Kennzeichnung einen wichtigen Meilenstein auf dem Weg zur Erreichung der Ziele des NIH BRAIN initiative, die Forschung von der Carnegie Mellon ‘ s Biomedical Engineering-Abteilung Kopf Bin, Er schreitet mit hoher Dichte, die Elektroenzephalographie (EEG) als das zukünftige Paradigma für das dynamische funktionelle Neuro-Bildgebungs-Datenbank.
Die NIH Brain Research through Advancing Innovative Neurotechnologies (BRAIN) Initiative motiviert Forscher zu “produzieren ein Revolutionär neues, dynamisches Bild vom Gehirn, zum ersten mal gezeigt, wie die einzelnen Zellen und komplexe neuronale schaltkreise interagieren in Zeit und Raum.” Eine ideale Technik für funktionale menschliche Gehirn, Bildgebung—eine von der initiative top-Prioritäten—würde zeigen die Aktivität des Gehirns mit hoher zeitlicher Auflösung, hohe räumliche Auflösung und große räumliche Abdeckung.
Carnegie Mellon ‘ s Er hat einen großen Sprung nach vorn für den Bereich der funktionellen hirnbildgebung. Eine NIH-finanzierte Studie über mehrere Jahre und untersuchen Dutzende von Patienten mit Epilepsie hat eine neuartige Quelle imaging-Technologie, die verwendet high-density-EEG-Aufzeichnungen auf der Karte zugrunde liegenden neuronalen Netzen. Veröffentlicht in Nature Communications, dieser Forschung ist ein großer Schritt in Richtung zur Gründung der Fähigkeit, dynamisch Bild der menschlichen Gehirnfunktion und Dysfunktion. Dies könnte wichtige Einblicke in die beiden, wo und wie die zugrunde liegenden Informationen-Verarbeitung erfolgt.
EEG ist seit Jahren eines der effektivsten funktionellen Methoden zur human brain mapping. Es dauert Lesungen in einer Angelegenheit von Millisekunden, doch die Technik kämpft noch immer mit der Bestimmung der räumlichen Ausdehnung der Aktivität im Gehirn. Der vorgeschlagene Ansatz, indem Er und sein team genau schätzen kann zum ersten mal die Größe und der Umfang der aktiven Bereiche innerhalb des Gehirns mit Hilfe von high-density EEG, sowie die Wechselwirkungen zwischen Regionen, die funktionell zusammenhängen. Ihre Ergebnisse wurden validiert mit klinischen Aufnahmen an der Mayo-Klinik, die Analyse von insgesamt 1,027 EEG spikes und 86 Anfälle aufgezeichnet von 36 Patienten.
Die team-Methode, genannt die schnelle räumlich-zeitliche iterative reweighted edge-sparsity (SCHNELL-IRES) – Technik, nutzt maschinelles lernen, um Objektiv zu schätzen, signal-Quellen und-Aktivität, wie Sie im Laufe der Zeit variieren. Im Gegensatz zu vor-imaging-Techniken, es braucht keine ad-hoc-Algorithmus oder menschliche intervention für die Bestimmung der Quelle, Umfang und erfordert nur einen minimalen, intuitive Eingabe von ärzten.
SCHNELL-IRES könnte haben einen großen Einfluss auf die Forschung und Behandlung von verschiedenen neurologischen und psychischen Erkrankungen wie Alzheimer, Parkinson, Schlaganfall, chronische Schmerzen und sogar Depressionen. Jedoch, diese Methode ist einzigartig und die meisten sofort wirkungsvoll für Patienten mit pharmakoresistenter Epilepsie.
Rund ein Prozent der Weltbevölkerung leidet an Epilepsie, und rund ein Drittel der Fälle sind drug-resistent, erfordern chirurgische intervention. Doch bis heute gibt es keine aktuelle nicht-invasive bildgebende Modalität hat die räumliche Spezifität zur genauen Bestimmung der epileptogenen zone (EZ), die für die minimale Menge an Gewebe, die entfernt werden müssen, um halt Anfälle.
“Durch die Analyse von Epilepsie-Netzwerke mit unserem Vorschlag für ein SCHNELL-IRES-framework, wir haben gezeigt, dass die EZ kann Objektiv bestimmt und der Blutdruck mit hoher Präzision von der Kopfhaut high-density-EEG-Aufzeichnungen”, schrieb Er und seine co-Autoren.
Gibt es Erkenntnisse validiert wurden gegen die Messwerte der konventionellen invasiven intrakraniellen Aufnahmen und chirurgischen Ergebnisse von jedem Patienten, erweist sich SCHNELL IRES Wirksamkeit.
Die Studie markiert auch das erste mal high-density-EEG wurde benutzt, um zu untersuchen epileptische Anfälle. Die mehr leistungsstarke imaging-Technologie, Verpackung mehr als das doppelte der Elektroden im Allgemeinen in einer klinischen Einstellung, ist jetzt verfügbar, um Patienten, die an der Mayo-Klinik. Er glaubt, dass innerhalb der nächsten fünf Jahre, die FAST-IRES-Methoden beginnen, um Einfluss auf die Art, wie wir verstehen, eine Reihe von neurologischen Erkrankungen.
“Diese Arbeit zeigt, dass die EEG source imaging kann die nicht-invasive high-räumlich, mit hoher zeitlicher Auflösung paradigm for human brain imaging-Technologie, ein wichtiges Ziel der BRAIN-Initiative.”, sagte Er, und er diente als Mitglied des NIH BRAIN Multi-Rat-Arbeitsgruppe von 2015-2019.
