간질 환자의 EEG 기록에서 간질양 방전 식별 기준 검증 (CIED)

간질은 모든 연령대의 5천만 명에게 영향을 미칩니다. 전 생애에 걸쳐 가장 흔한 신경학적 장애이며 일반 인구에 비해 사망률 증가와 관련이 있는 것으로 밝혀졌습니다.

EEG는 간질이 의심되는 환자의 진단 작업에 중요한 도구입니다. 간질형 EEG 방전(ED)의 존재는 진단을 확인하고 간질을 분류하는 데 도움이 되는 중요한 정보를 제공합니다.

ED는 EEG 판독 교육을 받은 전문가가 시각적으로 식별합니다. ED는 이전 버전의 IFCN 용어집에서 정의되었지만 해당 정의는 개념적이며 ED를 식별하기 위한 평가자 간 합의는 보통 정도였습니다. 최근에 IFCN은 ED에 대해 다음과 같은 운영적 정의를 제안했습니다. ED는 다음 6가지 기준 중 4가지 이상을 충족해야 합니다.

1. 날카롭거나 뾰족한 형태(예: 뾰족한 봉우리).
2. 진행 중인 백그라운드 활동과 다른 웨이브 지속 시간: 더 짧거나 더 깁니다.
3. 파형의 비대칭성: 급격하게 상승하는 위상과 더 천천히 쇠퇴하는 하향 위상 또는 그 반대.
4. 트랜지언트 뒤에는 연관된 느린 애프터 웨이브가 뒤따릅니다.
5. 간질 방전을 둘러싼 배경 활동은 간질 방전의 존재에 의해 중단됩니다.
6. 두피의 음전위 및 양전위 분포는 소스의 방사형, 경사 또는 접선 방향에 해당하는 뇌의 신호 소스를 암시합니다. 이것은 공통 평균 기준을 사용하여 구성된 전압 맵을 검사하여 가장 잘 평가됩니다.

그러나 이러한 기준은 대부분 전문가의 의견에 근거합니다. 임상 검증 연구의 데이터가 부족하여 이러한 방법의 민감도와 특이도가 무엇인지 알 수 없습니다. 충족된 4가지 기준의 임계값은 임의적이며 최적의 정확도(민감도 및 특이도)를 제공하는지 확실하지 않습니다. 또한 각 기준은 육안 평가를 기반으로 하기 때문에 모든 전문가가 동일한 결론에 도달할지 여부는 알 수 없습니다.

IFCN 기준은 기록 전극의 채널(센서 공간)에서 EEG를 검사하는 전통적인 방법을 사용하여 ED를 식별하기 위해 개발되었습니다. 그러나 신호 분석의 발전으로 공간 필터링 방법(소스 공간)을 사용하여 뇌 영역의 전류를 재현할 수 있게 되었습니다.

이 연구의 목적은 다음과 같습니다.

1. IFCN 기준에 대한 평가자 간 합의를 결정하려면
2. 가장 높은 진단 정확도를 산출하는 기준의 수와 그 조합을 결정하기 위해
3. 소스 공간에서 ED를 식별하는 정확도를 결정합니다. 임상 EEG 경험이 있는 평가자는 간질이 있는 연속 환자와 비간질성 발작 에피소드가 있는 연속 환자의 익명화된 EEG 샘플 100개를 검사합니다. 100명의 모든 환자는 습관적인 임상 에피소드의 비디오 EEG 기록 분석에서 파생된 상태에 대한 참조 표준을 가지고 있습니다. 비간질 발작 에피소드(심인성 비간질 발작, 수면 장애, 운동 장애, 경련성 실신)뿐만 아니라 국소 간질 및 전신 간질 환자가 포함됩니다.

각 EEG 샘플에는 간질형이거나 그렇지 않은 날카로운 과도 현상이 포함되어 있습니다. EEG는 25개 전극의 IFCN 전극 어레이(하측 측두 사슬 포함)를 사용하여 기록되었습니다.

샘플을 두 번 무작위로 추출하여 동일한 100개 샘플 세트를 포함하는 두 개의 시리즈가 생성되었지만 코드와 표시 순서는 다릅니다. 평가자는 두 시리즈를 별도로 검사합니다. 첫 번째 세션에서 평가자는 전통적인 EEG 몽타주(세로 및 가로 양극, 공통 평균) 및 전압 맵을 사용하여 센서 공간에서 샘플을 검사합니다. 각 샘플에 대해 각 IFCN 기준의 존재 여부를 점수화합니다. 두 번째 세션에서 평가자는 소스 공간 및 전압 맵에서 EEG 샘플을 검사하고 ED의 유무에 대해 결론을 내립니다.

이러한 방법의 성능은 전문가의 평가를 기반으로 한 무제한 점수와 비교됩니다.