Clinical and methodological advances in EEG-fMRI for epilepsy: a focused review
Notice bibliographique
Résumé
Simultaneous EEG-fMRI is a unique, noninvasive neuroimaging technique that enables high spatial resolution mapping of metabolic changes linked to EEG epileptic discharges in focal and generalized epilepsy, reflected through fMRI signals. It is increasingly recognized as a valuable tool in the presurgical evaluation of drug-resistant epilepsy, supporting the localization of epileptogenic zones, guiding electrode implantation, and informing surgical strategies and outcome prediction, while also revealing important insights into the networks involved in epileptic activity. Advances in artifact removal, automated spike detection, and statistical modeling have improved EEG-fMRI's data quality and clinical utility. It is particularly valuable in diagnostically challenging cases where standard EEG is not localizing, or MRI findings are negative. However, its routine clinical adoption is limited by the complexity of the procedure, the lack of standardized protocols, interpretation criteria, and broader validation across diverse epilepsy populations. This review highlights EEG-fMRI's evolving role in localizing epileptic discharges, emphasizing both methodological and clinical aspects. It covers the process from data acquisition through analysis to statistical interpretation and decision-making, with its application in distinguishing generalized from widespread activity, assessing thalamic involvement in focal epilepsy, evaluating status epilepticus, mapping blood oxygen-level dependent responses in relation to structural lesions, and supporting presurgical planning in complex cases, demonstrating its potential to improve diagnostic precision and treatment outcomes.
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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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 ».