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Link Prediction Investigation of Dynamic Information Flow in EpilepsyInvestigación de la predicción de enlaces del flujo dinámico de información en la epilepsia

Resumen

Como trastorno cerebral, la epilepsia se caracteriza por disparos neuronales hipersincrónicos anormales. Se sabe que las crisis se inician y propagan en distintas regiones del cerebro. La electroencefalografía (EEG) multicanal intracraneal de larga duración refleja la actividad ictal de banda ancha que se produce durante los ataques. Las técnicas basadas en redes son eficaces a la hora de descubrir la dinámica cerebral y ofrecer rasgos característicos de individuos concretos. En este estudio, adoptamos la predicción de enlaces para proponer un nuevo flujo de trabajo con el objetivo de cuantificar la dinámica de los ataques y descubrir los mecanismos patológicos de la epilepsia. Se registró un conjunto de datos de señales EEG de 8 pacientes con 3 tipos diferentes de epilepsia focal farmacorresistente. Las redes ponderadas se obtienen a partir del valor de bloqueo de fase (PLV) en las oscilaciones subbanda del EEG. Se utilizan los algoritmos de vecino común (CN), asignación de recursos (RA), Adamic-Adar (AA) y Sorenson para comparar el rendimiento de la predicción de enlaces. Los resultados demuestran que RA supera a sus rivales. Posteriormente, se elaboró una matriz de similitud a partir de la técnica RA aplicada a las redes EEG. Los nodos se reúnen para formar secuencias seleccionando los de mayor similitud. Se demuestra que las variaciones están de acuerdo con ataque de convulsiones en las secuencias de nodos de la banda gamma EEG oscilaciones. Es más, las variaciones en las secuencias de nodos monitorizan el recorrido total del ataque, incluyendo su inicio y finalización.

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