癫痫发作的早期预警
来源：中检健康
编辑：中检健康
时间：2021-03-03
癫痫是最常见的神经系统疾病之一，影响着全世界6500多万人。对于癫痫患者来说，癫痫发作就像一枚定时炸弹。它可以发生在任何时间或任何地方，如果癫痫发作发生在危险的情况下（如驾驶），它可以造成致命的危险。
南加州大学维特比工程学院和南加州大学凯克医学院的研究团队正在通过一个强大的新的癫痫发作预测数学模型来解决这一风险问题，这将使癫痫患者能够在5到1小时前发出准确的警告一种可能的癫痫发作，增强了患者的自由度，减少了医疗干预的必要性。
这项研究发表在《神经工程学杂志》上，由USC维特比工程学院生物医学工程研究副教授Dong Song和Song实验室的前博士学位研究员Yu Pen-Ning与Charles Charles合作进行，临床神经外科教授，南加州大学神经修复中心主任。其他作者是工程学系主任大卫·帕卡德（David Packard）和生物医学工程学教授泰德·伯格（Ted Berger），以及克里斯蒂安·赫克（Keck Medical Center）凯克医学中心（USC）全面癫痫计划的医学主任。
该数学模型的工作原理是从患者的植入物中收集的大量脑信号数据中学习。刘和他的团队已经在用植入式设备治疗癫痫患者，这种设备可以实时监测大脑中的电信号，就像脑电图仪（EEG）使用外部电极测量信号一样。新的数学模型可以获得这些数据，并学习每个患者独特的大脑信号，寻找显示“癫痫前期”状态的前体或大脑活动模式，在这种情况下，患者有癫痫发作的风险。.
宋说，新模型能准确预测一小时内是否会发生癫痫发作，使患者能够采取必要的干预措施。
“举个例子，可能很简单，只是提醒病人下个小时就要发作了，所以现在不要开车，或者吃药，或者坐下来，”宋说，“或者，理想的情况是，在未来，我们可以检测癫痫发作，并通过植入式设备向大脑发送电刺激，以防止癫痫发作。”
刘说，这一发现将对公众健康产生重大的积极影响，因为癫痫治疗在过去一年中受到了流行病的严重影响。
他说，目前，对于药物无法控制的药物难治性癫痫患者，可以有选择地入院进行视频脑电图监测。随着流行病的出现，这些选修课已经完全停止了。在过去的一年里，国家癫痫治疗计划已经停止。刘说，这突出了需要一个新的工作流程，通过这个流程，可以在家里获得头皮或硬脑膜电极的脑电图记录，并进行计算和分析。
“因此，我们需要创建一个新的工作流程，而不是把病人带到重症监护室，我们需要从他们家里取得记录，并使用计算模型来做他们在医院里必须做的一切，”刘说，“不仅可以用物理距离来管理病人，而且还可以用只有技术允许的方式来扩展。计算机可以一次分析成千上万的数据，但一个神经学家却不能。
癫痫发作预测模型的工作原理
宋说：“新模型不同于以往的癫痫发作预测模型。它从病人的脑信号中提取线性和非线性信息。性是一个简单的函数，如果你理解了部分，你就能理解整个。”而非线性函数意味着，即使你理解了零件，它在放大时仍有一些无法解释的紧急特征。”
宋说：“对一些患者来说，线性特征更重要，而对另一些患者来说，非线性特征更重要。”
虽然其他模型可以预测短时间范围内（大约几毫秒）的大脑活动，宋说他的团队的模型检查了更长的时间范围。
宋说：“大脑是一个多时间尺度的装置，因此我们不仅需要了解短期内会发生什么，还需要了解未来会发生什么。”
他说，这种模式也是独一无二的，因为它是针对病人的，它提取的信息对每个病人都有重要意义。因为每个大脑都有非常不同的信号来指示“癫痫发作前”的状态。
宋说：“患者之间是不同的，所以为了准确预测癫痫发作，我们需要记录信号，需要观察许多不同的特征，我们需要一个算法来选择最重要的特征进行预测。”。
“我说不出有多激动。在南加州大学，我们一直非常有兴趣尝试创建工具，以提高我们正在治疗的疾病的公共卫生层面，这确实很困难，”刘说。
“在我国和世界许多地区，癫痫专科医生的数量仍然相对较少。尽管他们可以识别脑电图上的许多细微特征，但宋能创建的模型可以识别大规模的附加特征，帮助我们地区和全世界数百万癫痫患者受到影响。”刘说。
关于这项技术的临床相关性，还有两个重要的问题，heck说，他同时也是南加州大学神经修复中心的联合主任。
“其中一个原因是，大多数癫痫患者对下一次癫痫发作充满恐惧和担忧，在最不合适的时候可能会像闪电一样突然发作，比如在公共场所开车或走路。充足的警告提供了“安全机会”的关键警告，赫克说。第二个相关的临床问题是，我们有大脑植入物，这种技术可以增强智能设备，这给我们现有疗法的疗效带来了更大的希望。”
论文链接：Pen-g Yu et al, A sparse multiscale nonlinear autoregressive model for seizure prediction, Journal of Neural Engineering (2021). DOI: 10.1088/1741-2552/abdd43
南加州大学维特比工程学院和南加州大学凯克医学院的研究团队正在通过一个强大的新的癫痫发作预测数学模型来解决这一风险问题，这将使癫痫患者能够在5到1小时前发出准确的警告一种可能的癫痫发作，增强了患者的自由度，减少了医疗干预的必要性。
这项研究发表在《神经工程学杂志》上，由USC维特比工程学院生物医学工程研究副教授Dong Song和Song实验室的前博士学位研究员Yu Pen-Ning与Charles Charles合作进行，临床神经外科教授，南加州大学神经修复中心主任。其他作者是工程学系主任大卫·帕卡德（David Packard）和生物医学工程学教授泰德·伯格（Ted Berger），以及克里斯蒂安·赫克（Keck Medical Center）凯克医学中心（USC）全面癫痫计划的医学主任。
该数学模型的工作原理是从患者的植入物中收集的大量脑信号数据中学习。刘和他的团队已经在用植入式设备治疗癫痫患者，这种设备可以实时监测大脑中的电信号，就像脑电图仪（EEG）使用外部电极测量信号一样。新的数学模型可以获得这些数据，并学习每个患者独特的大脑信号，寻找显示“癫痫前期”状态的前体或大脑活动模式，在这种情况下，患者有癫痫发作的风险。.
宋说，新模型能准确预测一小时内是否会发生癫痫发作，使患者能够采取必要的干预措施。
“举个例子，可能很简单，只是提醒病人下个小时就要发作了，所以现在不要开车，或者吃药，或者坐下来，”宋说，“或者，理想的情况是，在未来，我们可以检测癫痫发作，并通过植入式设备向大脑发送电刺激，以防止癫痫发作。”
刘说，这一发现将对公众健康产生重大的积极影响，因为癫痫治疗在过去一年中受到了流行病的严重影响。
他说，目前，对于药物无法控制的药物难治性癫痫患者，可以有选择地入院进行视频脑电图监测。随着流行病的出现，这些选修课已经完全停止了。在过去的一年里，国家癫痫治疗计划已经停止。刘说，这突出了需要一个新的工作流程，通过这个流程，可以在家里获得头皮或硬脑膜电极的脑电图记录，并进行计算和分析。
“因此，我们需要创建一个新的工作流程，而不是把病人带到重症监护室，我们需要从他们家里取得记录，并使用计算模型来做他们在医院里必须做的一切，”刘说，“不仅可以用物理距离来管理病人，而且还可以用只有技术允许的方式来扩展。计算机可以一次分析成千上万的数据，但一个神经学家却不能。
癫痫发作预测模型的工作原理
宋说：“新模型不同于以往的癫痫发作预测模型。它从病人的脑信号中提取线性和非线性信息。性是一个简单的函数，如果你理解了部分，你就能理解整个。”而非线性函数意味着，即使你理解了零件，它在放大时仍有一些无法解释的紧急特征。”
宋说：“对一些患者来说，线性特征更重要，而对另一些患者来说，非线性特征更重要。”
虽然其他模型可以预测短时间范围内（大约几毫秒）的大脑活动，宋说他的团队的模型检查了更长的时间范围。
宋说：“大脑是一个多时间尺度的装置，因此我们不仅需要了解短期内会发生什么，还需要了解未来会发生什么。”
他说，这种模式也是独一无二的，因为它是针对病人的，它提取的信息对每个病人都有重要意义。因为每个大脑都有非常不同的信号来指示“癫痫发作前”的状态。
宋说：“患者之间是不同的，所以为了准确预测癫痫发作，我们需要记录信号，需要观察许多不同的特征，我们需要一个算法来选择最重要的特征进行预测。”。
“我说不出有多激动。在南加州大学，我们一直非常有兴趣尝试创建工具，以提高我们正在治疗的疾病的公共卫生层面，这确实很困难，”刘说。
“在我国和世界许多地区，癫痫专科医生的数量仍然相对较少。尽管他们可以识别脑电图上的许多细微特征，但宋能创建的模型可以识别大规模的附加特征，帮助我们地区和全世界数百万癫痫患者受到影响。”刘说。
关于这项技术的临床相关性，还有两个重要的问题，heck说，他同时也是南加州大学神经修复中心的联合主任。
“其中一个原因是，大多数癫痫患者对下一次癫痫发作充满恐惧和担忧，在最不合适的时候可能会像闪电一样突然发作，比如在公共场所开车或走路。充足的警告提供了“安全机会”的关键警告，赫克说。第二个相关的临床问题是，我们有大脑植入物，这种技术可以增强智能设备，这给我们现有疗法的疗效带来了更大的希望。”
论文链接：Pen-g Yu et al, A sparse multiscale nonlinear autoregressive model for seizure prediction, Journal of Neural Engineering (2021). DOI: 10.1088/1741-2552/abdd43
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