基于“虚拟大脑”的癫痫电生理信号解读 (VIBRATIONS)

癫痫是一种主要的神经系统疾病，影响大约 0.5% 到 1% 的人口。 这是一种非常致残的疾病，对生活质量影响很大。 在大部分情况下，药物无法预防癫痫发作；手术切除负责癫痫发作的区域是治愈患者的唯一方法。 然而，结果关键取决于致癫痫区的正确划分。

在这种情况下，以“虚拟大脑”的形式出现的计算模型是一种强大的工具，可以在控制良好的环境中研究源的不同配置对测量的影响。

在这个项目中，将以生物现实的方式模拟由不同脑源配置产生的 MEG（脑磁图）和 EEG（脑电图）场，这些脑源在空间和动态特征方面将有所不同。 研究假设是计算和生物物理模型可以为临床解释 MEG 和 EEG 测量的信号提供重要信息。 特别是，该假设可以帮助有效解决癫痫学家在分析电生理数据时面临的一些补充问题。

该战略将分为三个方面：

i) 构建一个具有动态方面（再现在癫痫大脑中观察到的过度兴奋性和超同步化改变）和基于对患者进行的实际纤维束成像测量的真实几何结构的虚拟大脑模型 ii) 通过源配置的大规模模拟探索参数空间，使用在计算机集群上实现的并行计算。

iii) 将这些模拟的结果与脑电图、MEG 和脑内脑电图（立体定向脑电图、立体脑电图 (SEEG)）的同步记录进行对比。 这些模型将根据 SEEG 信号进行调整，并针对表面信号进行测试，以验证模型代表真实 MEG 和 EEG 信号的能力。

该项目构成了从理论神经科学和数学到临床研究的转化努力。 该项目的第一个输出将是一个模拟数据库，它将允许在给定情况下评估可能导致 EEG、MEG 和 SEEG 中观察到的信号的配置数量。 该项目的第二个也是主要的输出将是让临床医生访问一个软件平台，该平台将允许以用户友好的方式测试过度兴奋区域的可能配置。 此外，将通过一个网站向社区提供代表性示例，这将允许其在未来的研究中使用，这些研究旨在面对不同信号处理方法对相同“地面实况”数据的结果。