MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2053537745 · doi:10.1159/000336332

Novel Application of EEG Source Localization in the Assessment of the Penumbra

2012· article· en· W2053537745 sur OpenAlexaboutno aff
Thanh G. Phan, Timur E. Gureyev, Yakov I. Nesterets, Henry Ma, Dominic Thyagarajan

Notice bibliographique

RevueCerebrovascular Diseases · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAcute Ischemic Stroke Management
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPenumbraElectroencephalographyVoxelMedicineWhite matterHemiparesisArtificial intelligenceRadiologyAngiographyComputer scienceIschemiaMagnetic resonance imagingCardiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The ischemic penumbra has been operationally defined as the mismatch between transit time of contrast and low cerebral blood volume [1,2]. Recently, authors have described the use of continuous electroencephalography (EEG) as an alternative method to monitor the ischemic penumbra [3]. This method has the drawback of not providing an image of the penumbra. In this case report, we describe a novel application of EEG source localization, using routine EEG data, to provide a topographical image of the ischemic penumbra.EEG was performed using a skull-based cap according to the 10-20 system. Low-resolution electromagnetic tomography (LORETA) [4] computations were carried out to depict the current density map/neuronal activity on the cortical gray matter in a realistic 4-compartment model of the head that included the scalp, skull, cerebral spinal fluid and brain tissue. The sLORETA software [4] uses the digitized Montreal Neurological Institute 152 template for calculating the 3-dimensional localization of electrical activity in the brain. The current implementation of the sLORETA algorithm uses a total of 6,239 gray-matter voxels with a resolution of 5 mm3 (available at http://www.uzh.ch/keyinst/loreta.htm). The lead field for this realistic head model was computed using the boundary element method [4,5].The patient is a 56-year-old female who presented with sudden onset of right-sided hemiparesis and aphasia. CT angiography showed evidence of occlusion of the left middle cerebral artery (fig. 1). The first EEG was performed as the patient was given a bolus of recombinant tissue-type plasminogen activator; this occurred 3.5 h after stroke onset. The patient made a dramatic clinical recovery after half an hour of recombinant tissue-type plasminogen activator administration. The National Institutes of Health Stroke Scale improved by 10 points (initial score was 12). Follow-up magnetic resonance angiography shows complete recanalization and infarction in the territory of the left middle cerebral artery.The initial EEG showed delta wave over the left frontotemporal region. The spectral analysis using sLORETA showed a large region of elevated electrical activity at low temporal frequencies (fig. 1, 2) in keeping with cortical regions with mean transit time greater than 4 s but showed no abnormalities in the temporal lobe (mean transit time <4 s) or deep gray-matter nuclei. This region was distinct from the infarct seen on the follow-up magnetic resonance scan. Two days after stroke onset, the EEG showed resolution of the delta wave over the left frontotemporal region.This case report is the first description of the application of the EEG source localization method LORETA for the assessment of the ischemic penumbra. In our case both the EEG and the EEG source localization method provided similar data on the region of brain dysfunction. In this patient, the LORETA image underestimated the true extent of the perfusion deficit, particularly in the deep nuclei and the temporal lobe. These technical issues arise in early development of this software, and it is anticipated that in future versions these can be improved. The LORETA method has an advantage in that it offers a pseudoimage of brain activity and thus does not require an expert EEG reader. Furthermore, the abnormal EEG activity may be monitored continuously in real time, unlike conventional imaging techniques. A potential application of this method is in the area of recanalization of large artery occlusion. This paper describes an opportunistic chance to observe the evolution of arterial status and clinical deficit. It is a single case report, and thus the observation described here will require further study.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,314
Score d'incertitude au seuil0,208

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,009
Tête enseignante GPT0,264
Écart entre enseignants0,255 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations14
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueCerebrovascular DiseasesMême sujetAcute Ischemic Stroke ManagementTravaux en français237 207