„Functional connectivity networks" | Neuro-Depesche 12/2015

EEG-Tool erlaubt automatisierte Diagnose

Einen probabilistischen Ansatz zur Diagnose einer Epilepsie bei Kindern unter automatisierter Auswertung der EEG-Daten in Bezug auf die „Functional connectivity networks“ (FCN) stellten US-Wissenschaftler vor.

Bei diesem technisch/mathematisch komplexen Verfahren werden die (zeitlich hoch aufgelösten) EEG-Daten in Multikanal-EEG-Segmente zerlegt, die auf epilepsietypische Merkmale analysiert und anhand der Elektrodenabstände in einen räumlichen Zusammenhang mit verschiedenen Kortexarealen gestellt werden. Daraus lassen sich funktionelle Konnektivitätsnetzwerke (FCN) konstruieren, die nach einem „Mapping“ in Graphen automatisiert auf die Epilepsiewahrscheinlichkeit analysiert werden können. Mit diesem Verfahren wurden in einer kleinen Pilotstudie nun die EEG-Daten von elf Kindern mit einer Epilepsie und 7 Kontrollpersonen ausgewertet. Epilepsie-typische Segmente konnten mit einer Sensitivität von 77,4% und einer Spezifität von 96,7% (Genauigkeit: 81,3%) identifiziert werden.
Es ergab sich in der durchschnittlichen Konnektivitätsstärke der FCN ein signifikanter Unterschied zwischen der Patienten- und Kontrollgruppe (p < 0,0001). Bei zwei fälschlich als gesund klassifizierten Patienten konnte eine pädiatrische Epilepsie hier mit einer Sensitivität von 81,8% und einer Spezifität von 100%, mithin einer Genauigkeit von 88,8% diagnostiziert werden – ohne jegliche Kenntnis der klinischen Merkmale der Patienten. JL

Kommentar

Feintuning der Algorithmen und Replikation in größeren Studien vorausgesetzt, kann eine Epilepsie mit diesem automatisierten FCN-Verfahren offenbar ressourcenschonend und sehr zuverlässig diagnostiziert werden – ohne Langzeit-EEG-Aufzeichnungen, ohne persönliche zeitaufwändige EKG-Beurteilungen und ohne zusätzliche invasive Maßnahmen.

Quelle:

Sargolzaei S et al.: A probabilistic approach for pediatric epilepsy diagnosis using brain functional connectivity networks. BMC Bioinformatics 2015; 16 (Suppl 7): S9 [Epub 23. Apr.; doi: 10.1186/1471- 2105-16-S7-S9]

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