Ausbreitungsanalyse von epileptischen Anfällen

Dieser Antrag ist die Überarbeitung eines alten Antrags FWF Projekt Nr. P 21619-N13 "Epileptic seizure propagation analysis". Wir haben einige Änderungen vorgenommen, und Prof. Christoph Baumgartner, ein bekannter Arzt und Forscher auf dem Gebiet der Epilepsie, verstärkt nun unser Team. Bei therapierefraktären Epilepsiepatienten kann ein resektiver neurochirurgischer Eingriff eine erfolgreiche Behandlung ermöglichen. Für die genaue Lokalisation des epileptischen Fokus werden präoperativ EEG-Daten aufgenommen und von Neurologen visuell analysiert. Die Analyse dieser Daten ist sehr kompliziert und zeitaufwendig. Das geplante Forschungsprojekt schlägt eine automatisierte Fokuserkennung und Ausbreitungsanalyse von epileptischen Anfällen im Rahmen dieses präoperativen Monitorings mit Methoden der Zeitreihenanalyse vor. Basierend auf invasiven und Skalp EEG Daten sollen während epileptischer Anfälle zeitliche und örtliche Abhängigkeiten zwischen Gehirnregionen ermittelt und analysiert werden. Letztlich soll Ärzten damit eine Hilfe bei der schwierigen Interpretation dieser EEG-Signale zur Verfügung gestellt werden. Das geplante Forschungsprojekt besteht aus den folgenden Teilen: 1. In einem ersten Schritt soll die zeitliche Struktur der zugrunde liegenden EEG-Signale, die als Biosignale hoch instationär sind, untersucht werden. Dynamische Segmentierung und Methoden zur Erkennung von lokaler Stationarität kommen hierbei zum Einsatz. 2. Darauf aufbauend sollen Algorithmen entwickelt werden, die die Zahl, der tatsächlich verwendeten Kanäle, reduzieren. Hier würden sich beispielsweise Methoden wie der An-Algorithmus, die eine dynamische Kanal- Selektion vornehmen, eignen. Außerdem ist beabsichtigt, mittels dynamischer Faktormodelle die Tatsache zu modellieren, dass die von einer Quelle ausgehenden elektrischen Signale von mehreren Elektroden aufgezeichnet werden. 3. Mittels graphischer Modelle und geeigneter Abhängigkeitsmaße sollen dann die Kopplungseffekte zwischen den einzelnen Elektroden analysiert werden. Der Verlauf der erhaltenen Abhängigkeiten soll Hinweise für die Lokalisation des Fokus und die Ausbreitung des Anfalls geben. Neurophysiologische Informationen sollen dabei in die Modellierung einfließen. 4. Wir wollen auch untersuchen, wann Skalp EEG Daten ausreichend sind, und wann invasive EEG Daten wirklich neue Informationen liefern. Weiters wollen wir die Informationen aus den EEG Untersuchungen mit anderen Untersuchungsmethoden vergleichen.

Dieses Projekt behandelte quantitative Zugänge in der prächirurgischen Epilepsiediagnostik. Es führte zur Entwicklung von vier automatischen Methoden zur epileptischen Ausbreitungsanalyse im invasiven EEG (Elektrocorticographie, ECoG), die die Bestimmung der Anfallsursprungszone (seizure onset zone, SOZ) und der initialen Anfallsausbreitung erlauben.Epilepsien befinden sich unter den häufigsten neurologischen Erkrankungen und sind durch wiederkehrende, unprovozierte Anfälle gekennzeichnet. Im Fall von fokaler Epilepsie sind Anfälle durch abnorme, synchronisierte neuronale Entladungen in umschriebenen Netzwerken in einer Hemisphäre charakterisiert. Etwa ein Drittel aller Patienten mit fokaler Epilepsie sprechen nicht auf antiepileptische Medikation an, und Epilepsiechirurgie ist zu einer wertvollen Behandlungsmöglichkeit in diesen Fällen geworden. Die prächirurgische Diagnostik stützt sich auf Langzeit-Video-EEG-Monitoring, aber die Oberflächen-Elektroenzephalographie (EEG) ist oft durch Bewegungsartefakte, Unterdrückung von hohen Frequenzen und geringer räumlicher Auflösung eingeschränkt. Im Gegensatz erlauben invasive subdurale Streifenelektroden (ECoG) eine bessere Identifikation der SOZ. Da die visuelle Befundung der ECoG-Aufnahmen zeitintensiv und stark subjektiv ist, sind computergestützte Ansätze zur epileptischen Ausbreitungsanalyse klinisch erwünscht.Zu diesem Zweck wurden drei Zugänge zur epileptischen Ausbreitungsanalyse entwickelt, erfolgreich auf einen Patienten angewandt und mit den klinischen Ergebnissen verglichen: Erstens erlaubt die Erkennung von iktalen hochfrequenten Schwingungen (high-frequency oscillations, HFOs) die Identifizierung der HFO-generierenden Zone, die stark mit der SOZ korreliert.Zweitens macht die Anwendung von Kausalitätsmaßen im Kontext der autoregressiven (AR) Modellierung die Bestimmung der SOZ möglich. Hierbei wird die initiale Ausbreitung von hyper-synchroner epileptischer Aktivität durch Pfeile angezeigt, die von der SOZ wegzeigen. Drittens liefern die Segmentierung der individuellen Kanäle und die Klassifikation der Segmente hinsichtlich ihres epileptogenen Charakters die SOZ und die initiale Anfallsausbreitung. Der zeitliche Versatz des Starts der epileptischen Aktivität auf den einzelnen Kanälen ist ein Indikator für die Anfallsausbreitung. Die Kanäle, die zuerst epileptische Aktivität aufweisen, markieren die SOZ.