65 Millionen Menschen auf der ganzen Welt leiden heute unter Epilepsie , Ein Zustand des Gehirns, die eine unkontrollierbare Beschlagnahme jederzeit ohne bekannten Grund auslösen können , häufig . Ein Anfall ist eine Störung der elektrischen Kommunikation zwischen den Nervenzellen , und jemand wird gesagt, Epilepsie haben, wenn sie zwei oder mehr unprovozierten Anfällen von mindestens 24 Stunden voneinander getrennt zu erleben.
Epilepsie ist die häufigste chronische Erkrankung bei pädiatrischen Neurologie, mit etwa 0,5-1 % der Kinder entwickeln Epilepsie im Laufe ihres Lebens . Eine weitere 30-40% der bei Kindern mit Epilepsie zu entwickeln refraktärer Epilepsie , eine bestimmte Form der Epilepsie , die nicht von Antiepileptika (AED) verwaltet werden können . Unabhängig von Ätiologie, sind Kinder mit refraktärer Epilepsie unweigerlich zu einer Vielzahl von physischen, psychischen und sozialen Begleiterkrankungen ausgesetzt . Patienten, deren Anfälle sind schwer zu kontrollieren könnten von nicht-pharmakologische Therapien, einschließlich Operationen, die tiefe Hirnstimulation und ketogene Diäten profitieren. Daher würde die frühzeitige Identifizierung von Patienten, deren Anfälle sind refraktär AED es ihnen ermöglichen, alternative Therapien zu einem geeigneten Zeitpunkt zu erhalten.
Trotz idiopathische Ätiologie ein signifikanter Prädiktor für ein geringeres Risiko von refraktärer Epilepsie , könnte eine Untergruppe von Patienten mit idiopathischer Epilepsie noch refraktär medizinische Behandlung.
Mit einem neuen Elektroenzephalographie (EEG) Analysemethode hat ein Team von Ärzten und Wissenschaftlern in Taiwan erfolgreich ein Werkzeug, um bestimmte Funktionen EEG oft bei Kindern mit idiopathischer Epilepsie vorliegenden erkennen entwickelt.
Das Team entwickelte eine effiziente , automatisierte und quantitative Ansatz zur frühen Vorhersage von feuerfesten idiopathische Epilepsie anhand von EEG- Klassifikationsanalyse . EEG-Analyse wird häufig eingesetzt, um Störungen des Gehirns zu untersuchen und elektrische Aktivität des Gehirns zu studieren. Gut kontrollierten und Feuerfest : In der Studie wurde eine Reihe von artefaktfreie EEG -Segmente von den EEG-Aufzeichnungen der Patienten auf zwei Klassen von Epilepsie gehören, erworben. Um deutlich diskriminierende EEG Features suchen und Rechenaufwand zu reduzieren, wurde ein statistischer Ansatz, der globalen parametrischen Funktionen über EEG -Kanäle sowie über die Zeit angenommen. Ein Verstärkungsverhältnis -basierten Merkmalsauswahl wurde dann durchgeführt.
Die Studie fand eine signifikant höhere DecorrTime avg AVG und RelPowDelta avg AVG in der gut kontrollierten Gruppe als in der feuerfesten Gruppe . Dies deutet darauf hin , dass refraktären Patienten haben ein höheres Risiko der Beschlagnahme -Attacken als gut kontrollierten Patienten.
Die Hauptbeiträge dieser Studie sind wie folgt:
Weitere Forschung mit mehr Vielfalt (in Bezug auf Kinder und Erwachsene Teilnehmer) wird aufgefordert, auf Zuverlässigkeit und Verallgemeinerung des Tools zu erweitern.