Klasifikace fokální kortikální dysplazie z invazivního EEG

Abstract

Rozsah chirurgického výkonu při léčbě farmokorezistentní epilepsie na podkladě fokální kortikální dysplazie (FCD) je plánován i dle znalosti jejího podtypu (I. a~II.). Konkrétní podtyp FCD lze ale s jistotou potvrdit až pooperačně histologickým zkoumáním odebrané tkáně. Předoperační monitorace podezřelé oblasti pomocí intrakraniálního EEG (iEEG) může odrážet elektrofyziologický charakter léze. Cílem práce bylo rozpoznání a kvantifikace specifických vzorců, které umožní odlišit FCD podtypy již před resekčním výkonem. Byly analyzovány mnohahodinové iEEG záznamy u 27 pacientů, ve kterých byl sledován výskyt několika typů epileptiformní aktivity. Sledované parametry byly statisticky porovnávány mezi skupinami pacientů a fází cirkadiánního rytmu. Na rozdíl od FCD I. typu výskyt specifických vzorců u II. typu signifikantně roste během spánku. Kombinací parametrů byl sestaven a křížově validován zobecněný linearizovaný model (GLM), který na testovaném souboru dat dosáhl 100 % úspěšnosti v odlišení typu FCD. Práce prokázala rozdílné elektrofyziologické chování jednotlivých FCD podtypů, což lze využít pro spolehlivou předresekční stratifikaci lézí.Epilepsy surgery of patients with focal cortical dysplasia (FCD) is planned to depend on the sub-type of malformation (I. and II.). However, the predicted sub-type can be fully confirmed by the post-surgery histology. Pre-surgery monitoring of suspect lesion using intracranial EEG (iEEG) may reflect electrophysiological attributes of sub-types. Therefore, the goal of the thesis has been identification and quantification of specific markers, that have allowed recognizing FCD sub-types before resection. Long-term iEEG recordings of 27 patients were analysed to the parametrisation of specific epileptiform activity patterns. The patterns have been statistically compared between patient groups and circadian phases. Instead of FCD type I. the occurrence of specific waveforms significantly grown in the sleep period for type II. An appropriate combination of parameters has been used to the training of the generalized linear model, which successfully classified FCD sub-types in 100 % cases in the cross-validation process. This thesis proves different electrophysiological behaviour of FCD sub-types, that can be used to pre-surgery stratification of the lesion.