NEED: Neuromed Epilepsy EEG データベース。研究コミュニティのためのてんかん患者の大規模脳波データベース。 (NEED)
NEED: Neuromed Epilepsy EEG データベース。研究コミュニティのためのてんかん患者の脳波 (EEG) 信号の大規模なデータベース。
調査の概要
詳細な説明
世界中で約 5,000 万人が、最も頻度の高い神経疾患の 1 つであるてんかんに罹患しています。 てんかん患者の生活の質に深刻な影響を与え、意識の喪失や制御不能な運動反応を引き起こす可能性のある、予測不可能で突然の発作を特徴としています。 てんかん患者の 3 分の 2 だけが、抗てんかん薬またはてんかん手術によって発作をコントロールできます。 残りの患者については、他の治療アプローチを検討する必要があります。 これらのアプローチには、発作を検出し、抗てんかん薬を投与したり、てんかん原性焦点を電気的に刺激して発作を中止するなどの介入操作をトリガーできる介入閉ループデバイスの開発が含まれます。 これらの患者に効率的な治療アプローチを提供するために、過去数十年間、てんかん診断のゴールド スタンダードである脳波 (EEG) 信号の信頼できるマーカーを見つけて、予測または早期発見できる自動方法を開発するために多くの努力がなされてきました。 EEGの発作。 このような方法は、EEG 信号解析の数学的または計算上のアプローチに基づいており、その目的は、脳波信号から複雑な尺度 (いわゆる「特徴」) を抽出することです。てんかんの診断、入ってくる発作の前兆 (発作予測) または進行中の発作の指標 (発作検出) などの機能を使用するため。 ここ数年、線形または非線形を使用して EEG 信号から特徴を抽出する多くの方法が提案されてきました。 最近、いくつかの研究では、てんかんモニタリングで EEG と一緒に通常記録される心電図信号 (ECG) も使用して、そこから有望な特徴を抽出しています。 これらの研究は有望な結果を示しましたが、それでも多くの制限があります。 その中で、限られた数の患者と発作の使用、および発作に先行する段階 (いわゆる発作前期) に属する記録のみの使用。 このような制限は、たとえば、そのようなアルゴリズムの特異性を決定することを許可しません。これは、発作から離れた時間間隔で取得された記録 (発作間データ) も考慮せず、発作予測のオーバーフィッティングにつながる可能性があるためです。検出モデル。 てんかんに関するすべての研究者が同意する唯一のことは、発作前の段階である発作前期、発作が「活動的」である発作期、および発作間期の存在です。発作から一時的に遠ざかる。 通常、発作予測/検出の自動方法は、EEG 信号の前処理 (アーティファクト除去、バンドパス フィルタリング、データ セグメンテーションなど)、特徴抽出、特徴選択と分類の 3 つの異なるフェーズで構成されます。 この最後のステップでは、通常、機械学習と統計手法を使用して、予測/検出に関する決定を下します。基本的に、これらのモデルは、EEG 信号から抽出された特徴を使用して、各 EEG インスタンスを「発作」または「発作なし」の 2 つのクラスに分類できるはずです。 これらのモデルの有効性は、トレーニングの効率に大きく依存し、通常、トレーニングに使用されるデータが多いほど、正しい決定を下すことができます。 したがって、データの大規模なデータベースの可用性は、てんかんの検出/予測のための効率的なモデルの開発を可能にする可能性があります。 研究者がてんかん患者の継続的かつ長期的なEEGデータの大規模なデータベースにアクセスできる可能性は、効率的で信頼性の高い自動発作予測/検出方法を開発する大きな機会になる可能性があります. これらの理由から、ここ数年、一部の研究グループは、自動発作検出/予測モデルをテストしたい研究者と公開 EEG データベースを提案し、共有しています。 特に、このようなデータベースは、ボン大学とフライブルク大学のてんかんセンターとボストン小児病院によって提案され、研究者が無料でダウンロードできるようになっています。 これらのデータベースには、てんかん患者の手術前のモニター中に取得された長期の脳波記録が含まれています。 これらのデータベースに含まれる患者の数は非常に少なく (最小 5 人から最大 23 人)、発作の数も限られています (最小 59 人から最大 189 人)。 さらに、記録の持続時間は 40 分から 142 時間の範囲であり、メタデータ (患者と発作に関するその他の情報) の数は非常に少ないです。 最後のデータベースは、EU が設立したプロジェクト (EPILEPSIAE) の枠組みの中で 2008 年に提案されました。このプロジェクトには、4 つの異なる国 (ドイツ、イタリア、フランス、ポルトガル) の 6 つの異なるパートナー (病院、大学、企業) が関与しています。 このデータベースは無料ではありませんが、2012 年に有料でダウンロードできます。 今日では、世界中で利用可能な最大のてんかん脳波データベースです (http://epilepsy-database.eu/)。 これには、EEG および ECG 記録、メタデータ、データに関する臨床的および技術的な注釈、患者に関する臨床情報など、275 人の患者からのデータが含まれています。 実際には、275 個のデータセットのうち 60 個しかダウンロードできません。 この研究の目的は、IRCCS Neuromed のてんかん外科ユニットで非侵襲的な術前モニター中にてんかん患者で取得された長期 EEG データベースを作成することです。 このデータベースには、脳波と心電図の記録に加えて、専門のてんかん専門医によって作成されたデータに関する臨床的および技術的な注釈と、神経心理学的評価を含む患者に関する臨床情報が含まれます。 すべてのデータは、最初に匿名化され、暗号化されてから、無料でダウンロードできるようになります。 このデータベースには、IRCCS Neuromed のてんかん外科ユニットで非侵襲的な術前てんかんモニタリングを受けた 200 人のてんかん患者のデータが含まれます。 非侵襲的な EEG モニタリングの最後に、2 人のてんかん専門医が EEG/ECG データを検査して、発作、特に発作が始まるチャネルと時刻を特定します。すべてがプロジェクトにとって興味深いものになる可能性があります。 すべての記録は、DMS Data Management System (Nihon Kohden Europe Gmbh) ソフトウェア バージョン 2.9.8 を使用して ASCII (情報交換用の米国標準コード) 形式でエクスポートされ、ローカルに保存されます。 同時に、各患者の臨床および人口統計 (性別と年齢のみ) データが取得されます。 特に、各患者について、次のデータが利用可能になります。
- 人口統計データ (性別と年齢);
- 臨床情報(てんかんの種類、発作の頻度など);
- 神経心理学的データ;
- 国際的な 10-20 システムに従って取得された EEG データ。
- 心電図データ;
- 記録と発作に関する情報 (開始時刻と終了時刻、各発作の開始時刻と終了時刻など)
すべての患者からのすべてのデータが単一のデータベースに含まれ、各患者は単一の圧縮アーカイブに保存されます。 データベースは、専用の URL を使用して各研究者が転送できる要求の完了後に利用可能になります。研究者は、次のデータを提供するよう求められたときにフォームに記入します。
- 申請者に関する情報(氏名、住所、所属等)
- GDPR の同意 要求が受信されると、データベース全体を含む圧縮アーカイブは、アドホックの英数字パスワードで保護されます。 このようなパスワードは 2 つの部分で構成されます。最初の部分は電子メールで申請者に送信され、2 番目の部分は通常のメール サービスを使用して送信されます (双方向認証)。
研究の種類
入学 (予想される)
連絡先と場所
研究場所
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IS
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Pozzilli、IS、イタリア、86077
- 募集
- IRCCS Neuromed
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コンタクト:
- LUIGI PAVONE
- 電話番号:+39 0865929645
- メール:bioingegneria@neuromed.it
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主任研究者:
- Luigi Pavone
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参加基準
適格基準
就学可能な年齢
健康ボランティアの受け入れ
受講資格のある性別
サンプリング方法
調査対象母集団
説明
包含基準:
- 薬剤耐性てんかんの手術候補患者は非侵襲的脳波モニタリングを受けた
- -脳波モニタリング中に少なくとも1回記録された発作のある患者
除外基準:
- 薬剤耐性てんかんの手術候補患者は非侵襲的脳波モニタリングを受けた
- EEGモニタリング中に発作が記録されていない患者
研究計画
研究はどのように設計されていますか?
デザインの詳細
この研究は何を測定していますか?
主要な結果の測定
結果測定 |
時間枠 |
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収集患者数
時間枠:2020年12月~2021年12月
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2020年12月~2021年12月
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協力者と研究者
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出版物と役立つリンク
一般刊行物
- Sunderam S, Gluckman B, Reato D, Bikson M. Toward rational design of electrical stimulation strategies for epilepsy control. Epilepsy Behav. 2010 Jan;17(1):6-22. doi: 10.1016/j.yebeh.2009.10.017. Epub 2009 Nov 17.
- Stacey WC, Litt B. Technology insight: neuroengineering and epilepsy-designing devices for seizure control. Nat Clin Pract Neurol. 2008 Apr;4(4):190-201. doi: 10.1038/ncpneuro0750. Epub 2008 Feb 26.
- Stein AG, Eder HG, Blum DE, Drachev A, Fisher RS. An automated drug delivery system for focal epilepsy. Epilepsy Res. 2000 Apr;39(2):103-14. doi: 10.1016/s0920-1211(99)00107-2.
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- Teixeira CA, Direito B, Feldwisch-Drentrup H, Valderrama M, Costa RP, Alvarado-Rojas C, Nikolopoulos S, Le Van Quyen M, Timmer J, Schelter B, Dourado A. EPILAB: a software package for studies on the prediction of epileptic seizures. J Neurosci Methods. 2011 Sep 15;200(2):257-71. doi: 10.1016/j.jneumeth.2011.07.002. Epub 2011 Jul 7.
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- Kerem DH, Geva AB. Forecasting epilepsy from the heart rate signal. Med Biol Eng Comput. 2005 Mar;43(2):230-9. doi: 10.1007/BF02345960.
- D'Alessandro M, Vachtsevanos G, Esteller R, Echauz J, Cranstoun S, Worrell G, Parish L, Litt B. A multi-feature and multi-channel univariate selection process for seizure prediction. Clin Neurophysiol. 2005 Mar;116(3):506-16. doi: 10.1016/j.clinph.2004.11.014. Epub 2005 Jan 24.
研究記録日
主要日程の研究
研究開始 (実際)
一次修了 (予期された)
研究の完了 (予期された)
試験登録日
最初に提出
QC基準を満たした最初の提出物
最初の投稿 (実際)
学習記録の更新
投稿された最後の更新 (実際)
QC基準を満たした最後の更新が送信されました
最終確認日
詳しくは
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