Эпилепсия — наиболее распространенное хроническое заболевание в детской неврологии, при этом примерно у 0,5–1% детей эпилепсия развивается в течение жизни. Еще у 30-40% детей с эпилепсией развивается рефрактерная эпилепсия, особый тип эпилепсии, который не поддается лечению с помощью противоэпилептических препаратов (AED).
Независимо от этиологии дети с рефрактерной эпилепсией неизменно подвергаются различным физическим, психологическим и социальным заболеваниям. Пациентам, у которых приступы трудно контролировать, могут быть полезны немедикаментозные методы лечения, включая хирургическое вмешательство, глубокую стимуляцию мозга и кетогенные диеты.
Таким образом, раннее выявление пациентов, судороги которых не поддаются лечению AED, позволило бы им в подходящее время получать альтернативные методы лечения.Несмотря на то, что идиопатическая этиология является значимым предиктором более низкого риска рефрактерной эпилепсии, часть пациентов с идиопатической эпилепсией все еще может быть невосприимчивой к медикаментозному лечению.Используя новый аналитический метод электроэнцефалографии (ЭЭГ), группа врачей и ученых из Тайваня успешно разработала инструмент для обнаружения определенных особенностей ЭЭГ, часто присутствующих у детей с идиопатической эпилепсией.
Команда разработала эффективный, автоматизированный и количественный подход к раннему прогнозированию рефрактерной идиопатической эпилепсии на основе классификационного анализа ЭЭГ. Анализ ЭЭГ широко используется для исследования заболеваний головного мозга и изучения электрической активности мозга. В ходе исследования набор сегментов ЭЭГ без артефактов был получен из записей ЭЭГ пациентов, принадлежащих к двум классам эпилепсии: хорошо контролируемой и рефрактерной. Для поиска существенно различающих характеристик ЭЭГ и сокращения вычислительных затрат был принят статистический подход, включающий глобальные параметрические характеристики по каналам ЭЭГ, а также во времени.
Затем был выполнен выбор функции на основе коэффициента усиления.Исследование показало значительно более высокие AVG DecorrTime avg и RelPowDelta avg AVG в хорошо контролируемой группе, чем в рефрактерной группе.
Это говорит о том, что рефрактерные пациенты имеют более высокий риск приступов судорог, чем пациенты, находящиеся под хорошим контролем.Основные результаты этого исследования заключаются в следующем:обобщение 10 важных характеристик ЭЭГ в концепцию распознавания и идентификации потенциальной рефрактерной эпилепсии у пациентов с идиопатической эпилепсией на основе классификационного анализа ЭЭГ;разработка диагностического инструмента, концептуально основанного на этих 10 характеристиках ЭЭГ, с использованием модели классификации машины опорных векторов (SVM) для различения хорошо контролируемой идиопатической эпилепсии и рефрактерной идиопатической эпилепсии, что облегчит последующую экспертную визуальную интерпретацию ЭЭГ.
Приветствуются дальнейшие исследования с большим разнообразием (с точки зрения педиатрических и взрослых участников) для расширения надежности и обобщения инструмента. Это исследование было частично поддержано грантом больницы медицинского университета Гаосюн и грантом Министерства науки и технологий Тайваня.