Dissertação

{en=Estimation of the haemodynamic response to epileptic activity in EEG-fMRI data1} {} EVALUATED

{pt=A Imagem funcional por Ressonância Magnética correlacionada com Electroencefalografia (EEG-fMRI) é uma técnica multi-modal de imagiologia com crescente aplicação clínica na avaliação da epilepsia. Neste trabalho é proposta uma nova abordagem à integração de dados de EEG-fMRI, registados em simultâneo, em eventos ictais de epilepsia. Para melhorar a correcção dos artefactos de fMRI nos dados de EEG, foi desenvolvido um algoritmo totalmente automático baseado em ferramentas já existentes. Foi efectuada ICA sobre os dados de EEG e foram aplicadas múltiplas métricas, baseadas em modelos, aos sinais temporais resultantes. Estes foram utilizados para prever o sinal BOLD fMRI utilizando uma abordagem de GLM. Quando comparada com a análise convencional dos dados de fMRI, baseada numa descrição em onda quadrada da actividade da crise, com o método proposto, foram obtidas activações clinicamente válidas e mais significativas para os quatro pacientes estudados. . Em particular, as métricas ponderadas na frequência do EEG obtiveram um melhor desempenho, em concordância com trabalhos teóricos e experimentais anteriores. Em geral, os resultados foram consistentes com as expectativas do neurofisiologista, mas é necessária validação extra utilizando medidas mais directas da actividade da crise. Foi efectuado para um dos pacientes um estudo detalhado da HRF às métricas do EEG. As HRFs estimadas foram mais dispersas temporalmente do que a HRF canónica e a distribuição do seu atraso e a dispersão foram mapeadas ao longo do cérebro do paciente. Sumariamente, este trabalho contribuiu para uma melhor compreensão e integração de dados de EEG-fMRI recolhidos durante crises epilépticas., en=Electroencephalography correlated functional Magnetic Resonance Imaging (EEG-fMRI) is a multi-modal imaging technique with growing application in the clinical evaluation of epilepsy. In this work, a new approach for simultaneously recorded EEG-fMRI data integration of ictal events in epilepsy is proposed. To improve the fMRI artefact correction of EEG data, a fully automated algorithm was developed based on existing tools. Independent component analysis (ICA) decomposition was performed on the corrected EEG data and multiple model based metrics were applied to the resulting time courses. These were used to predict the Blood Oxygen Level Dependent (BOLD) fMRI data using a General Linear Model (GLM) approach. When compared with the conventional fMRI data analysis based on square waveform descriptions of seizure activity, clinically valid and more significant activations were found with the method proposed here, for the four patients studied. In particular, frequency-weighted EEG metrics were found to best describe the BOLD signal, in support of previous theoretical and experimental work. In general, the results were consistent with the neurophysiologist?s expectation, but further validation using more direct measurements of seizure activity is necessary. A detailed study on the hemodynamic response function (HRF) to the EEG metrics was performed for one patient. The HRFs estimated were broader than the canonical HRF and the distributions of its delay and dispersion were mapped throughout the patient?s brain. In summary, this work contributed to a better understanding and improved integration of EEG-fMRI data collected during epileptic seizures.}
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dezembro 14, 2010, 11:0

Publicação

Obra sujeita a Direitos de Autor

Orientação

CO-ORIENTADOR

Alberto Leal

Hospital Psiquiátrico de Lisboa

Investigador Auxiliar

ORIENTADOR

Patrícia Margarida Piedade Figueiredo

Departamento de Física (DF)

Professor Auxiliar