Topographic movie of intracranial ictal high-frequency oscillations with seizure semiology: Epileptic network in Jacksonian seizures
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: We developed a technique to produce images of dynamic changes in ictal high-frequency oscillations (HFOs) >40 Hz recorded on subdural electroencephalography (EEG) that are time-locked to the ictal EEG and ictal semiology video. We applied this technique to Jacksonian seizures to demonstrate ictal HFO propagation along the homunculus in the primary sensory-motor cortex to visualize the underlying epileptic network. METHODS: We analyzed intracranial ictal EEGs from two patients with intractable Jacksonian seizures who underwent epilepsy surgery. We calculated the degrees of increase in amplitude within 40-80, 80-200, and 200-300 Hz frequency bands compared to the interictal period and converted them into topographic movies projected onto the brain surface picture. We combined these data with the ictal EEGs and video of the patient demonstrating ictal semiology. KEY FINDINGS: The ictal HFOs began in the sensory cortex and appeared concomitantly with the sensory aura. They then propagated to the motor cortex at the same time that focal motor symptoms evolved. As the seizure progressed, the ictal HFOs spread or reverberated in the rolandic region. However, even when the seizure became secondarily generalized, the ictal HFOs were confined to the rolandic region. In both cases, there was increased amplitude of higher frequency bands during seizure initiation compared to seizure progression. SIGNIFICANCE: This combined movie showed the ictal HFO propagation corresponding to the ictal semiology in Jacksonian seizures and revealed the epileptic network involved in seizure initiation and progression. This method may advance understanding of neural network activities relating to clinical seizure generation and propagation.
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Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».