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脳波検査または EEG 電極と追加の電極を装着し、脳磁図または MEG チャンバーに横たわる人間の参加者から始めます。
EEGはニューロンからの電気信号を記録し、EEGデータを生成します。
同時に、MEGはニューロンの電気活動によって生成された磁気信号を検出し、MEGデータを生成します。
追加の電極を使用して、体の動きからの周辺信号を記録します。
参加者を削除し、バックグラウンド信号を記録して、データからノイズを除去します。
EEG と MEG データを比較して、発作間期てんかん様放電または IED のあるセグメントを特定します。
IEDは、発作に関連する再発性の異常な脳活動に関連しています。
アルゴリズムを適用して、IED の近くまたは内部の急速なニューロン活動を表す高周波振動 (HFO) を検出し、それらを末梢信号と比較して体の動き信号を除外します。
これにより、発作を起こしやすい領域への HFO の正確な局在化が保証されます。
アルゴリズムを使用して、EEG および MEG データは、発作を起こしやすい領域に関連する HFO 領域を強調表示する 3D 脳マップを生成します。
MEG取得ソフトウェアで、[記録]ボタンをクリックして、MEG、EEGを記録し、60分間の周辺記録を取得します。記録が完了したら、MSRを開き、患者をMSR室から取り出します。すべてのテープ、電極、HPIコイル、およびEEGキャップをそっと取り外します。最後に、患者を検査スペースからエスコートした後、患者がいない状態で空の MSR の磁気信号を 2 分間記録します。
まず
、分析ソフトウェアでデータを開きます。EEGおよびMEGデータを、1ページあたり10秒の2つの垂直方向に整列されたウィンドウで表示します。[フィルター] タブに移動し、ハイパス フィルターを 1 ヘルツ、ローパス フィルターをヘルツ、ノッチ フィルターを 50 または 60 ヘルツに設定します。
データを検査し、発作間期てんかん性放電またはIEDの部分を特定します。EEGデータとMEGデータの両方で発生する各IEDのピークをマークします。IEDでEEGデータの一部でHFOを自動検出するアルゴリズムを実行し、検出されたHFOをソフトウェアにインポートしてデータを視覚化します。検出されたHFOイベントを確認するには、EEG、MEG、および周辺機器の記録を、ページあたり2秒の垂直方向に整列されたウィンドウで表示します。[フィルター]タブに移動し、ローパスフィルターを250ヘルツに、ハイパスフィルターを80ヘルツに設定します。
検出された HFO がアーティファクトによるものではないことを確認するには、周辺機器の記録に同時アクティビティーがないことを確認します。さらに、EEG信号とMEG信号の両方で発生するHFOイベントのみを考慮し、マークされたIEDと重複しないHFOは無視します。次に、患者のMRIをセグメント化し、脳画像解析ソフトウェアを使用して皮質表面を取得し、境界要素法でフォワードモデルを推定します。
HFO イベントごとに、平均法または wMEM 法のウェーブレット最大エントロピーを使用して、EEG データと MEG データの両方でソース ローカリゼーションを実行します。イベント期間に沿ってローカライズ結果を平均して、ソースローカライゼーションマップを取得します。最後に、EEGデータとMEGデータの両方を使用して、最大活性化振幅の60%のしきい値を適用して、皮質表面のHFOゾーンを視覚化します。