epilepsiaEpilepsy and paroxysmal conditionsЭпилепсия и пароксизмальные состояния2077-83332311-4088IRBIS LLC10.17749/2077-8333/epi.par.con.2023.177epilepsia-959Research ArticleORIGINAL ARTICLESОРИГИНАЛЬНЫЕ СТАТЬИA new approach to spatial localization of EEG-based electrical activityНовый подход к пространственной локализации электрической активности по данным ЭЭГhttps://orcid.org/0000-0001-8844-9643ВартановА. В.VartanovА. V.

Вартанов Александр Валентинович – к.псх.н., доцент по специальности, старший научный сотрудник кафедры психофизиологии факультета психологии; ведущий научный сотрудник

WoS ResearcherID: D-9907-2012;

Scopus Author ID: 6603018783

Ленинские горы, д. 1, Москва, 119991;

Загородное ш., д. 2, Москва, 117152

Alexander V. Vartanov – PhD (Psych.), Associate Professor, Senior Researcher, Chair of Psychophysiology, Faculty of Psychology; Leading Researcher

WoS ResearcherID: D-9907-2012;

Scopus Author ID: 6603018783

1 Leninskie Gory, Moscowб 119991;

2 Zagorodnoe Shosse, Moscowб 117152

a_v_vartanov@mail.ruФедеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования «Московский государственный университет им. М.В. Ломоносова»; Государственное бюджетное учреждение здравоохранения г. Москвы «Психиатрическая клиническая больница № 1 им. Н.А. Алексеева Департамента здравоохранения г. Москвы»РоссияLomonosov Moscow State University; Alekseev Psychiatric Clinical Hospital № 1Russian Federation202320122023154326338Copyright © Vartanov А.V., 20232023Вартанов А.В.Vartanov А.V.Данная работа распространяется под лицензией Creative Commons Attribution 4.0.This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 License.https://www.epilepsia.su/jour/article/view/959Background

Background. Accuracy and reliability of methods for spatial localization of brain activity based on electroencephalography (EEG) data do not lose relevance. Existing localization methods are coupled to specific difficulties due to ambiguity of the resulting solution.

Ojective

Ojective: verification of a new method for localizing brain activity using EEG data «Virtually Implanted Electrode» and demonstratoin of its capabilities.

Material and methods

Material and methods. The new method was verified using deep brain stimulation (DBS) data. There were used the data from scalp electrical activity induced solely by potentials from two electrodes implanted into deep areas of human brain. It was achieved by filtering EEG signals at the stimulation frequency and excluding signals from other brain areas. A clinical case of applying the new method for EEG analysis of patient paroxysmal activity is presented as well.

Results

Results. «Virtually Implanted Electrode» method allowed to quite accurately determine the localization of DBS current sources. The effectiveness of using the method for analyzing the mechanisms of paroxysmal activity was demonstrated: based on change in potentials calculated in 33 sites of the brain (brain areas), three groups of areas were identified specifically contributing to development of paroxysmal activity. For comparison, the same artificial DBS sources were localized using other verified methods: the BrainLoc (Russia) and sLORETA (Switzerland) software providing substantially worse data.

Conclusion

Conclusion. Identifying spatial localization of electrical potentials recorded on the scalp surface by using the new approach with the «Virtually Implanted Electrode» method shows high efficiency and reliability, demonstrating a clear advantage over other known localization methods.

Актуальность

Актуальность. Проблема точности и надежности методов пространственной локализации мозговой активности по данным электроэнцефалографии (ЭЭГ) не теряет своей актуальности. Существующие методы локализации сопряжены с определенными трудностями в связи с неоднозначностью получаемого решения.

Цель

Цель: верификация нового метода локализации мозговой активности по данным ЭЭГ «Виртуально вживленный электрод» и демонстрация его возможностей.

Материал и методы

Материал и методы. Верификация нового метода проведена на основе данных глубокой стимуляции мозга (ГСМ). Использованы данные скальповой электрической активности, которая индуцирована исключительно потенциалами отдвух вживленных в глубокие области мозга человека электродов, что достигалось фильтрацией сигналов ЭЭГ на частоте стимуляции и исключало сигналы от других областей мозга. Представлен также клинический пример применения нового метода для анализа ЭЭГ пациента с пароксизмальной активностью.

Результаты

Результаты. Метод «Виртуально вживленный электрод» позволяет достаточно точно определить локализацию источников тока ГСМ. Продемонстрирована эффективность применения метода для анализа механизмов пароксизмальной активности – по изменению потенциалов, рассчитанных в 33 точках мозга (мозговых структурах), выделено три группы структур, дающих свой специфический вклад в развитие пароксизмальной активности. Для сравнения проведена локализация этих же искусственных источников ГСМ другими известными способами – программами BrainLoc (Россия) и sLORETA (Швейцария), которые дали значительно худший результат.

Заключение

Заключение. Решение пространственной локализации электрических потенциалов, регистрируемых на поверхности скальпа, на основе нового подхода с помощью метода «Виртуально вживленный электрод» показывает высокую эффективность и надежность, демонстрируя явное преимущество перед другими известными методами локализации.

ЭлектроэнцефалографияЭЭГлокализация источниковглубокая стимуляция мозгапароксизмальные состоянияElectroencephalographyEEGsource localizationdeep brain stimulationparoxysmal statesРабота выполнена при финансовой поддержке Российского научного фонда (проект № 20-18-00067-П). Автор выражает благодарность кандидату медицинских наук, старшему научному сотруднику нейрохирургического отделения ФГБНУ «Научный центр неврологии», нейрохирургу, врачу высшей категории Владимиру Михайловичу Тюрникову за предоставление возможности проведения ЭЭГ-регистрации и дополнительной информации о своем пациенте. Также автор признателен руководству и сотрудникам ФГБУ «Национальный медицинский исследовательский центр акушерства, гинекологии и перинатологии им. академика В.И. Кулакова» Минздрава России за предоставление возможности проанализировать ЭЭГ-запись пациентки с пароксизмальной активностью.The work was carried out with the financial support of the Russian Science Foundation (project № 20-18-00067-P).ReferencesИванов А.А. Обзор методов математического анализа ЭЭГ. Количественная ЭЭГ. Эпилепсия и пароксизмальные состояния. 2023; 15 (2): 171–92. https://doi.org/10.17749/2077-8333/epi.par.con.2023.154.Ivanov А.А. Overview of mathematical EEG analysis. Quantitative EEG. Epilepsia i paroksizmalʹnye sostoania / Epilepsy and Paroxysmal Conditions. 2023; 15 (2): 171–92 (in Russ.). https://doi.org/10.17749/2077-8333/epi.par.con.2023.154.Lin H., Peng N., Zhang D., et al. Brain connectivity markers for the identification of effective contacts in subthalamic nucleus deep brain stimulation. Hum Brain Mapp. 2020; 41 (8): 2028–36. https://doi.org/10.1002/hbm.24927.Lin H., Peng N., Zhang D., et al. Brain connectivity markers for the identification of effective contacts in subthalamic nucleus deep brain stimulation. Hum Brain Mapp. 2020; 41 (8): 2028–36. https://doi.org/10.1002/hbm.24927.Lachaux J.P., Axmacher N., Mormann F., et al. High-frequency neural activity and human cognition: past, present and possible future of intra-cranial EEG research. Prog Neurobiol. 2012; 98 (3): 279–301. https://doi.org/10.1016/j.pneurobio.2012.06.008.Lachaux J.P., Axmacher N., Mormann F., et al. High-frequency neural activity and human cognition: past, present and possible future of intra-cranial EEG research. Prog Neurobiol. 2012; 98 (3): 279–301. https://doi.org/10.1016/j.pneurobio.2012.06.008.Kropotov J.D. Functional neuromarkers for Psychiatry: applications for diagnosis and treatment. 1st ed. Academic Press; 2016: 498 pp.Kropotov J.D. Functional neuromarkers for Psychiatry: applications for diagnosis and treatment. 1st ed. Academic Press; 2016: 498 pp.Seeber M., Cantonas LM., Hoevels M., et al. Subcortical electrophysiological activity is detectable with high-density EEG source imaging. Nat Commun. 2019; 10: 753. https://doi.org/10.1038/s41467-019-08725-w.Seeber M., Cantonas L.M., Hoevels M., et al. Subcortical electrophysiological activity is detectable with high-density EEG source imaging. Nat Commun. 2019; 10: 753. https://doi.org/10.1038/s41467-019-08725-w.Машеров Е.Л. Электрохимическая обратная связь как один из возможных механизмов генерации низкочастотной составляющей биоэлектрической активности мозга. Биофизика. 2019; 64 (3): 572–7. https://doi.org/10.1134/S0006302919030189.Masherov E.L. Electrochemical feedback as a possible mechanism for generating the low-frequency component of bioelectrical activity of the brain. Biophysics. 2019; 64 (3): 572–7 (in Russ.). https://doi.org/10.1134/S0006302919030189.Машеров Е.Л. Моделирование низкочастотной составляющей спектра ЭЭГ с позиций теории автоматического управления. Презентация. URL: https://www.ihna.ru/ru/news/institute-news/novyepodhody-k-kolichestvennomu-analizu-eeg-v-eksperimente-i-klinike (дата обращения 30.11.2023).Masherov E.L. Modeling of EEG spectrum low-frequency component from the standpoint of the theory of automatic control. Presentation. Available at: https://www.ihna.ru/ru/news/institute-news/novyepodhody-k-kolichestvennomu-analizu-eeg-v-eksperimente-i-klinike (in Russ.) (accessed 30.11.2023).Vartanov A.V. A new method of localizing brain activity using the scalp EEG data. Procedia Comput Sci. 2022; 213: 41–8. https://doi.org/10.1016/j.procs.2022.11.036.Vartanov A.V. A new method of localizing brain activity using the scalp EEG data. Procedia Comput Sci. 2022; 213: 41–8. https://doi.org/10.1016/j.procs.2022.11.036.Тюрников В.М., Иллариошкин С.Н., Низаметдинова Д.М. и др. Двусторонняя стимуляция бледного шара при тяжелом медикаментозно-резистентном синдроме Туретта. Нервные болезни. 2018; 1: 40–4.Tyurnikov V.M., Illarioshkin S.N., Nizametdinova D.M., et al. Bilateral pallidal stimulation in severe drug-resistant Tourette syndrome. Nervnye bolezni / Nervous Diseases. 2018; 1: 40–4 (in Russ.).Тюрников В.М., Симонян А.С., Петросян Д.В. и др. Отдаленные результаты глубокой стимуляции мозга (GPi) при синдроме Туретта с выраженными инвалидизирующими тиками. Российский нейрохирургический журнал имени профессора А.Л. Поленова. 2021; 13 (S1): 97.Tyurnikov V.M., Simonyan A.S., Petrosyan D.V., et al. Long-term results of deep brain stimulation (GPi) in Tourette syndrome with pronounced disabling tics. Russian Neurosurgical Journal Named After Professor Polenov. 2021; 13 (S1): 97 (in Russ.).Brodbeck V., Spinelli L., Lascano A.M., et al. Electroencephalographic source imaging: a prospective study of 152 operated epileptic patients. Brain. 2011; 134 (Pt. 10): 2887–97. https://doi.org/10.1093/brain/awr243.Brodbeck V., Spinelli L., Lascano A.M., et al. Electroencephalographic source imaging: a prospective study of 152 operated epileptic patients. Brain. 2011; 134 (Pt. 10): 2887–97. https://doi.org/10.1093/brain/awr243.Krishnaswamy P., Obregon-Henao G., Ahveninen J., et al. Sparsity enables estimation of both subcortical and cortical activity from MEG and EEG. Proc Natl Acad Sci USA. 2017; 114 (48): E10465–74. https://doi.org/10.1073/pnas.1705414114.Krishnaswamy P., Obregon-Henao G., Ahveninen J., et al. Sparsity enables estimation of both subcortical and cortical activity from MEG and EEG. Proc Natl Acad Sci USA. 2017; 114 (48): E10465–74. https://doi.org/10.1073/pnas.1705414114.

The authors declare that there are no conflicts of interest present.