Keresési eredmények

Ideggyógyászati Szemle

2016. MÁRCIUS 30.

Egyedi loreta-abnormalitások vizsgálata idiopathiás generalizált epilepsziákban

CLEMENS Béla, PUSKÁS Szilvia, BESENYEI Mónika, KONKÁDOR István, HOLLÓDY Katalin, FOGARASI András, BENSE Katalin, EMRI Miklós, OPPOSITS Gábor, KOVÁCS Noémi Zsuzsanna, FEKETE István

Idiopathiás generalizált epilepsziában (IGE) gyűlnek az agykérgi ictogen állapotra vonatkozó strukturális és funkcionális képalkotó vizsgálatok eredményei, de a kvantitatív EEG (qEEG) -jellemzőket csak csoportszinten vizsgálták. Munkánkban az EEG-háttértevékenység egyedi vonásait vizsgáltuk IGE-betegekben, gyógyszermentes és antiepileptikummal kezelt állapotban. Prospektív vizsgálatban IGE-betegek nyugalmi- ébrenléti EEG-aktivitását elemeztük gyógyszermentes állapotban és a gyógyszeres kezelés 3–6. hónapja között. Emellett retrospektíve gyűjtött IGE-betegekben a qEEG-lelet állandóságát is vizsgáltuk. Tizenkilenc csatornás EEGfelvételekből betegenként összesen kétpercnyi háttértevékenységet elemeztük LORETA (Low Resolution Electromagnetic Tomography) módszerrel. A LORETA-aktivitás abszolút értékeit Z-transzformációnak vetettük alá, majd színkódoltan, MRI-templáton jelenítettük meg. A [+3Z] és [–3Z] közti intervallumon kívül eső értékeket kórosnak minősítettük. 1. Gyógyszermentes állapotban a LORETAlelet kóros volt a betegek 41–50%-ában. 2. A kóros esetekben nagy interindividuális változatosság jelentkezett. 3. IGEbetegek többségében a kóros aktivitást mutató agykérgi terület kétoldali és szimmetrikus volt. 4. A maximális eltérés a legtöbb IGE-betegben a frontális vagy temporalis kéregben jelentkezett. 5. A rohammentesség többnyire LORETAnormalizációval járt, a perzisztáló rohamok perzisztáló LORETA-abnormalitással. 1. A gyógyszermentes állapotban talált kóros LORETA-leletek a tartósan fennálló agykérgi ictogen állapotot jelzik. 2. A maximális individuális LORETA-abnormalitás lokalizációja megegyezik az irodalomból ismert strukturális agyi eltérések lokalizációjával és a rohamok kiindulásának helyével. 3. A gyógyszerhatás elemzése segíthet a gyógyszerre reagáló és nem reagáló betegek közti különbség vizsgálatában.

Ideggyógyászati Szemle

2019. MÁRCIUS 30.

[Kérgi területek közti kapcsoltság és másodlagos generalizációra való hajlam]

DÖMÖTÖR Johanna, CLEMENS Béla, EMRI Miklós, PUSKÁS Szilvia, FEKETE István

[ Betegek és módszerek - Adatbázisunkból 131 parciális epilepsziás beteget gyűjtöttünk ki, akikből a rohamspekt­rum alapján hat betegcsoportot képeztünk: kizárólag egyszerű parciális rohamok (sp), kizárólag komplex parciális rohamok (cp), sp és cp betegek összevont csoportja (spcp), egyszerű parciális rohamok generalizációval és a nélkül (spsg), komplex parciális rohamok generalizációval és a nélkül (cpsg), kizárólag másodlagosan generalizált rohamok (sg). A 21 csatornás, éber-relaxált állapotban elvezetett interictalis EEG háttértevékenységből betegenként összesen 3 percet elemeztünk a LORETA Source Correlation szoftverrel. Féltekénként 23 agykérgi régió (ROI) egymás közötti korrelációját vizsgáltuk (EEG funkcionális konnektivitás, EEGfC) a jobb és bal féltekén belül, 1-25 Hz között 1 Hz szélességű frekvenciasávokban. A Pearson-korrelációs koefficienseket életkorra korrigáltuk és Z-transzformáltuk. A csoportokat t-tesztek segítségével hasonlítottuk össze. A statisztikailag szignifikáns (korrigált p<0.05) EEGfC-értékekből előálló hálózati mintákat elemeztük. Eredmények - Nagyobb EEGfC-értékekből származó túlkapcsoltság jelentkezett specifikus frekvenciákon (spsg > sg; cpsg > cp) és számos frekvencián (sg > spcp). Az eredmények a motoros és több, nem motoros kérgi terület közti túlkapcsoltságot tükrözik a betegekben, akiknek másodlagosan generalizálódó rohamai vannak. Túlkapcsoltság igazolódott a medialis parietooccipitalis régiók és a féltekék lateralis részei között is. Következtetés - Az interictalis állapotban mért hálózati túlkapcsoltság összefügg a másodlagos generalizációra való hajlammal.]

Ideggyógyászati Szemle

2017. MÁJUS 30.

EEG-alapú agyi hálózatok 14 neurológiai betegségben

DÖMÖTÖR Johanna, CLEMENS Béla, CSÉPÁNY Tünde, EMRI Miklós, FOGARASI András, HOLLÓDY Katalin, PUSKÁS Szilvia, FEKETE Klára, KOVÁCS Attila, FEKETE István

Bevezetés - Az agyi betegségek nagy részében eddig nem kutatták módszeresen az agyi hálózati működést. Célkitűzés - EEG funkcionális konnektivitás (EEGfC) -vizsgálata 14 neurológiai betegségben. Betegek - Klinikai és EEG-adatbázisokból a 14 betegcsoport valamelyikébe sorolható betegeket és úgynevezett rutin-EEG-felvételeiket gyűjtöttünk. A klinikai adatok és az EEG-k revíziója után azon betegek EEG-felvételeit elemeztük, akikben a vizsgálni kívánt betegség mellett jelentős komorbiditás, gyógyszerhatás nem volt. EEG-elemzés - A nyugalmi-ébrenléti állapotot tükröző EEG-tevékenységből betegenként összesen 3 percet elemeztünk. Low Resolution Electromagnetic Tomography (LORETA) program segítségével áramforrás-sűrűséget (current source density, CSD) számítottunk 2394 voxelben. Az egy voxelben előálló CSD-értékek idősorai között Pearson-korrelációt számítottunk. Adatösszevonás után féltekénként 23 agykérgi régió egymás közti korrelációját vizsgáltuk a jobb és bal féltekén belül, a LORETA Source Correlation (LSC) szoftver segítségével. A számításokat 1-25 Hz között, a hagyományos EEG-frekvenciasávokban és 1 Hz szélességű sávokban végeztük. Az egyes kapcsolatok erősségét saját normatív adatbázisunk (kontrollcsoport) ugyanígy előállított LSC-adataival hasonlítottuk össze (t-tesztek). A Bonferroni szerint korrigált p<0,05 értékeket statisztikailag szignifikánsnak vettük, és hálózatok formájában ábrázoltuk. Eredmények és következtetés - Csoportspecifikus mintákat, továbbá a vizsgált csoportokra nézve közös hálózati mintákat találtunk. Az a-sávban alulkapcsoltság, a d-θ sávban és a felső b-sávban túlkapcsoltság volt a leggyakoribb lelet. Az a-sávban észlelt alulkapcsoltság részben primer laesiós eredetűnek tűnt, részben a „rich club connections” nem specifikus sérülékenységéről árulkodott. A lassú sávokban észlelt túlkapcsoltság feltehetően az agyi homeosztázis adaptív-kompenzáló működésének jele.

Ideggyógyászati Szemle

2011. SZEPTEMBER 23.

LORETA (Low Resolution Electromagnetic Tomography): háromdimenziós EEG-forráslokalizáló módszer

CLEMENS Béla

A szerző a LORETA (Low Resolution Electromagnetic Tomography) EEG-forráslokalizáló módszert ismerteti vázlatosan, különös tekintettel az irodalomban explicit módon nem részletezett adatokra.

Ideggyógyászati Szemle

2011. MÁRCIUS 20.

EEG-forráslokalizálás LORETA- (Low Resolution Electromagnetic Tomography) módszerrel

PUSKÁS Szilvia

Az elektroencefalográfia (EEG) időbeli felbontása kiváló, de térbeli felbontása rossz. A különböző forráslokalizáló technikák célja az EEG inverz problémájának megoldása, amely a térbeli lokalizáció pontosságát növeli. Az összefoglaló röviden áttekinti a forrásanalízis történetét és a módszerek fő csoportjait. Részletesen bemutatja a LORETA (Low Resolution Electromagnetic Tomography) elosztott forráslokalizáló módszert: áttekinti a technikai alapokat és a módszer lokalizáló pontosságát egyéb inverz technikákkal összehasonlítva. Ismerteti a LORETA validálását egyéb képalkotó technikákkal. Bemutatja a módszer alkalmazási területeit, röviden összefoglalva az egészségesek esetében és a különféle agyi betegségekben leírt LORETAeredményeket. Végül áttekinti a LORETA-módszer jövőbeni felhasználásának lehetőségeit.