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

Univ. Prof. Dr. med.

Vorsitz

Prof. Dr.

Minimal-invasive iktale EEG-Quellenlokalisation mit Sphenoidalelektroden

Abstract-Text (inklusive Referenzen und Bildunterschriften) Einleitung: Während der prächirurgischen Epilepsiediagnostik kann bei Patient*innen mit pharmakoresistenter fokaler Epilepsie die EEQ-Quellenlokalisation (EQL) zum Einsatz kommen. Diese lokalisiert computerbasiert die Quelle des EEG-Signals innerhalb eines dreidimensionalen Kopfmodells. So hilft die Quellenlokalisation von EEG-Anfallsmustern (iktale EQL) bei der Ermittlung der Anfallsursprungszone. Basierend auf dem Oberflächen-EEG ist die EQL eine grundsätzlich nicht-invasive Diagnostikmethode. Die zusätzliche Einbeziehung von minimal-invasiven, infratemporalen Sphenoidalelektroden in die iktale EQL ist bisher nicht untersucht worden. Ziel: Retrospektiv soll der Zusatznutzen von beidseitigen Sphenoidalelektroden für die iktale EQL mit dem 10-20-EEG ermittelt werden. Als Vergleichsparameter gilt die diagnostische Sensitivität, definiert als Anteil der Fälle mit Übereinstimmung von EQL-Ergebnis und Resektionsgebiet bei erfolgreich operierten Patient*innen mit fokaler Epilepsie. Methoden: In die Studie eingeschlossen werden 45 Patient*innen (Stand: November 2022), die zwischen Januar 2011 und Oktober 2021 epilepsiechirurgisch behandelt wurden und postoperativ mindestens ein Jahr lang frei von behindernden Anfällen waren. Pro Patient*in wird ein individuelles Kopfmodell aus dem prächirurgischen 3-Tesla-cMRT generiert. Je 3-5 habituelle Anfälle aus dem prächirurgischen Langzeit-Video-EEG werden getrennt mit und ohne Sphenoidalelektroden der EQL zugeführt. Die jeweils ermittelte Anfallsursprungszone wird visuell mit dem individuellen Resektionsgebiet verglichen. Ergebnisse: Bis zur Dreiländertagung Epilepsie 2023 werden die EQL-Ergebnisse in den ausgewählten Fällen evaluiert sein. Als Ergebnis wird die diagnostische Sensitivität der iktalen EQL mit vs. ohne Sphenoidalelektroden präsentiert werden. Diskussion: Die Ergebnisse werden belegen, ob eine Einbeziehung der minimal-invasiven Sphenoidalelektroden in die ansonsten nicht-invasive EEG-Quellenlokalisation diagnostisch sinnvoll ist.

Neurophysiologie und EEG

ePoster

Dr. med.

Rolandische Spike-Sharp-Waves im EEG bei Patienten mit bilateralen und unilateralen spastischen Zerebralparesen und bei Patienten mit Rolando-Epilepsie

Abstract-Text (inklusive Referenzen und Bildunterschriften) 1. Hintergrund Das Auftreten von benignen epilepsietypischen Potentialen des Kindesalters (BEPK, "Rolandische Spike-Sharp-Waves&quot;) im EEG basiert auf 2 Hauptfaktoren: genetische Prädisposition und Läsion der weißen Substanz des Gehirns. BEPK sollten nicht als obligatorischer Marker für Epilepsie angesehen werden, sondern als Manifestation einer angeborenen Störung der Reifung des Gehirns. Sie finden sich am häufigsten bei Patienten mit idiopathischen fokalen Epilepsien v.a. der Rolando-Epilepsie (15% aller Epilepsien des Kindes- und Jugendalters) und auch bei hirngesunden Kindern in 2-4 % der Fälle mit guter weiterführender Prognose. Aber diese spezifischen EEG-Muster können bei Patienten mit organischen Läsionen des zentralen Nervensystems auftreten, insbesondere in der pränatalen oder perinatalen Periode, einschließlich Zerebralparese. Im Rahmen der Kombination von BEPK-EEG-Mustern, Zerebralparese und symptomatischer Epilepsie handelt es sich um &quot;läsionellen" Rolandischen Spike-Sharp-Wave-Komplexen und schlechter Prognose. BEPKs können im EEG auf unterschiedliche Weise blockiert werden: Augenöffnen, jede manuelle Tätigkeit kontralateral zum Fokus (Schreiben, Faustschluss, Zusammenbau des Puzzles usw.). Fragestellung: Neurophysiologische Blockierung von BEPK-EEG-Mustern im EEG bei Patienten mit bilateralen und unilateralen spastischen Zerebralparese und symptomatischer Epilepsie und bei Kindern mit Rolando-Epilepsie. 2. Material/Methode Es wurden 20 Video-EEG-Untersuchungen mit EEG-Amplitudenmapping, EEG-Frequenzmapping und BEPK-EEG-Mustern bei Kindern mit bilateralen und unilateralen spastischen Zerebralparese, symptomatischer Epilepsie (Hauptgruppe) und 20 Video-EEG-Untersuchungen mit EEG-Amplitudenmapping, EEG-Frequenzmapping und BEPK-EEG-Mustern bei Kindern mit Rolando-Epilepsie (Kontrollgruppe) analysiert. 3. Ergebnisse Das Augenöffnen führte zu einer Blockierung oder Verringerung der BEPK-EEG-Muster im EEG bei Patienten mit Rolando-Epilepsie (ein positiver Effekt der neurophysiologischen Blockierung und idiopathische nichtstrukturelle fokale Epilepsie). Im Gegensatz dazu wurden BEPK-EEG-Muster bei Patienten mit bilateralen und unilateralen spastischen Zerebralparese und symptomatischer Epilepsie nicht blockiert (ein negativer Effekt der neurophysiologischen Blockierung und strukturelle symptomatische Epilepsie). In all diesen Fällen war auch eine Kombination von BEPK-EEG-Mustern mit der regionalen Verlangsamung der EEG-Aktivität oder mit einer schweren Allgemeinveränderung. Es spiegelte eine organische Läsion des Gehirns aufgrund einer frühen Schädigung der weißen Substanz mit nachfolgender Entwicklung der symptomatischen strukturellen Epilepsie wider. 4. Schlussfolgerung Neurophysiologische Blockierung von BEPK-EEG-Mustern ist ein wichtiger Bestandteil in der Differenzialdiagnose zwischen idiopathischen fokalen und strukturellen Epilepsieformen beim Vorhandensein von BEPK im EEG. Aber es muss immer im Zusammenhang mit anderen diagnostischen Untersuchungen interpretiert werden.

Prof. Dr. med.

PD Dr.

Herzratenextraktion in Niedrigkanal-Ohr-EEG-Systemen zur robusten und mobilen Anfallserkennung

Abstract-Text (inklusive Referenzen und Bildunterschriften) Fragestellung Mobile Anfallserkennungssysteme detektieren epileptische Anfälle automatisch mittels im Alltag messbarer Biosignale. Das EEG als Messsystem der elektrischen Gehirnaktivität kann hierzu auch in Form eines Niedrigkanal-Systems hinter den Ohren sitzend genutzt werden [1]. Unter Hinzunahme von Informationen aus einem EKG, wie bspw. eine bei epileptischen Anfällen häufig auftretende iktale Tachykardie (IT) in Form eines temporären Anstiegs der Herzrate (HR), kann sich die Leistung eines Erkennungsverfahrens zudem verbessern [2]. Während solche multimodalen Ansätze zu robusteren Detektionsergebnissen führen [1], sinkt aufgrund der gleichzeitig ansteigenden Anzahl der zu tragenden Geräte die Akzeptanz zur Nutzung solcher Systeme [3]. Um auf zusätzliche EKG-Geräte zu verzichten, kann die HR auch aus bereits vorhanden elektrographischen Signalquellen anhand von interferierender Herzaktivität extrahiert werden. Srinivasan et al. [4] konnten bereits HR-Werte über mehrere Stunden gemittelt aus einem einzelnen EEG-Kanal exakt extrahieren. Ziel Ziel dieser Arbeit ist es die HR aus einem EEG-Kanal so zu extrahieren, dass epilepsietypische Phänomene der Herzaktivität, wie eine IT, erkannt werden kann. Materialien &amp; Methoden Die Extraktion der HR erfolgt auf 2-Kanal-Ohr-EEG-Aufnahmen von 55 Patienten der Freiburger SeizeIT2-Datenbank, sowie einem dazu synchron abgeleiteten EKG. Zum Vergleich dienen die Daten der MIT-BIH Polysomnographie-Datenbank (physionet.org). Der heuristische Algorithmus aus [4], sowie ein eigens entwickelter Algorithmus des maschinellen Lernens werden zur Extraktion der HR eingesetzt. HR-Werte werden für jede Aufnahme aus einem einzelnen EEG-Kanal ermittelt, visuell analysiert und deren Abweichung im Verhältnis zu den HR-Werten des synchronen EKGs in variierender zeitlicher Auflösung berechnet. Zudem werden Anfallssequenzen mit annotierter IT gesondert analysiert. Ergebnisse Vorläufige Ergebnisse unter Verwendung des Algorithmus aus [4] zeigen teilweise eine punktgenaue Extraktion der HR bei visuell erkennbarer Überlagerung des EEG-Signals mit Herzaktivität (Abb.1). Die mit dieser Methode aus dem EEG-Signal extrahierte HR stimmt aber zumeist nur kurzzeitig mit der tatsächlichen HR überein und weicht insbesondere bei erhöhter HR und Variabilität stark ab (Abb.2). Zusammenfassung Diese Arbeit offenbart das Potential einer Extraktion der HR aus einem Niedrigkanal-Ohr-EEG-Signal. Die vorläufigen Ergebnisse zeigen, dass ein heuristischer Ansatz bei starker Interferenz von EEG und EKG gute Ergebnisse liefert, zur Erkennung einer IT aber nicht robust genug ist. Zur verlässlichen Extraktion ist daher eine stetig genaue Erkennung der EKG-Artefakte im EEG-Signal notwendig. Ein solches Erkennungsverfahren soll im weiteren Verlauf dieser Arbeit entwickelt werden. Literatur [1] Vandecasteele et al. Visual seizure annotation and automated seizure detection using behind-the-ear electroencephalographic channels.Epilepsia. 2020 [2] Vandecasteele et al. The power of ECG in multimodal patient-specific seizure monitoring: Added value to an EEG-based detector using limited channels. Epilepsia. 2021 [3] Bruno et al. Seizure detection at home: Do devices on the market match the needs of people living with epilepsy and their caregivers? Epilepsia. 2020 [4] Srinivasan et al. Heart rate calculation from ensemble brain wave using wavelet and Teager-Kaiser energy operator. Annu Int Conf IEEE Eng Med Biol Soc. 2015

Prof.

Prognostische Marker für das Outcome nach Reanimation – eine prospektive monozentrische Studie zur Identifikation von Biomarkern mittels EEG zur Einschätzung des neurologischen Outcomes nach kardio-pulmonaler Reanimation

Abstract-Text (inklusive Referenzen und Bildunterschriften) Einleitung: Der Herz-Kreislauf-Stillstand ist der lebensbedrohlichste Notfall für Patient:innen und stellt ein einschneidendes Ereignis im Bereich der Akutmedizin dar. In Deutschland werden etwa 30.000 bis 40.000 Patienten außerhalb der Klinik pro Jahr reanimiert, davon erreichen 60% lebend das Krankenhaus. In der akuten und postakuten Phase des Herz-Kreislauf-Stillstandes ist die Option einer Vorhersage eines möglichst exakt definierten Gesamtergebnisses (Outcome) ein wichtiges Instrument für die Wahl, Dauer und Intensität der Therapie. Bislang wurde kein zuverlässiges Kriterium gefunden, mit dem sich das Outcome in der Frühphase nach Reanimation vorhersagen lässt. Methoden: Diese prospektive Studie untersucht Biomarker bei Patient:innen mit Zustand nach kardiopulmonaler Reanimation. Es wurden sowohl strukturelle bildgebende Methoden, pharmakologische, und soziodemographische Daten erhoben. Mit Hilfe von Algorithmen aus dem Bereich des maschinellen Lernens soll im Bereich des EEGs das Outcome vorhergesagt werden. Ergebnisse: In dieser Studie soll durch eine strukturierte Datenerhebung erörtert werden, ob die verwendeten diagnostischen EEG-Parameter (&quot;Features&quot;) zur Prädiktion des klinischen Outcomes nach kardio-pulmonaler Reanimation genutzt werden können. Die Ergebnisse dieser Analyse werden bis zur Tagung vorliegen. Diskussion: ausstehend; Die Ergebnisse dieser Analyse werden bis zur Tagung vorliegen.

Ultra long-term-EEG-Monitoring, Fallbericht über 299 Tage aus dem Kantonsspital St. Gallen

Abstract-Text (inklusive Referenzen und Bildunterschriften) Einführung: Anfallsbehandlung basiert im Wesentlichen auf den subjektiven Angaben in Anfallskalendern, die allerdings nur eine geringe Genauigkeit von &lt;50% haben. Es fehlen praktikable und genaue Methoden, die die Anfallsfrequenz auch in grösseren Zeiträumen objektiv erfassen. Die CE-zertifizierte subkutane 2-Kanal-EEG-Elektrode 24/7 EEG SubQ (UNEEG medical A/S, Allerød, Denmark) wurde für ein ultra-langes Monitoring des subkutanen EEGs (sqEEG) von 15 Monaten zugelassen. Es wurde bereits gezeigt, dass eine verlässliche und objektive Messung von Anfallsereignissen unter Alltagsbedingungen möglich ist [1]. Ziele: Hier untersuchen und vergleichen wir Anfallskalender und subkutanes EEG bei einem 35-jährigen Patienten (Jg. 1987) mit fokaler Epilepsie nach Blutung, Embolisation und Coiling einer AV-Malformation links parieto-okzipital. Material &amp; Methoden: Der Patient konnte Anfallsereignisse manuell sowohl im EEG-Rekorder als auch in einem Papier-Anfallskalender dokumentieren. Die berichteten Anfallsereignisse wurden mit den sqEEG-Daten verglichen. Die Daten wurden mit der EpiSight Analyzer Software (UNEEG medical, Version 2.01) visualisiert und die Anfalls-Marker [2] wurden von drei erfahrenen EEG-Experten (DZ, CS, JDH) evaluiert. Ergebnisse: Die sqEEG-Daten wurden für 298.9 Tage aufgezeichnet, mit einer Gesamt-Nutzung von 98% (Fig.1). Der Patient hat insgesamt 15 mögliche Anfälle berichtet, 4 davon aufgrund eines nächtlichen Zungenbisses. Das sqEEG wurde bei allen 15 dokumentierten Ereignissen analysiert und es wurden 9 Anfälle im EEG nachgewiesen. Für die Ereignisse mit nächtlichem Zungenbiss konnte in der fraglichen Zeit zwischen 22h abends und 8h morgens im sqEEG jeweils kein Anfall gefunden werden. Insbesondere da die nächtlichen Zungenbisse kein Anfallskorrelat hatten, konnte die Medikation mit Perampanel und später auch von Lamotrigin erst reduziert und dann gestoppt werden. Dadurch kam es zu einer Verbesserung der Nebenwirkungen und damit der Lebensqualität und letztlich sogar zu einer Abnahme der Anfallsfrequenz. Alle Anfälle ereigneten sich zwischen 12h mittags und 21h abends, 75% der Anfälle zwischen 15h und 18h (Fig.1), ohne spezielle Periodizität. Der Patient hat seine Anfälle etwa 1 Minute nach objektivem EEG-Anfallsbeginn markiert. Das sqEEG zeigte bei allen 9 Anfällen eine gleichartige EEG-Anfalls-Morphologie bei einer Gesamtdauer des Anfalls von 5-7 Minuten. Initial zeigen sich einzelne Spikes in der proximalen Elektrode (Fig. 2A). Die Spikes nehmen dann an Amplitude und Rhythmizität zu und breiten sich auf die distale Elektrode aus (B). Später zeigt sich eine rhythmische 2.5 bis 3.5 Hz spike-and-slow-wave-Aktivität (C). Die Anfallsaktivität endet abrupt (D). Danach zeigt sich im EEG eine 8-9Hz Aktivität (E). 4-6 Minuten nach dem Ende der Anfallsaktivität zeigt sich eine postiktale Verlangsamung (F). Zusammenfassung: Während fast 300 Tagen komplikationsloser sqEEG-Aufzeichnung hat der Patient 15 mögliche Anfälle dokumentiert, inkl. 4 nächtlicher Zungenbisse. Im sqEEG hatten nur 9 Anfälle ein EEG-Korrelat, insbesondere hatten alle nächtlichen Zungenbisse kein EEG-Korrelat. Unsere Ergebnisse zeigen das Potential des sqEEG zur objektiven und verlässlichen Anfallsaufzeichnung. Referenzen Weisdorf et. al., 2019, https://doi.org/10.1111/epi.16360 Remvig et. al., 2022, https://doi.org/10.3389/fneur.2021.718329

Detektion tonisch-klonischer Anfälle mit Wearables und Deep Learning: Einfluss von Langzeitdynamik, Patientenalter und anfallssupprimierender Medikation

Abstract-Text (inklusive Referenzen und Bildunterschriften) Fragestellung Bei der ambulanten Überwachung von Epilepsie sind objektive Methoden zur Detektion von Anfällen von entscheidender Bedeutung. Wearables, die verschiedene physiologische Signale aufzeichnen, haben sich für die Detektion von tonisch-klonischen Anfällen als vielversprechend erwiesen. Jedoch weisen diese Methoden auch Fehlalarme und nicht detektierte Anfälle auf. Ein besseres Verständnis von Einflussfaktoren, wie anfallssupprimierende Medikation, Art, Dauer und Schwere der Anfälle, als auch Erkenntnisse, welche Patienten besonders von einer solchen Methode profitieren, erscheinen daher notwendig. Zudem treten Anfallssignaturen oft über längere Zeiträume auf, und bisherige Wearable-Methoden nutzen diese Signaturen, wie z. B. eine anhaltend hohe elektrodermale Aktivität und Herzfrequenz nach einem Anfall, nur zum Teil. Mit Deep Learning lassen sich diese Signaturen u.U. für eine robuste Anfallserkennung nutzen. Methoden Hier berichten wir über die Auswertung multimodaler Daten von einem Wearable (elektrodermale Aktivität, EDA, Akzelerometrie, ACC, Herzfrequenz, HR; Empatica E4; überlappende 1-Stunden Intervalle über mehrere Tage) zur Erkennung von Anfällen mittels Deep Learning. Dabei untersuchen wir systematisch Einflussfaktoren auf die Detektionsperformanz (Sensitivität; Fehlalarme pro 24 Stunden, FAR; AUC; leave-one-subject-out cross-validation), darunter Patientenalter, anfallssupprimierender Medikation (ASM), Anfallsart und -dauer, Datenartefakte. Mittels Methoden der erklärenden KI (explainable AI) werden Einflussfaktoren auf Signalebene untersucht (UMAP zur Darstellung der Trennbarkeit der gelernten Merkmale; SHAP-Werte zur Darstellung der informativsten Datensignaturen). Potenzielle Datenartefakte werden mittels des EDA-Signals quantifiziert und ausgeschlossen. Ergebnisse Wir haben Daten von 76 Patienten mit Epilepsie während des mehrtägigen Video-EEG-Monitorings untersucht, von denen 23 Patienten tonisch-klonische Anfälle hatten (14±4 Jahre, 45 tonisch-klonische Anfälle, 111 Anfälle insgesamt). Die durchschnittliche Performanz stieg systematisch mit dem Patientenalter (AUC 0,85 für Patienten &gt;15 Jahre; AUC 0,75 für alle Patienten). Anfälle unter hoher ASM-Dosis und mit kürzerer Dauer wurden schlechter erkannt (p&lt;0,05). UMAP konnte die Trennschärfe auf individueller Patienteneben visualisieren und SHAP-Analysen identifizierten kloniforme motorische Aktivität sowie postiktale Anstiege in HR und EDA als informativste Signalparameter. Schlussfolgerungen Unsere Ergebnisse zeigen den Nutzen längerer Datensegmente zur Erfassung postikaler Dynamik für die Anfallsdetektion, tragen zur Erklärbarkeit von Algorithmen bei und weisen auf mögliche Einflussfaktoren hin, darunter hohe ASM-Dosis und kurze Anfallsdauer. Zudem tragen die Ergebnisse möglicherweise dazu bei, Patienten zu identifizieren, welche besonders von einem solchen Monitoring profitieren.

Mesiotemporale Ripple-Ratio als Diagnostik-Tool zur Fokus-Lateralisierung bei Temporallappenepilepsie

Abstract-Text (inklusive Referenzen und Bildunterschriften) Einleitung Das invasive Video-EEG-Monitoring mittels Tiefenelektroden ist eine reliable und sichere Methode zur Bestimmung der Resektionszone im Rahmen der prächirurgischen Abklärung bei nicht-läsioneller Epilepsie, insbesondere im Bereich des Temporallappens. Trotz der ausführlichen prächirurgischen Diagnostik verbleibt ein Teil der operativ versorgten Patienten im Verlauf nicht anfallsfrei, so dass ergänzende Methoden zur noch genaueren Abgrenzung des zu resezierenden Bereich und der allgemeinen prognostischen Einschätzung hilfreich wären. Neben der &quot;klassischen&quot; Erfassung von epilepsietypischen Potentialen und Anfallsmustern in der invasiven Ableitung, ist auch die Untersuchung von Hochfrequenz-Oszillationen (HFO), deren Frequenz bei &gt;80Hz liegt, möglich. Die Rolle von hippocampalen HFO im Ripple-Bereich (Frequenz 80-250Hz) wird in der Literatur kontrovers diskutiert, jedoch teilweise als physiologisch und mit Gedächtnisfunktionen verknüpft gewertet. Ziele Ziel dieser Studie ist es, zu überprüfen, ob die Untersuchung von Ripple-HFO bei invasiv-abgeleiteten Proband*innen, insbesondere im Seitenvergleich, einen diagnostischen Zusatznutzen zur Bestimmung der Lateralisierung der Resektionszone bei Temporallappenepilepsie erbringen kann. Methodik Wir führen derzeit eine monozentrische Beobachtungsstudie durch. Es erfolgt der Einschluss von Proband*innen, die ein invasives Video-EEG-Monitoring mit bitemporalen Tiefenelektroden zur prächirurgischen Abklärung erhalten und in der Folge ein sicher lateralisierter, einseitiger Anfallsursprung im Bereich des mesialen Temporallappens nachweisbar ist. Bei diesen Proband*innen erfolgt die Bestimmung der Auftrittsfrequenz von Ripple-HFO (Frequenz 80-250Hz) an den hippocampal gelegenen Elektroden im Seitenvergleich. Auf Grund der niedrigeren Artefaktüberlagerung erfolgt die Auswertung von nächtlichen EEG-Abschnitten aus jeweils 2 verschiedenen Nächten. Die HFO-Bestimmung wird semi-automatisiert mit dem Matlab-basierten Programm Ripplelab durchgeführt, durch erfahrene EEG-Auswerter reevaluiert und das Verhältnis der HFO/Minute zwischen Anfallsursprungsseite und Gegenseite dokumentiert. Die statistische Auswertung erfolgt mittels SPSS (Version 28). Ergebnisse Bisher konnten 3 Proband*innen (1 männlich vs. 2 weiblich, Alter Ø30,3±6 Jahre) mit sicher lateralisierter mesialer Temporallappenepilepsie eingeschlossen werden, hierbei zeigte sich ein deutlich vermindertes Auftreten von interiktualen Ripple-HFO im Seitenvergleich über allen mesiotemporalen Tiefenelektrodenkontakten auf der Seite des elektroklinischen Anfallsursprungs (Ratio anterior 0,23 (n=3), medial 0,31 (n=2), posterior 0,33 (n=2)), sowohl bei linkstemporalem Anfallsursprung (n=1), als auch bei rechtstemporalem Anfallsursprung (n=2). Diskussion Auf Basis der bisher erhobenen Daten kann die Bestimmung der Ripple-HFO-Ratio als ergänzendes Diagnostik-Tool zur Identifikation der Fokuslateralisierung bei Temporallappenepilepsie hilfreich sein. Auf Grund der geringen Patientenzahl, Methoden-bedingt durch die insgesamt seltene Notwendigkeit einer bilateralen bzw. bitemporalen invasiven Ableitung, sollten jedoch zur weitergehenden Evaluation multizentrische Auswertungen mit prospektivem Studienprotokoll angestrebt werden.

Prof. Dr. PhD

Anwendung inverser Fehlervektoren (iFV) zur Erhöhung der Präzision der prächirurgischen EEG-Quellenlokalisation (Electrical Source Imaging)

Abstract-Text (inklusive Referenzen und Bildunterschriften) Fragestellung: Die computergestützte Analyse von EEG-Ableitungen mittels Electrical Source Imaging (ESI) hilft bei der prächirurgischen Lokalisierung von Spikes und Anfallsmustern. Die Lokalisation des zeitlich frühesten elektrophysiologischen Korrelats manuell oder automatisch sortierter und gemittelter Spikes oder Anfallsmuster erfolgt häufig als Dipol- oder verteiltes Quellenmodell. Anhand eines artificial-spike-Modells (ESI von über Tiefenelektroden applizierten Elektrostimulationen) konnten wir zeigen, jedoch, dass Lokalisationsfehler von &gt; 1cm die Regel sind (Unnwongse et al., Brain Communications 2022). Für den Einsatz in der Planung von stereotaktischen EEG-Elektroden oder vor minimal-invasiven Therapien sollte eine bessere räumliche Genauigkeit gewährleistet sein. Wir ermitteln, ob Lokalisationsfehler, die trotz optimierter ESI-Parameter verbleiben, durch Hirnregion-spezifische Fehlerkorrektur-Vektoren ausgeglichen werden können. Methoden: Im Rahmen der o.g. zitierten Arbeit erhielten 7 Patienten bei ihrer invasiven prächirurgischen Epilepsiediagnostik über Tiefenelektroden eine single-pulse Elektrostimulation (99-110 biphasische Stimuli, 0,2ms Pulsbreite, 1mA). Die Korrelate dieser Stimuli wurden im simultan abgeleiteten 37-Kanal-Oberflächen-EEG aufgezeichnet und dienten einer ESI mit einer großen Bandbreite an Skalp-Schädel-Konduktivitäten (0.0413 to 0.001 S/m). Die hieraus berechneten Dipole wurden per euklidischer Distanz mit dem bekannten Ort der Stimulation verglichen, woraus sich pro Stimulationsort ein Fehlervektor ergab. Wir berechneten jetzt für jeden Stimulationsort einen bzgl. Distanz und Richtung inverser Fehlervektor (iFV) und überprüften, ob die Anwendung über mehrere Patienten gemittelter regionaler iFV bei individuellen Patienten zu einer Präzisierung der ESI beiträgt. Durch einen Algorithmus wurden Fehlervolumina aus Vektorengruppen (regional-bezogen) berechnet und gezeichnet. Ergebnisse: Für 72 Stimulationsorte wurden, basierend auf der als optimal identifizierten Schädel-Konduktivität von 0,0206, Fehlervektoren (FV) von 2,4 bis 33,1 mm Länge (MW:14,2±5,7) in verschiedene Richtungen identifiziert. Hieraus ergaben sich bezogen auf verschiedene Hirnregionen (links und rechts amygdalär, hippokampal, anterior- und posterior-temporal lateral) vor Anwendung der iFV, Fehlervolumina von 1.312 bis 4.532 mm³. Nach der Anwendung regionaler iFV reduzierten sich die Fehlervolumina in allen untersuchten Regionen auf 495 bis 3.559 mm³. Von den 72 untersuchten individuellen Stimulationsorten verbesserte sich das ESI-Ergebnis in 56 Fällen, nur in 16 Fällen war der individuelle Lokalisationsfehler nach Anwendung des gemittelten iFV 0,04 bis 7,2 mm größer als ohne iFV. Schlussfolgerungen: Die Verwendung Regionen spezifischer iFV scheint das Potential zu haben, methodeninhärente residuelle Fehler der ESI zu kompensieren und die Präzision der Methode in der prächirurgischen Diagnostik zu erhöhen. Weitere Studien mit mehr Patienten und Stimulationen in anderen Hirnregionen sind erforderlich, um die klinische Wertigkeit der iFV-Applikation zu sichern.

Asymmetric sleep in patients with focal epilepsy

Abstract-Text (inklusive Referenzen und Bildunterschriften) Introduction: Sleep is a multi-focal phenomenon, and sleep biomarkers engage delimited brain regions rather than the whole brain at once. While this has been extensively studied using physiological paradigms, our understanding of the local disruption of sleep-related brain activity by pathological processes remains limited. Epilepsy is known to disrupt sleep architecture and efficiency, but we lack a comprehensive understanding of the extent of the impact that epilepsy has over sleep markers. Objectives: Here, we retrospectively included 69 patients with focal epilepsy who were recorded during at least two consecutive nights to investigate whether a focal disease can be associated with a perturbed expression of sleep markers. We provide a comprehensive profiling of the main sleep electrophysiological activities (slow oscillations, spindles and sleep slow waves). Materials and Methods: From our presurgical evaluation EEG database, we retrospectivity included sixty-nine patients (29 females) with a lateralized epileptic focus (34 left-sided). We measured the inter-hemispheric asymmetries of slow oscillations power (delta range, 0.5-4 Hz, Welch&quot;s power spectral density estimate); spindle density (number per min, identified automatically with a published detector), amplitude, duration and locking to slow oscillations; sleep slow wave density, amplitude, duration and slope. Locking to slow oscillations was measured with inter-trial coherence. Slow waves were identified as negative deflection in the filtered signal (0.5-4 Hz) lasting between 250-1000 ms. To test whether population-based differences represented actual differences at the single patient level, we used a cluster analysis to classify patients with left and right focal epilepsy. Results: We observed an asymmetry of slow oscillations power in favour of the epileptic hemisphere (p=0.0081) in line with an asymmetry of slow wave amplitude, which was higher in the epileptic hemisphere (p=0.0158). We also observed an asymmetry of slow wave slope, which was steeper in the epileptic hemisphere (p=0.0096). Last, we observed an asymmetry of spindles density, which were more frequent in the non-epileptic hemisphere (p&lt;0.0001) and spindles amplitude, which was higher in the epileptic hemisphere (p=0.0402). We further show that patients with left and right epilepsy can be classified above chance level (accuracy: 65%) using these sleep markers within a tree classifier. Remarkably, combining the asymmetry index of IEDs and sleep markers improved slightly but significantly the classification accuracy of IEDs alone. Conclusion: Our results establish that focal epilepsy is associated with asymmetries in specific sleep markers features. The significant classification accuracy suggests that differences occur not only at the population level, but also at the single patient level. Sleep markers could thus become valuable supportive EEG graphoelements in the investigation of epilepsy.

Elektroenzephalographische Evaluation von Cenobamat bei therapierefraktären Epilepsien

Abstract-Text (inklusive Referenzen und Bildunterschriften) Fragestellung: Bei therapierefraktären Epilepsien findet sich nicht selten eine erhöhte Rate an subklinischer iktaler Aktivität in den Ableitungen von Routine-EEGs. Cenobamat (CNB) zeigt klinisch eine gute Wirksamkeit bei therapierefraktären Verläufen. Eine ausführliche elektroenzephalographische Evaluation von CNB wurde bislang nicht durchgeführt. Das Ziel dieser Studie ist den Effekt von CNB auf die iktale Aktivität im EEG zu untersuchen. Methoden: An der Studie haben Patienten mit einer therapierefraktären Epilepsie teilgenommen, die auf CNB neu eingesellt wurden und für die EEG-Daten unmittelbar vor dem Therapiebeginn und nach 6 Monaten seit dem Therapiebeginn vorlagen. Bei allen eingeschlossenen Patienten musste eine iktale Aktivität (interiktale epilepsietypische Potenziale (ETPs) oder subklinische Anfallsmuster) im EEG nachgewiesen werden. Zum Zeipunkt der Registrierung sollte sich kein klinischer Anfall innerhalb der vorausgegangenen 24 Stunden ereignet haben. Ergebnisse: Eingeschlossen wurden 34 Patienten im Alter von 41,2 ± 12,7 Jahren. Bei 26 (76,5%) Patienten waren interiktale ETPs und bei 8 (23,5%) Patienten subklinische Anfallsmuster im Baseline-EEG vor Beginn der CNB-Therapie nachweisbar. Am häufigsten wurde mit einer CNB-Dosis von 200mg/d therapiert. In der EEG-Kontrolle nach 6 Monaten seit Beginn der CNB-Therapie zeigten 8 (23,5%) Patienten interiktale ETPs, 3 Patienten (8,8%) subklinische Anfallsmuster und 25 Patienten (67,6%) keine iktale Aktivität. Klinisch konnte eine Responder-Rate (≥50% Reduktion der Anfallsfrequenz) von 58,8% (20 Patienten) und eine Anfallsfreiheit von 23,5% (8 Patienten) erreicht werden. Schlussfolgerungen: Die Therapie mit CNB zeigt nicht nur eine gute klinische Effektivität, sondern auch eine effektive Unterdrückung der subklinischen iktalen Aktivität im EEG. Dies betrifft sowohl interiktale ETPs als auch subklinische Anfallsmuster.

ePoster 09

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