Zoomed MRI Guided by Combined EEG/MEG Source Analysis: A Multimodal Approach for Optimizing Presurgical Epilepsy Work-up and its Application in a Multi-focal Epilepsy Patient Case Study
Notice bibliographique
Résumé
In recent years, the use of source analysis based on electroencephalography (EEG) and magnetoencephalography (MEG) has gained considerable attention in presurgical epilepsy diagnosis. However, in many cases the source analysis alone is not used to tailor surgery unless the findings are confirmed by lesions, such as, e.g., cortical malformations in MRI. For many patients, the histology of tissue resected from MRI negative epilepsy shows small lesions, which indicates the need for more sensitive MR sequences. In this paper, we describe a technique to maximize the synergy between combined EEG/MEG (EMEG) source analysis and high resolution MRI. The procedure has three main steps: (1) construction of a detailed and calibrated finite element head model that considers the variation of individual skull conductivities and white matter anisotropy, (2) EMEG source analysis performed on averaged interictal epileptic discharges (IED), (3) high resolution (0.5 mm) zoomed MR imaging, limited to small areas centered at the EMEG source locations. The proposed new diagnosis procedure was then applied in a particularly challenging case of an epilepsy patient: EMEG analysis at the peak of the IED coincided with a right frontal focal cortical dysplasia (FCD), which had been detected at standard 1 mm resolution MRI. Of higher interest, zoomed MR imaging (applying parallel transmission, 'ZOOMit') guided by EMEG at the spike onset revealed a second, fairly subtle, FCD in the left fronto-central region. The evaluation revealed that this second FCD, which had not been detectable with standard 1 mm resolution, was the trigger of the seizures.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».