 1664-2295  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 文献レビュー  発行国： スイス (CHE)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： てんかん手術の非侵襲的かつ客観的に戦略を評価するより有益な定量的技術に対する緊急の必要性がある。侵襲性頭蓋内脳波(iEEG)は,外科的切除前のてんかん発生領域(EZ)の性質を研究するための臨床金標準のままである。しかし,iEEGデータの分析や臨床解釈に固有な空間サンプリングや主観性の程度のようなiEEGの主要な制限がある。ネットワーク解析と動的ネットワークモデリングにおける最近の進歩は,EZのより客観的な評価に向けた新しい側面を提供する。そのようなアプローチの利点は,それらがデータ駆動であり,人間入力が少ないか無いことである。多重研究は,EZの特性化および外科的転帰の予測におけるiEEGデータに適用した場合,これらのアプローチを用いた成功を示した。しかし,iEEG記録の限界は,これらの研究制限空間サンプリングと,iEEG電極,すなわち,ストリップ,グリッド,深さ,または立体EEG(sEEG)アレイが正しい位置にあるかどうかの陰的仮定に等しく適用される。したがって,同じ解析とモデリング技術が全脳,非侵襲的神経画像データ(MRIベース技術から)および神経生理学的データ(MEGと頭皮EEG記録から)に応用できるかどうかを見ることは臨床医と科学者にとって興味があり,従って,EZを安全に客観的に特徴づける間,空間サンプリングの限界を除去する。本レビューは,ネットワーク分析と動的ネットワークモデルを用いててんかん手術を知らせる最新の非侵襲的方法の現状を要約することを目的とする。また,これらの有望なアプローチの将来の方向と臨床応用に関する展望を示した。Copyright 2022 The Author(s) All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 金 ,  *ネットワーク ,  脳波 ,  脳 ,  *てんかん ,  帯板 ,  モデリング ,  多重化 ,  キャラクタリゼーション
準シソーラス用語： 頭皮 ,  神経生理学 ,  非侵襲 ,  *動的ネットワーク ,  臨床応用 ,  *てんかん手術 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： 動的ネットワークモデル ,  非侵襲 ,  EEG ,  MEG ,  てんかん ,  てんかん手術

分類 (2件)： 生体計測  (EL03020C) ,  神経系の疾患  (GN03000O)

引用文献 (146件)：

• Duncan JS, Winston GP, Koepp MJ, Ourselin S. Brain imaging in the assessment for epilepsy surgery. Lancet Neurol. (2016) 15:420-33. doi: 10.1016/S1474-4422(15)00383-X
• Devinsky O, Vezzani A, O'Brien TJ, Jette N, Scheffer IE, de Curtis M, et al. Epilepsy. Nat Rev Dis Primers. (2018) 4:18024. doi: 10.1038/nrdp.2018.24
• Thijs RD, Surges R, O'Brien TJ, Sander JW. Epilepsy in adults. Lancet. (2019) 393:689-701. doi: 10.1016/S0140-6736(18)32596-0
• Moshé SL, Perucca E, Ryvlin P, Tomson T. Epilepsy: new advances. Lancet. (2015) 385:884-98. doi: 10.1016/S0140-6736(14)60456-6
• Rosenow F, Lüders H. Presurgical evaluation of epilepsy. Brain. (2001) 124:1683-700. doi: 10.1093/brain/124.9.1683

タイトルに関連する用語 (6件)： てんかん手術 ,  EEG ,  MEG ,  動的ネットワーク ,  モデル ,  定量