"虛擬腦"基於癫痫電生理信號的解釋

簡要摘要

癲痫是一種重要的神經系統疾病，影響約0.5至1%的人口。這是一種非常令人無力感的疾病，對生活品質有著高影響。在大多數病例中，藥物無法預防發作；因此，切除引起發作的腦區域成為治療患者的唯一方法。然而，結果關鍵取決於對癲癇發源區域的正確界定。 在此背景下，計算機建模，以“虛擬腦”的形式，是一種強大的工具，用於在受控環境中研究不同來源配置對測量結果的影響。 在這個項目中，將為參與者提供以生物實際方式模擬由不同腦來源配置產生的MEG（磁脳圖）和EEG（電腦電圖）場，這些配置在空間和動態特性方面將有所不同。研究假設是計算機和生物物理模型可以為臨床解釋MEG和EEG測量的信號提供關鍵信息。特別是，這個假設可以幫助有效地解決癲癇學家在分析電生理數據時面臨的一些補充問題。 策略將有三個方面： i) 建立具有動態方面（重現癲癇腦中觀察到的過度興奮和過度同步化變化）和基於實際進行在患者中的實際軌跡圖測量的實際幾何形狀的虛擬腦模型。 ii) 通過在計算機集群上實現的并行計算，進行來源配置的大規模模擬，以探索參數空間。 iii) 將這些模擬的結果與EEG、MEG和內腦EEG（定向電腦電圖，定向電腦電生理學（SEEG））的同步記錄對比。將在SEEG信號上調整模型，並與表面信號進行比較，以驗證模型表示實際MEG和EEG信號的能力。 該項目從理論神經科學和數學向臨床研究的轉化努力。該項目的第一個成果將是一個模擬數據庫，允許在特定情況下評估可能導致觀察到EEG、MEG和SEEG信號的配置數量。該項目的第二個——也是最重要的——成果將是為臨床醫生提供一個軟件平台，該平台允許用戶以友好的方式測試可能的高興奮區域配置。此外，將透過網站向社區提供代表性示例，允許其在未來旨在對比不同信號處理方法對同一“事實”數據結果的研究中使用。