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Dissertação

{en=Functional connectivity measures of scalp EEG and multimodal EEG-fMRI integration in epilepsy} {} EVALUATED

Detalhes: {pt=Pensa-se que os ataques epilépticos são gerados e evoluem devido a uma anomalia na sincronização da actividade de populações neuronais, reflectindo a sua conectividade funcional. Portanto o estudo destas sincronizações pode dar informações importantes sobre os processos que governam estas crises. Poderá ser particularmente útil a obtenção de métricas de sincronização dos sinais usualmente gravados no Electroencefalograma (EEG). Neste trabalho, diferentes métodos foram desenvolvidos para extrair métricas de sincronização dos sinais de EEG. Estes métodos foram aplicados a dados de EEG medidos num paciente com crises de ausência com uma predominância incomum do hemisfério esquerdo do cérebro na actividade ponta-e-onda cerebral. A evolução destas métricas foi analisada ao longo do tempo, durante períodos ictais e interictais, como também ao longo do espaço, através de topografias no escalpe. A sincronização entre pares de eléctrodos próximos e distantes foi comparada para diferentes bandas de frequência. As métricas foram extraídas dos dados de EEG simultaneamente adquiridos com o fMRI, e foram usadas como regressores do General Linear Model (GLM) aplicado aos dados de fMRI. Foi feita uma comparação bayesiana de modelos, que incluem as métricas de sincronização propostas e outras métricas de EEG usadas anteriormente, com o objectivo de identificar qual a métrica que modela melhor as dinâmicas do sinal BOLD durante uma crise epiléptica., en=Epileptic seizures are thought to be generated and to evolve due abnormal synchronization of the activity of neuronal populations, which reflects their functional connectivity. Therefore the study of these synchronizations may give valuable insights about the processes that rule these seizures. In particular, it would be useful to obtain measures of synchronization from the commonly recorded Electroencephalogram (EEG) signals. More specifically, these should be investigated as potential predictors of simultaneously recorded Blood-oxygen-level dependent (BOLD) signals measured using functional Magnetic Resonance Imaging (fMRI). In this work, different methods were developed to extract synchronization metrics out of EEG signals. These methods were then applied to EEG data recorded from a patient that has absence seizures with an unusual left hemisphere predominance in the associated spike-and-wave brain activity. The evolution of these metrics was analyzed over time, during ictal and inter-ictal periods, as well as in space, across the scalp topographies. The synchronization between close and distant pairs of electrodes was compared for different frequency bands. The metrics were extracted from the EEG data recorded simultaneously with fMRI, and used as regressors of interest in a General Linear Model analysis done of the fMRI data. A Bayesian model comparison was performed, between the proposed synchronization metrics and other previously used EEG metrics, with the aim to identify which metric best models the BOLD dynamics during an epileptic seizure.}
Keywords: {pt=Epilepsia, crises de ausência, conectividade funcional, sincronização, EEG, BOLD-fMRI, en=Epilepsy, absence seizures, functional connectivity, synchronization, EEG, BOLD-fMRI}

Discussão: julho 3, 2014, 10:0