解析癫痫发作起始、传播与终止期间 ECoG 中的时空动力学稳定性
神经元与认知
2017-06-27 v1
摘要
理解癫痫中的大脑动力学对于建立严格的控制目标至关重要，这些目标能够启用新的治疗方法来减轻癫痫发作的发生。在 21 名受试者总共 94 次癫痫发作期间获取的多通道皮质脑电图(ECoG)记录中，我们应用动力系统稳定性分析来评估不同时间尺度和脑区的癫痫动力学平衡与不平衡。具体而言，我们考虑由 ECoG 通道捕获的数据的滑动时间窗多元自回归线性近似，其中估计系数矩阵的特征分解描述了不同区域对与特定时间尺度(特征值)相关的时空过程(特征向量)的贡献。有趣的是，我们观察到跨癫痫发作和受试者的特征值演化模式以及缓慢变化(或近似时不变)的特征向量。癫痫发作起始的标志是高频空间信息的增加，少数区域在长时间内对其有贡献。相比之下，癫痫发作终止的特征是动态的突然、短时间变化，许多区域对其有贡献。随着癫痫发作终止，相对稳定的发作期动力学迅速转变为发作后期状态，其标志是相对快速阻尼的振荡。我们的方法提供了癫痫发作时空行为的受试者特异性表征，为发生在不同时间尺度上的动态模式和脑区间功能相互作用提供了新见解。更一般地，我们的方法为指导工程目标的开发提供信息，这些目标可用于部署新的控制策略以预防癫痫演变或加速癫痫终止。
引用
@article{arxiv.1706.08202,
title = {Parsing spatiotemporal dynamical stability in ECoG during seizure onset, propagation, and termination},
author = {Arian Ashourvan and Sérgio Pequito and Ankit N. Khambhati and Steven N. Baldassano and Kathryn A. Davis and Timothy Lucas and Jean M. Vettel and Brian Litt and George J. Pappas and Danielle S. Bassett},
journal= {arXiv preprint arXiv:1706.08202},
year = {2017}
}