盲源分离技术在常规头皮脑电图中定位癫痫发作起始点的应用性能

《Journal of Neurology》：Performance of blind source separation in localizing seizure onset from routine scalp-EEG

癫痫发作源定位研究利用低密度头皮脑电图，通过FastICA、InfoMax和SOBI三种盲源分离算法，分析20例癫痫患者术前立体电图确定的发作源定位区（SOZ）数据，发现InfoMax算法在300秒窗口时长下，最佳BSS成分定位准确率达13/20（8/10患者），中位距离29.9毫米，显著优于其他方法。

　　

摘要

目的

盲源分离（BSS）技术，即通过将信号分解为混合源来研究其起源，目前在癫痫源成像领域仍尚未得到充分探索。我们评估了该技术在多种环境下利用常规低密度头皮脑电图（EEG）提取癫痫发作成分（定位癫痫发作起始区SOZ）的能力。

方法

我们分析了10名患者的20次癫痫发作数据，这些患者的癫痫发作起始区通过立体EEG明确界定，并且在手术或射频热凝治疗后均不再发作。我们使用FastICA、InfoMax和SOBI算法，在临床和EEG确定的癫痫发作前10秒、30秒及300秒的时间段内进行了盲源分离计算。将分离出的成分分为“癫痫性”和“非癫痫性”两类。对于每次计算结果，最清晰的癫痫性成分被标记为“最佳BSS成分”；在增强癫痫性放电特征时，每次发作中还有一个成分被进一步标记为“独特成分”。我们测量了各成分定位点与SOZ之间的距离，并评估了不同成分之间的定位一致性。

结果

在360次盲源分离计算（共8164个成分）中，“癫痫性”成分中有38.5%的定位结果位于脑叶内（平均距离：44.4毫米）；“最佳BSS成分”中有48.2%的定位结果位于脑叶内（平均距离：36.8毫米）；“独特成分”中有56.7%的定位结果位于脑叶内（平均距离：28.9毫米）；而“非癫痫性”成分中仅有17.9%的定位结果位于脑叶内（平均距离：62.9毫米）。InfoMax算法在癫痫发作前300秒的时间段内进行计算时获得了最高的F分数。

结论

在上述条件下，“最佳BSS成分”在20次癫痫发作中的13次中成功定位了SOZ（10名患者中有8例），中位距离为29.9毫米。

意义

InfoMax算法通过使用更长的时间窗口，提高了常规头皮EEG对癫痫发作起始区的定位精度。