COMUNICACIÓN ORAL | 21 noviembre 2014, viernes | Hora: 15:30
AUTORES
Principe , Alessandro 1; Tauste Campo, Adria 2; Ley Nacher, Miguel 1; Pulido Fontes, Laura 1; Deco , Gustavo 3; Rocamora Zuñiga, Rodrigo 1
CENTROS
1. Servicio de Neurología. Hospital del Mar; 2. Servicio: Neurociencias Computacionales. Universitat Pompeu Fabra (UPF); 3. Servicio: Neurociencias Computacionales. Universitat Pompeu Fabra
OBJETIVOS
La definición de los límites de una red epileptogénica es crucial en la cirugía de la epilepsia. En el 10-15% de todos los pacientes epilépticos la identificación de esta red requiere electrodos intracraneales. La cuantificación de la probabilidad que regiones cerebrales así exploradas participen en la red se introdujo con el “índice de epileptogenicidad” (IE) que depende del espectro frecuencial y se define como relación entre oscilaciones de alta y baja frecuencia. Este enfoque supone que dos regiones participan en la generación de crisis cuando las señales son similares en el dominio frecuencial. Nuestra hipótesis es que dos procesos interactúan copiando trozos de información para su posterior procesamiento. En este caso la sincronización podría ser detectada mediante el reconocimiento de patrones de campo eléctrico.
MATERIAL Y MÉTODOS
Para resolver esta cuestión desarrollamos una codificación que expone únicamente la forma de la señal y adaptamos un método utilizado en compresión de datos para buscar patrones repetidos (dEEG-CTW). Para evaluar la técnica generamos parejas de señales EEG sincronizadas con funciones lineales (EEGart). Finalmente estudiamos datos de electrodos intracraneales de tres pacientes epilépticos implantados mediante SEEG y de uno implantado con electrodos subdurales (EEGreal).
RESULTADOS
La dEEG-CTW fue capaz de determinar los coeficientes de sincronización de EEGart mejor que el IE. Además dEEG-CTW y causalidad de Granger, de manera similar pero no idéntica, destacaron correlaciones en EEGreal que el IE no reveló.
CONCLUSIONES
Estos resultados sugieren que complementar los análisis de dominio frecuencial con el reconocimiento de patrones de campo eléctrico podría ayudar a definir las redes epileptogénicas.
