Ictal phase-amplitude coupling as a biomarker for seizure onset zone in neocortical epilepsy
Notice bibliographique
Résumé
Objective To assess ictal phase–amplitude coupling (PAC) dynamics during seizure generation and explore whether ictal PAC analysis can help identify the seizure onset zone (SOZ) in neocortical epilepsy. Methods We analyzed ictal intracranial electroencephalography recordings from 22 seizures in six patients with drug-resistant neocortical epilepsy who achieved International League Against Epilepsy Class I outcomes following resection surgery. PAC strength was quantified using the modulation index (MI), computed by coupling the amplitude of high-frequency bands (ripples: 80–200 Hz; fast ripples: 200–300 Hz) with the phase of slow-wave bands (1–2 Hz, 2–3 Hz, 3–4 Hz and 4–8 Hz). MI values were compared across SOZ, peri-SOZ (adjacent electrodes), and non-SOZ regions. Localization accuracy was evaluated using the area under the curve (AUC) from receiver operating characteristic curve analysis. Results Across all PAC between ripples and slow wave bands, MI values were significantly higher in the SOZ compared to the peri-SOZ and non-SOZ regions (p < 0.001). During the late phase of seizure onset, MIRipples/4–8 Hz was also significantly higher in the peri-SOZ region than in the non-SOZ region (p < 0.001). MIRipples/4–8 Hz (AUC: 0.853) and MIRipples/3–4 Hz (AUC: 0.846) demonstrated strong SOZ localization performance. MIRipples/3–4 Hz distinguished SOZ from peri-SOZ (AUC: 0.800). Conclusion Elevated MI during seizure onset accurately localized the SOZ in neocortical epilepsy. Ictal PAC may be a useful biomarker for identifying SOZ in neocortical epilepsy.
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 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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 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 | 0,000 | 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 ».