12. Dreiländertagung - Gemeinsame Jahrestagung der Deutschen und Österreichischen Gesellschaft für Epileptologie und der Schweizerischen Epilepsie-Liga

Prof. Dr.

Vorsitz

Anzeichen einer sekundären Fokalisierung genetisch generalisierter Epilepsien

Abstract-Text (inklusive Referenzen und Bildunterschriften) Einleitung: Genetisch generalisierte oder früher idiopathisch genannte Epilepsien zeichnen sich durch im EEG mehr oder weniger generalisierte interiktale und iktale Phänomene, sowie klinisch durch generalisiere Anfälle aus. Im Gegensatz zu den meisten fokalen Epilepsien sind kernspintomographisch in der Regel keine potentiell epileptogenen strukturellen Auffälligkeiten zu entdecken. Dennoch sind vor allem anekdotisch Fälle bekannt bei denen Menschen mit einer generalisierten Epilepsieform auch auffallen durch eine fokale Epilepsie, z.B. eine Temporallappenepilepsie, teilweise sogar mit einer Hippokampussklerose. In der Literatur ist sehr wenig über die Zusammenhänge dieser Koinzidenz bekannt. Methoden: Im Rahmen einer retrospektiven Analyse wurden 24h-EEGs von 246 Patienten (128 Frauen) untersucht die mit der Diagnose genetisch generalisierte Epilepsie in Behandlung sind im Epilepsiezentrum Kempenhaeghe/Niederlande. Es wurden nur Patienten untersucht die bei Aufnahme Zustimmung gegeben hatten, dass ihre Daten bei wissenschaftlichen Analysen verwendet werden dürfen. Hierbei wurde mit einer Punktzahl ("T-Index") das Ausmaß unabhängiger fokaler EEG Abweichungen im Temporallappen klassifiziert bezüglich der Kategorien "fokale Verlangsamung", "epilepsietypische Potentiale", "temporale Anfälle". Aus dem EEG-Befund und der elektronischen Patientenakte wurden die Parameter "Dauer der Epilepsie", "Aktuelle Anfallsfrequenz", "Auftreten von tonisch-clonischen Anfällen" sowie das Geschlecht ermittelt. Die statistischen Analysen wurden mit IBM SPSS, Version 27 ausgeführt: Shapiro-Wilk/Kolmogorov Smirnov Normalverteilungstest. Non-parametrische Korrelation Kendall"s tau-Test. Non-parametrische Gruppenvergleiche: Mann-Whitney U Test. Ergebnisse: Es zeigten sich schwache aber signifikante Korrelationen zwischen T-Index und Dauer der Epilepsie (r=0,137; p&lt;0,01) sowie zwischen T-Index und Anfallsfrequenz (r=0,172; p&lt;0,01). Fasst man beide Faktoren, Epilepsiedauer und Anfallsfrequenz zusammen ergibt sich eine stärkere Korrelation (r=0,201; p&lt;0,01). In der Gesamtheit aller Patienten zeigt sich zwischen den Geschlechtern kein signifikanter Unterschied, untersucht man jedoch die Untergruppe deren Epilepsiediagnose 2016 oder später gestellt wurde, haben Frauen einen signifikant höheren T-Index als Männer. Diskussion: Eine mögliche Erklärung für die gezeigten Zusammenhänge wäre, dass abhängig von der Anfallslast temporale Strukturen im Laufe einer genetisch generalisierten Epilepsie sekundär eine fokale Epilepsie entwickeln können. Die auffallend stärkereren temporalen Abweichungen ab 2016 bei Frauen könnten mit einer Änderung des Therapieregiems bei Frauen seit etwa dieser Zeit zusammenhängen.

Epidemiologie und Versorgungsforschung

ePoster Plus

Univ.-Prof. Dr.-Ing.

The effect of interictal epileptiform discharges on single unit activity in the hippocampus

Abstract-Text (inklusive Referenzen und Bildunterschriften) Background Interictal epileptiform discharges (IED) are brief abortive events of pathological hypersynchronous neuronal activity in an epileptic network that occur in the interval between two successive seizures. It is well established, that IED interfere with neuronal activity. However, their pathological role and significance in the epilepsies remain subject of ongoing research. We identified and localized IED and detected single unit activity (SUA) in the hippocampus to investigate the effect that IED in different locations relative to the hippocampus might have on hippocampal neuronal activity. Methods We included ten patients who underwent stereotactic electroencephalography (SEEG) for preoperative assessment in drug resistant epilepsy. Among regular depth electrodes, patients were implanted with combined macro-micro electrodes in the hippocampus featuring 9 high impedance microwires (AD-TECH®, Neuralynx Inc.). After preprocessing, we detected hippocampal single unit activity (SUA) in continuous recordings of 4 hours using 5σ threshold crossing, followed by sorting and clustering via principle component analysis and feature extraction to differentiate putative pyramidal cells and interneurons. IED were visually identified in all macro electrodes and differentiated according to their maxima by an experienced epileptologists. Throughout the data, IED detection was carried out using a template search in BESA® (BESA GmbH). Subsequently, we matched IED and SUA data to analyse how mesiotemporal, temporal and extratemporal IED affect firing patterns of hippocampal pyramidal cells and interneurons. Random non-IED samples served as control. Results Disrupted SUA in the hippocampus was associated most prominently associated with mesiotemporal IED, followed by IED in the Amygdala and entorhinal cortex. In contrast, neocortical temporopolar, -lateral or -basal IED were associated less with disrupted activity and seemed to rather affect synchronization of larger formations of neurons in the hippocampus. Also putative pyramidal cells and interneurons were associated with a different firing frequency around IED. Conclusion The fact that IED disrupt SUA is already well established. However, spatial distribution of epileptiform activity might be an important determinant of functional disruption in the hippocampus in epilepsy. While IED maxima in the proximity of and with direct connection to the hippocampal formation seemed to have a putative causal effect on the activity of individual neurons, more distant IED arising in the temporal and extratemporal cortex seem to affect larger formations of neurons.

Neurophysiologie und EEG

PD Dr.

Prof. Dr. med.

Deep Learning Methoden zur Reduzierung von Artefakten in ultra long-term EEG Aufzeichnungen

Abstract-Text (inklusive Referenzen und Bildunterschriften) Fragestellung: Neue Devices für ultra long-term EEG-Aufzeichnungen mit Oberflächen- oder Subskalpelektroden haben im Vergleich zu konventionellen EEG Systemen eine kleine Kanalzahl. Das schränkt die Möglichkeiten zur automatischen Artefaktunterdrückung ein, die für die Auswertung von Anfällen während des ultra long-term Monitorings extrem wichtig ist. Daher wird die Frage untersucht, ob Methoden aus dem Bereich des Deep-Learnings Artefakte besser unterdrücken können als konventionelle lineare Filter und dabei gleichzeitig epilepsietypische Muster besser bewahren können. Methoden: Die Unterdrückung von Elektromyogram (EMG)-Artefakten mit Hilfe eines Convolutional Neural Networks und eines Autoencoder Ansatzes wurde mit der Performanz von linearen Tiefpassfiltern mit Eckfrequenzen von 30, 45 und 70 Hz verglichen. Oberflächen-EEG-Aufzeichnungen von subklinischen Anfällen mit temporalen Ursprung wurden für das Trainieren der Netzwerke verwendet. Diese Aufzeichnungen enthalten epileptische Anfallsaktivität bei einem geringen Level an Störsignalen. EMG-Aufzeichnungen aus einer öffentlichen Datenbank wurden mit 3 verschiedenen Amplitudenfaktoren zu diesen Aufzeichnungen hinzu addiert. Dieses mit EMG versehen EEG diente als Eingangssignal für die Deep Learning Methoden, während das reine EEG als Zielsignal für das Training der Netzwerke verwendet wurde. Ergebnisse: Das Convolutional Neural Network erzielte für unabhängige Testdaten eine Verbesserung des Signal-Rausch-Verhältnisses von 7.07, 7.35, 8.04 auf 11.97, 12.95 und 13.91 für die verschiedenen Niveaus des hinzugefügten EMG-Signals. Für den Autoencoder betrugen die Verbesserungen des Signal-Rausch-Verhältnisses 8.60, 8.96 und 9.50. Der beste lineare Filter verbesserte die Werte nur auf 8.08, 8.43 und 9.09. Das Convolutional Neural Network erhöhte die Korrelation zwischen dem Original und dem artefaktbehafteten Signal von 0.22, 0.28, 0.38 auf 0.75, 0.80 und 0.85. Der Autoencoder verbesserte die Korrelation auf Werte von 0.32, 0.39 und 0.50. Der beste lineare Filter erzielte Korrelationen von maximal 0.28, 0.35 und 0.47. Schlussfolgerungen: Methoden aus dem Deep Learning, insbesondere ein Convolutional Neural Network können den Einfluss von EMG-Artefakten besser unterdrücken als konventionelle lineare Filter. In den nächsten Schritten werden Experten visuell den Erhalt von epileptischer Anfallsaktivität in den bereinigten Signalen prüfen und der Einfluss der Signalverbesserung auf automatische Anfallsdetektionen wird untersucht werden.

Univ.Prof. DI Dr.

EEG to DICOM – Die erste klinische Implementierung des DICOM-Standards für neurophysiologische Daten

Abstract-Text (inklusive Referenzen und Bildunterschriften) Einleitung Der Austausch von EEG-Daten zwischen medizinischen Institutionen wird durch eine Vielzahl meist proprietärer herstellerspezifischer EEG-Dateiformate erschwert. Darüber hinaus lassen sich diese Formate meist nicht gut in die bestehende Krankenhausinfrastruktur wie die elektronische Patientenakte (EPA) und Langzeitspeichersysteme integrieren. Einerseits kann der fehlende Zugriff auf EEG-Daten zu wiederholten und möglicherweise redundanten EEG-Aufzeichnungen führen, wenn Patienten den Gesundheitsdienstleister wechseln oder an tertiäre Zentren überwiesen werden. Andererseits können dadurch relevante EEG-Informationen für die Behandler unzugänglich sein. Die Speicherung medizinischer Bilddaten ist in der Radiologie seit langem durch den DICOM(Digital Imaging and Communication in Medicine)-Standard vereinheitlicht. Durch die Arbeit der DICOM Working Group 32 wurde nun ein Standard für die Speicherung von neurophysiologischen Daten als Waveform-Objekten in DICOM entwickelt und im Jahr 2020 veröffentlicht [1, 2]. Dieser wurde aber bisher nicht in die klinische Praxis überführt, weshalb das Pilotprojekt &quot;EEG to DICOM&quot; an unserem spezialisierten Epilepsiezentrum in Kooperation mit SIGMA Software Solutions OG und dem AIT Austrian Institute of Technology GmbH gestartet wurde. Ziele Die automatisierte Archivierung und Bereitstellung von EEG-Daten im interoperablen DICOM-Format durch Anwendung des DICOM-Neurophysiologie-Standards. Material &amp; Methoden Implementierung eines Workflows zur automatisierten Konvertierung von EEG-Daten von einem proprietären Hersteller-Format in das standardisierte DICOM-Format als Waveform-Objekte; 1) EEG-Aufzeichnungen, zugehörige Videos und Metadaten wurden aus dem proprietären Hersteller-EEG-Archiv importiert und automatisiert in DICOM konvertiert, 2) die konvertierten Daten wurden im zentralen DICOM-Archiv des Wiener Gesundheitsverbunds (WIGEV) archiviert und mit der EPA verknüpft, 3) die Verfügbarkeit und das Anzeigen der DICOM-EEG-Daten über die EPA wurde überprüft. Ergebnisse Mehr als 200 Langzeit-Video-EEG-Aufzeichnungen und 3000 Routine-EEG-Aufzeichnungen einschließlich synchronisiertem Video und Anmerkungen wurden erfolgreich in das DICOM-Format konvertiert. Diese Daten wurden in weiterer Folge über die EPA verfügbar gemacht und konnten so herstellerunabhängig betrachtet werden. Zusammenfassung Wir zeigen am Beispiel von EEG-Daten, dass die Anwendung des DICOM-Standards für neurophysiologische Daten in der klinischen Praxis umsetzbar ist und durch bestehende DICOM-Infrastruktur erleichtert wird. Infolgedessen wird ein herstellerunabhängiger Zugriff auf EEG-Daten über die EPA ermöglicht. Unser Projekt stellt die weltweit erste Implementierung des DICOM-Neurophysiologie-Standards dar, fördert dadurch die Standardisierung im Bereich der Neurowissenschaften und verbessert den klinischen sowie wissenschaftlichen Datenaustausch zwischen medizinischen Institutionen signifikant. Durch die Konvertierung von Bestandsdaten wird auch der Zugriff auf ältere Aufzeichnungen in einem interoperablen, herstellerunabhängigen Format ermöglicht. Literatur Halford, J.J., et al., Standardization of neurophysiology signal data into the DICOM(R) standard. Clin Neurophysiol, 2021. 132(4): p. 993-997. NEMA PS3 / ISO 12052. DICOM WG-32: Neurophysiology Data. Available from: https://www.dicomstandard.org/activity/wgs/wg-32. Abbildung 1. Schematischer Ablauf der Konvertierung der EEG-Daten von Herstellerformaten zu DICOM EEG.

Datensatz zur klinischen Validierung der EEG-Quellenlokalisation mit 257 Kanälen

Abstract-Text (inklusive Referenzen und Bildunterschriften) Einleitung Die EEG-Quellenlokalisation (EQL) von interiktalen epilepsietypischen Potentialen (ETP) ist ein wertvolles Werkzeug zur prächirurgischen Evaluation bei pharmakoresistenter fokaler Epilepsie. Unterschiedliche Algorithmen zur Lösung von Vorwärts- und Rückwärtsproblem der EQL wurden entwickelt, aber nur mittels sehr heterogener Endpunkte und Studienkohorten klinisch validiert. Ziele Um die Generalisierbarkeit und Vergleichbarkeit von EQL-Algorithmen im klinischen Kontext zu ermöglichen, werden de-identifizierte klinische Daten von 45 gut phänotypisierten Patient:innen offen zur Verfügung gestellt. Der Datensatz wurde bereits exemplarisch validiert (Vorderwülbecke, Carboni, et al. 2020 Clin Neurophysiol). Methoden 45 Personen mit pharmakoresistenter fokaler Epilepsie, resektiver Epilepsiechirurgie und bekanntem 12-Monats-Outcome wurden eingeschlossen (60% TLE; 67% ILAE-Outcome 1-2). Alle hatten ein präoperatives 257-Kanal-EEG (EGI Geodesic). ETP wurden visuell markiert, gruppiert und gemittelt. Der Datensatz wurde mittels EQL und individuellem Kopfmodell validiert. Als Software wurde "Cartool" genutzt (http://cartoolcommunity.unige.ch), als Vorwärtsmodell das 'Locally Spherical Model with Anatomically Constraints' (LSMAC) und als Rückwärtsmodell der 'Local Autorgressive Average' (LAURA). Die EQL-Maxima wurden visuell mit dem Resektionsgebiet verglichen, um diagnostische Sensitivität, Spezifität und Gesamtgenauigkeit zu berechnen. Ergebnisse Der Datensatz beinhaltet [1.] gemittelte 257-Kanal- und 204-Kanal-ETP von im Median 27 Einzel-ETP, [2.] de-identifiziertes, präoperatives strukturelles MRT inklusive Segmentierung und Kortex-Parzellierung (Tourbier et al. 2022 JOSS), [3.] de-identifizierte postoperative strukturelle Bildgebung und [4.] detaillierte klinische Informationen. Alle Daten sind im maschinenlesbaren Brain Imaging Data Structure (BIDS)-Format bereitgestellt. Bei der Validierung mit Cartool, LSMAC und LAURA wurden eine diagnostische Sensitivität von 67%, eine Spezifität von 47% und eine Gesamtgenauigkeit von 60% erreicht. Zusammenfassung Anhand des bereitgestellten Datensatzes können künftig andere EQL-Algorithmen validiert und in ihrer diagnostischen Qualität mit der von Cartool, LSMAC und LAURA verglichen werden. Dies kann einen relevanten Beitrag zur Standardisierung der prächirurgischen EQL liefern.

Dr. med.

Univ.-Prof. Dr. med.

Prof. Dr. Dr.

Slow Electrographic Components at the Pre- and Postictal Transition at the Level of iEEG, LFP, and Single Units

Abstract-Text (inklusive Referenzen und Bildunterschriften) Slow (DC) components in the electrographic seizure have been described at both seizure onset and offset, but their mechanisms and roles are still a matter of debate. DC-shifts have been proposed as potential biomarkers of seizure onset zone localization and slow-wave components have been described as postictal phenomena, such as spreading depolarization. Combined depth-electrode and microwire recordings in epilepsy patients provide a clear means for testing the involvement of these slow wave components in ictal events. Here we provide evidence of a DC-shift phenomenon detected at the pre- and postictal transition in epilepsy patients with implanted Behnke-Fried depth electrodes. Data from 12 seizures (4 patients with medial temporal lobe epilepsy) were recorded using bilaterally implanted Behnke-Fried depth electrodes with 8 high-impedance platinum-iridium microwires protruding a few millimeters from their tips, allowing simultaneous recording of the local field potential (LFP) and unit data. We observed a DC-shift component recorded in hippocampal regions, the entorhinal cortex and the piriform cortex that was detected in 82% of the depth electrodes in which an ictal event was also noted. When observed at the ictal onset, the slow-wave component was only present in the LFP traces from microwires, and not the iEEG. Similarly, 15% (10 out of 144 channel recordings) of the LFP traces showed a high-amplitude DC-shift at seizure termination. Analysis in the frequency domain suggests a postictal power increase in the 0-1 Hz range when compared to baseline. Our results show that slow wave electrographic components can be observed in human epilepsy patients using depth-electrode recordings. Additionally, these DC shifts have the potential to shed light upon the mechanisms involved in seizure initiation and termination. Moreover, we propose that the presence of an electrographic feature at the ictal onset, that is exclusively observable in the LFP scale, could provide a technical advantage for the use of microwires in clinical determination of the seizure onset zone and could lead to a mechanistic understanding of the ictal transition phase in human seizures.

Prof.

Intrakranielles EEG bei Kindern mit epileptischen Spasmen

Abstract-Text (inklusive Referenzen und Bildunterschriften) Einleitung: Epileptische Spasmen können zwar einen fokalen Ursprung haben, weisen aber häufig bilaterale klinische und elektrische Manifestationen auf. Studien in Serien von Patienten, die mit intrakraniellen EEG (iEEG) untersucht wurden, haben gezeigt, dass Spasmen von mehreren kortikalen Regionen ausgehen können und dass die Beteiligung des prämotorischen und motorischen Kortex die klinischen Manifestationen bestimmt (de la Vaissière et al., Epilepsy Research 2014). In der vorliegenden Studie beschreiben wir pädiatrische Patienten mit epileptischen Spasmen, bei denen in unserem Epilepsiezentrum ein iEEG durchgeführt wurde, mit dem Ziel, die Herausforderungen, Grenzen und die Prognose des iEEG bei diesen Patienten zu beschreiben. Methoden: Von 126 bei Kindern durchgeführten intrakraniellen EEGs (iEEG) im Zeitraum zwischen 1999 und 2022 wurden 12 Patienten mit epileptischen Spasmen eingeschlossen. Bei jedem Patienten wurden klinische Daten (inkl. Alter beim Epilepsiebeginn, vermutete Ätiologie und Alter beim iEEG) erhoben. Ebenfalls werden Daten zum iEEG und gegebenenfalls zur nachfolgender Epilepsiechirurgie (inkl. Prognose) erhoben. Ergebnisse: Von den 126 bei Kindern durchgeführten intrakraniellen EEGs (iEEG) im Zeitraum zwischen 1999 und 2022 traten bei 12 Kindern epileptische Spasmen auf. Das Alter beim Epilepsiebeginn war 3 Monate bis 8,5 Jahre (Median 6 Monate). Sieben Patienten hatten ein West-Syndrom, davon hatten 2 Patienten danach eine anfallsfreie Periode von 2 bzw. 8 Jahren bis zum Anfallsrezidiv. Das Alter beim iEEG war 8 Monate bis 17 Jahre (Median 6 Jahre). Die vermutete Ätiologie war eine FCD bei 11 Patienten (davon waren 6 MRT negativ), bei 1 Patienten Tuberöse Sklerose. Bei 11 Patienten konnte das iEEG den Anfallsursprung in einer kortikalen Region anscheinend lokalisieren. Bei 9 Patienten erfolgte nach dem iEEG eine Epilepsiechirurgie, bei allen bis auf einen Patienten in Form von ausgedehnten Resektionen mit Beteiligung von mehr als einem Lappen: parieto-temporo-occipital (2), parieto-temporal (2), fronto-parietal (2), fronto-parieto-operculär (2), occipital (1). Die Pathologie zeigte: Tuber (1), FCD 2b (2), FCD 2a (1), FCD 1 (2) und &quot;Grau-Weiß Differenzierungsstörung&quot; (3). Das Outcome war Engel 1 bei 4 Patienten (davon je 2 mit FCD und MRT negativ) und Engel 3 bei 5 Patienten (davon wurde 1 bei einer späteren Reoperation in Form einer Hemisphärotomie Engel 1). Bei 3 Patienten hat keine nachfolgende Epilepsiechirurgie stattgefunden: bei 1 Patienten konnte das iEEG den Anfallsursprung nicht bestimmen, bei 2 Patienten wurde die vorgeschlagene Operation von der Familie abgelehnt. Zusammenfassung: Patienten mit epileptischen Spasmen machten nur einen kleinen Teil der Kinder aus, die sich einem iEEG unterzogen. Bei unseren Patienten mit epileptischen Spasmen hat das iEEG einen Beitrag geleistet insbesondere bei MRT-negativen Fällen oder bei Fällen mit multiplen Läsionen.

Pädiatrische Epileptologie

Dr. Dr.

Iktuale EEG-Änderungen im piriformen Kortex bei invasiver Diagnostik

Abstract-Text (inklusive Referenzen und Bildunterschriften) Einleitung: Neueste Studien legen nahe, dass das Ausmaß der Resektion des piriformen Kortex das postoperative Outcome bei epilepsiechirurgisch behandelten Patienten mit mesialer Temporallappenepilepsie signifikant beeinflusst (1-3). Elektrophysiologische Grundlagen für diesen Effekt sind nur unzureichend geklärt. Ziele: Zur genaueren Untersuchung der Mitbeteiligung des piriformen Kortex in der Anfallsentstehung etablierten wir bei uns im Rahmen der klinischen Routine die stereotaktische Implantation von Tiefenelektroden in den piriformen Kortex bei Konstellationen, die bei einer invasiven prächirurgischen Anfallsdiagnostik die Implantation der Temporallappen benötigen. Ziele waren dabei initiale Anfallsmuster im piriformen Kortex aufzuzeichnen, bzw. dessen Aktivität in Beziehung zum Anfallsmuster an anderen Temporallappenregionen besser zu verstehen. Materialien &amp; Methoden: Bei 22 Patient*innen (10 Frauen) mit geplanter Elektrodenimplantationen in den Temporallappen erfolgte auch die Implantation in den piriformen Kortex (in 15 Fällen bi-, und in 7 Fällen unilateral). In 20 Fällen wurde ein temporaler und in zwei Fällen ein extratemporaler Anfallsgenerator postuliert. Iktuale EEG-Änderungen wurden an allen Tiefenelektroden evaluiert. Ergebnisse: Es wurden insgesamt 113 Anfälle analysiert. Die ersten iktualen Änderungen an Kontakten im piriformen Kortex folgten der allerersten iktualen EEG-Rhythmisierung an den übrigen Kontakten (Amygdala, Hippokampus, entorhinaler oder parahippokampaler Kortex; evtl. temporolaterale oder extratemporale Regionen) mit sehr kurzer Latenz von 3,2±1,1 s [Durchschnitt und Standardfehler der Medianwerte der Anfälle bei einzelnen Patient*innen]. Häufigste iktuale Muster im piriformen Kortex waren ein Elektrodekrement, rhythmische niedergespannte Beta-Aktivität, low-amplitude fast activity (lafa), sowie rhythmische Spikes und Sharp-Waves. Bei kontralateraler Ausbreitung zeigten sich die piriformen Kontakte ebenfalls schnell beteiligt. Zusammenfassung: Unsere Ergebnisse unterstützen die Hypothese, dass der piriforme Kortex sowohl bei anfallsassoziierten Netzwerkmechanismen im mesialen Temporallappen als auch bei Anfallsausbreitung zwischen Temporallappen und extratemporalen Regionen eine wichtige Rolle spielt. Referenzen: Galovic M, Baudracco I, Wright-Goff E, u. a. Association of piriform cortex resection with surgical outcomes in patients with temporal lobe epilepsy. JAMA Neurol. 2019; 76:690-700. Borger V, Schneider M, Taube J, u. a. Resection of piriform cortex predicts seizure freedom in temporal lobe epilepsy. Ann Clin Transl Neurol. 2021; 8:177-189. Borger V, Hamed M, Bahna M, u. a. Temporal lobe epilepsy surgery: Piriform cortex resection impacts seizure control in the long-term. Ann Clin Transl Neurol. 2022; 8:1206-1211.

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