40例小儿失神癫痫视频脑电图监测及诊断研究
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癫痫发作与脑电图信号变化的相关性引言癫痫是一种常见的神经系统疾病,严重影响患者生活质量。
了解癫痫发作与脑电图信号变化之间的相关性对于诊断和治疗该疾病具有重要意义。
本文将探讨癫痫发作过程中脑电图信号的变化,并阐述这些变化与癫痫发作之间的关系。
一、脑电图(EEG)在癫痫发作中的应用1. 癫痫概述癫痫是由于大脑神经元异常放电引起的一种慢性神经系统障碍,表现为反复发作的癔样现象。
脑电图是检测和记录大脑活动强度和节奏的方法,在癫痫诊断方面具有不可替代的优势。
2. EEG特征脑电图通过记录头皮上的电极放置在头皮表面捕捉并记录人类大脑活动。
正常情况下,EEG呈现出一定程度上相干、规则且频率稳定的波形,而在癫痫发作期间,脑电图呈现出不同的特征。
3. 癫痫发作过程中脑电图信号变化癫痫发作期间,常常观察到以下脑电图信号变化:- 突然出现的频率异常高或低的波形。
- 异常快速出现和消失的放电活动。
- 伴随着强大、非典型放电特征的尖锐放电波。
二、癫痫发作与脑电图信号变化之间的相关性1. 脑区与癫痫脑区是一个重要的因素,影响着癫痫发作及其脑电图信号变化。
癫痫多与颞叶、额叶以及全面性器质性损害相关。
每个人不同的感觉和认知功能对应于不同的脑区,而当这些区域神经元发生异常放电时,就会引起相应功能丧失和癫痫发作。
2. 特定脑电图波形与癫痫种类相关性不同类型的癫痫在脑电图上有不同的表现。
例如:- 尖慢复合波:提示部分性复杂发作。
- 快速频率的放电:提示全面性肌阵挛发作。
3. 癫痫类型与脑电图慢波相关性不同类型的癫痫在脑电图上显示不同的慢波形式。
例如:- 部分性发作:表现为节律明显减慢的慢波。
- 全面性发作:表现为放电扩散以及广泛抑制,伴随着较快频率的活动。
三、癫痫发作特征与胶质细胞相关性1. 胶质细胞在癫痫中的功能调控胶质细胞在神经系统中起到了重要的调控和支持功能。
它们参与了神经元兴奋性和抑制性平衡以及突触传递等过程。
异常活跃或失去正常功能的胶质细胞可以导致癫痫发作。
儿童癫痫长时间EEG监测与常规EEG检查对照分析
朱明社;欧阳珊
【期刊名称】《湖南医学》
【年(卷),期】1992(009)006
【摘要】癫痫是儿童时期最常见的神经系统疾病的综合征,患病率较成人为高。
为了提高EEG对小儿癫痫间歇期的诊断水平,我室对30例初诊为儿童癫痫的患儿进
行了长时间的EEG监测,大多数病例并进行了药物诱发睡眠EEG,现将结果分析如下。
1 资料和方法1.1 仪器与方法.我室使用的是日本光电公司4314B型14导脑电图仪,定标50μV/5mm,时间常数0.3,走纸速度15mm/s或30mm/s,按照国际10~20系统安放头皮电极,常规采用单极、双极及三角导联,必要时加特殊导联。
病人取坐位、站位和平卧位闭目描记,进行睁闭眼、过度换气3分钟试验及声光刺激试验,并用荧光屏监视患儿状况。
常规EEG检查描记时间不少于20分钟,长时间EEG监测包括清醒图加药物诱发睡眠试验。
【总页数】2页(P331-332)
【作者】朱明社;欧阳珊
【作者单位】不详;不详
【正文语种】中文
【中图分类】R748.04
【相关文献】
1.癫痫患者剥夺睡眠-睡眠诱发EEG与常规EEG对比分析 [J], 张双辉
2.小儿脑肿瘤的EEG与颅脑CT检查结果的对照分析 [J], 任榕娜
3.小儿散发性脑炎CT与EEG检查结果的对照分析 [J], 幸军;叶惠珍
4.Video-EEG监测对儿童癫痫的临床诊断价值 [J], 潘海涛
5.小儿脑肿瘤的EEG与颅脑CT检查结果的对照分析 [J], 任榕娜;陈新民;李铭山;雷旗
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小儿癫痫病的诊断1. 引言小儿癫痫病是一种常见的神经系统发作性疾病,表现为反复发生的、临床上可观察到的异常脑电放电。
准确的诊断对于治疗和管理患者至关重要。
本文将介绍小儿癫痫病的诊断标准、常见的诊断方法和注意事项。
2. 诊断标准小儿癫痫病的诊断主要依据临床症状和脑电图检查结果。
国际对于小儿癫痫病的最新诊断标准为国际抗癫痫联盟(ILAE)于2017年发布的《癫痫分类和诊断手册》。
根据ILAE的标准,小儿癫痫病的诊断主要包括以下几个方面:2.1 典型发作的描述典型发作是指常见的症状和特征性的脑电图放电模式。
典型发作分为部分性发作和全面性发作两种类型。
•部分性发作:局限于大脑某一区域的发作,例如肌肉痉挛、感觉异常等。
•全面性发作:涉及大脑全面的发作,例如全面性强直-阵挛性发作、失神发作等。
2.2 用脑电图支持的症候群脑电图是诊断小儿癫痫病的重要工具,通过观察脑电图放电模式可以进行病因分析和分类。
常见的用脑电图支持的症候群包括:小儿良性发作性轻抽搐、小儿良性发作性眼球上肌抽搐症、小儿缺氧性脑病、罕见的全面性儿童癫痫等。
2.3 积极探索病因积极的病因探索对于指导治疗和预后评估非常重要。
常见的病因包括:遗传性癫痫病、结构性异常、代谢性异常、免疫性异常等。
通过详细的病史采集、体格检查和辅助检查可以帮助确定病因。
3. 诊断方法3.1 病史采集详细的病史采集是诊断小儿癫痫病的首要步骤。
包括发作的性质、频率、时长、特点等详细描述,家族史、既往史、生长发育情况等综合评估。
3.2 体格检查全面的体格检查有助于发现疾病的体征和其他有关异常。
特别需要注意的是神经系统检查,包括神经系统异常体征、智力发育和行为的评估。
3.3 实验室检查实验室检查有助于确定病因和评估病情。
常规实验室检查包括血常规、生化指标、尿常规等。
对于特殊疾病可进行血药浓度测定、基因检测等辅助检查。
3.4 脑电图检查脑电图是诊断小儿癫痫病的金标准之一。
常见的脑电图检查方法包括常规脑电图、睡眠脑电图、24小时脑电图等。
儿童良性癫痫伴中央-颞部棘波患者临床和脑电图特点分析武冬;高伟;石建雄【摘要】目的探讨儿童良性癫痫伴中央-颞部棘波(BECTS)患者临床和脑电图(EEG)的特点.方法收集2006年10月-2010年10月在我院癫痫中心确诊的BECTS患者临床与脑电图资料,进行回顾性分析.结果 104例BECTS患者临床表现特点,仅有局灶性发作42例(40.4%),继发全身性发作62例(59.6%);仅有睡眠中发作92例(88.5%),清醒睡眠中均有发作12例(11.5%).脑电图表现特点为:一侧放电60例,占57.8%,其中左侧50例、右侧10例,57.8%;双侧放电共44例(42.2%);清醒时可见到放电者52例(50.0%),睡眠中出现放电104例(100.0%).结论准确认识BECTS患者临床和脑电图特点,对正确诊断有重要价值,有助于治疗及判断预后.【期刊名称】《中西医结合心脑血管病杂志》【年(卷),期】2012(010)001【总页数】2页(P57-58)【关键词】儿童良性癫痫;睡眠;脑电图【作者】武冬;高伟;石建雄【作者单位】山西省大同市第二医院,037005;北京大学首钢医院;西省大同市第二医院,037005【正文语种】中文【中图分类】R742.1;R255伴中央-颞部棘波的儿童良性癫痫(benign childhood epilepsy with centro temporal spikes,BECTS)是儿童期最为常见的部分性癫痫综合征,占该年龄段癫痫患儿的15%~25%[1]。
国内外对其临床表现和脑电图特点多有报道。
现将我院104例确诊为BECTS的临床与脑电图(eledtro encephalo gram,EEG)资料进行回顾性分析如下。
1 资料与方法1.1 一般资料收集2006年10月—2010年10月符合BECTS诊断标准的患者104例,其中女56例,男48例;发病年龄4岁~15岁(7岁±2岁);104例患儿无明确家族遗传史、出生史、脑炎史、外伤史,仅6例有高热惊厥史。
失神发作性癫痫的脑电图分析(附52例脑电图报告)
陈丽鸣;李小凤;周赛贞
【期刊名称】《福建医药杂志》
【年(卷),期】1998(20)2
【总页数】1页(P79-79)
【关键词】癫痫;失神发作性;脑电图
【作者】陈丽鸣;李小凤;周赛贞
【作者单位】古田县医院;福州市台江医院
【正文语种】中文
【中图分类】R742.104;R740.44
【相关文献】
1.失神发作性癫痫的脑电图分析 [J], 陈丽鸣;李小凤
2.32例癫痫失神发作的脑电图分析 [J], 马昭芬
3.儿童失神癫痫发作43例的脑电图分析 [J], 颜晨
4.动态脑电图和视频脑电图对小儿非惊厥性发作性\r癫痫诊断中的临床价值 [J], 吴小波;陈钊;刘伟;王桂兰;高鹤元
5.戊四氮癫痫模型失神发作期脑电图及意识状态的实验研究 [J], 陈启雄;蔡方成因版权原因,仅展示原文概要,查看原文内容请购买。
基于脑电信号的癫痫疾病智能诊断与研究柳长源张付浩韦琦摘要:针对医疗诊断中癫痫脑电信号分类准确率低、分类类别少的问题,依据粒子群算法和支持向量机理论,提出了一种基于粒子群算法优化支持向量机参数的信号分类检测技术。
首先利用小波分析对脑电信号进行5层分解与重构,然后提取含有癫痫特征频率的3、4、5层重构信号的波动系数和近似熵等特征,计算不同状态不同尺度的脑电信号能量,根据不同状态不同尺度的能量分布,调整特征向量的系数。
最后使用粒子群算法优化的支持向量机对脑电信号进行分类。
实验结果表明,本文提出的方法可以正确识别健康、癫痫发作间期、癫痫发作期3种类型脑电信号,最终的识别率可以达到99.83%。
关键词:癫痫脑电信号;波动系数;近似熵;粒子群算法;支持向量机DOI:10.15938/j.jhust.2018.03.016TP391.4;R318.04文献标志码: A: 1007-2683(2018)03-0091-08Intelligent Diagnosis and Research of Epileptic Diseases based on EEG SignalsLIU Chang-yuan, ZHANG Fu-hao, WEI Qi(School of Electrical and Electronic Engineering, Harbin University of Science and Technology, Harbin 150080,China)Abstract:Aiming at the problem of low accuracy and classification of epileptic EEG in medical diagnosis,a signal classification and detection technique based on particle swarm optimization (PSO) was proposed to optimize the support vector machine (SVM) based on the theory of particle swarm optimization and support vector machine (SVM).Firstly, the EEG signals were decomposed and reconstructed by wavelet analysis.Secondly, the coefficients of fluctuation and approximate entropy of the reconstructed signals containing the functional parameters of epilepsy were extracted. Finally, The support vector machine (SVM) optimized by particle swarm optimization (PSO) is used to classify the EEG signals. The experimental results show that the this method can correctly identify three types of EEG signals in healthy, interictal epilepsy and epileptic seizures, the final recognition rate can reach 99.83%.Keywords:epileptic EEG signals;coefficient of fluctuation; approximate entropy;particle swarm optimization; support vector machine0 引言癲痫是一种以脑内神经元异常放电为特征的部分或全脑功能障碍的慢性病,我国拥有数量庞大的癫痫患者,且每年以60万例的速度在增加[1]。
视频脑电图、表面肌电图和心电图同步监测对诊断小儿癫痫运动性发作类型及鉴别发作性疾病的价值王万弟;何仲义;孙涛;牛建国【摘要】目的探讨视频脑电图(VEEG)、表面肌电图(SEMG)和心电图(ECG)同步监测在小儿癫痫运动性发作类型及鉴别发作性疾病的应用价值.方法选择宁夏医科大学总医院小儿神经内科癫痫门诊2014年7月至2015年12月反复性运动性发作的拟诊癫痫患者124例进行多导生理检测,根据其临床发作特点个性化选择表面肌电安装部位,于心前区放置两个盘状电极常规采集ECG,给予常规诱发及特殊诱发和刺激(肢体运动及姿势诱发、触摸、声响、双臂伸直试验等),监测患者发作情况.结果多导生理共监测到发作567次(89例),包括癫痫发作478次(65例),其中癫痫性肌阵挛(EMS)277次(26例)、强直发作96次(19例)、痉挛发作138次(18例)、失张力发作13次(2例),SEMG平均时程分别是:(0.16±0.04)s、(2.9±2.4)s、(1.3±0.8)s,(0.2±10.3)s,其发作期EEG、SEMG及ECG表现各不相同;非癫痫性发作包括非癫痫性肌阵挛(NEMS)37次(2例)、抽动秽语综合(TS)发作102次(22例).癫痫性运动发作主要与非癫痫性肌阵挛(NEMS)及抽动秽语综合(TS)鉴别.结论VEEG、SEMG、ECG是诊断癫痫发作类型及鉴别发作性疾病的可靠工具.【期刊名称】《宁夏医科大学学报》【年(卷),期】2017(039)003【总页数】5页(P336-339,封3)【关键词】视频脑电图;表面肌电图;心电图;儿童癫痫;发作类型【作者】王万弟;何仲义;孙涛;牛建国【作者单位】宁夏医科大学总医院神经中心电生理科,银川750004;宁夏医科大学,银川750004;宁夏医科大学,银川750004;宁夏医科大学,银川750004【正文语种】中文【中图分类】R742.1癫痫是一种由多种病因引起的慢性脑部疾病,在任何年龄、地区和种族的人群中都有发病[1],但以小儿发病率最高。
40例小儿失神癫痫视频脑电图监测及诊断研究
目的探讨视频脑电图对小儿失神癫痫的监测作用。
方法选取我院接收的小儿失神癫痫患儿40例为对象,对患儿进行2h以上的视频脑电图监测,并对监测过程中的各种事件进行标记,分析临床诊断价值。
结果脑电描记过程中40例患儿中有34例出现临床发作,患儿间歇期监测到发作波33例。
结论视频脑电图可以将脑电图记录与患儿临床发作情况结合起来,对临床诊断及治疗工作具有重要的参考价值。
标签:小儿失神癫痫;视频脑电图;检测;诊断
癫痫属人体脑功能异常性疾病,发病人群以儿童为主,该病对儿童正常的智力发育以及身心健康成长都具有重要影响,因而必须加强对儿童癫痫发作的控制。
小儿失神癫痫是全身性发作的癫痫综合征,患儿发病时具有典型的失神特征。
在小儿失神癫痫的诊断中,脑电图是最为重要和基本的检查措施。
常规脑电图检查描记的时间有限,且成本高,阳性率则较低。
动态脑电图虽然可以连续长时间记录,监测患儿不同时期的脑电波形,从而提高阳性检出率,但动态脑电图也存在假阳性率较高的问题,医生并不能随时目睹患儿发作时的情况,脑电图监测与实际发作观察不易结合起来。
而视频脑电图能够将脑电图记录与患儿临床发作情况结合起来,避免以上两种脑电图监测存在的缺陷,为小儿失神癫痫的诊断及分型提供依据。
现对我院采用视频脑电图监测小儿失神癫痫的工作进行回顾。
1资料与方法
1.1一般资料选取我院接收的失神癫痫患儿40例为观察对象,其中男性19例,女性21例,年龄为4~11岁。
患儿起病年龄多集中在4~7岁。
其中有癫痫家族史26例,出生有时窒息史4例,早产体重较轻1例,既往有高热惊厥史9例。
1.2方法将视频脑电图监测系统安放19导记录电极,双侧耳电极作为参考电极,对患儿进行>2 h的脑电图记录和临床监测。
患儿在清醒状态下完成睁闭眼以及过度换气诱发试验。
患儿睡眠时至少要包含一个完整的睡眠周期,并以至少记录到失神癫痫波为止。
其中剥夺睡眠33例,水合氯醛药物睡眠7例。
监测过程中标记患儿各种状态,监测结束回放时同屏同步加以分析。
2结果
2.1发作期脑电图脑电描记过程中40例患儿中有34例出现临床发作,发作期监测全导出现双侧同步对称3Hz棘、尖慢综合波。
患儿发作前数秒中央区、内额区、颞区节律性改变,开始为
3.5 Hz棘、尖慢综合波,此后在中间期可有(2.5~3.0)Hz棘、尖慢综合波,终末期(2.5~3.0)Hz棘、尖慢综合波。
持续时间约为5~20s。
患儿脑电波幅显著高于背景活动,其中以300~400 μV最多,约占92.50%,最高波幅可达250~500 μV。
2.2间歇期脑电图患儿间歇期监测到发作波33例,占82.50%。
脑电图检查可见3 Hz为主棘、尖慢综合波。
其中9例患儿伴临床失神发作,脑电图表现同患儿发作期,波幅略低;13例患儿出现脑电图特制性改变,表现为两侧广泛性3 Hz为主棘、尖慢综合波。
3讨论
失神癫痫是儿童期起病,以典型失神为主要发作类型的特发性全面性癫痫综合征[1]。
临床对于小儿失神癫痫的诊断需要排除非癫痫性发作,脑电图是鉴别两者差异的重要手段,头颅CT或MRI则是鉴别颅内是否存在器质性病变的检查措施。
临床研究显示,小儿失神癫痫可以分为典型与非典型发作两种。
对于典型失神发作的患儿,其对药物治疗的效果反应也较好。
非典型失神发作患儿伴有智力发育迟缓症状时,头颅MRI检查一般可见器质性病变,如脑萎缩。
常规脑电图由于监测记录时间短(仅20 min),故阳性率低[2]。
当患儿处于清醒状态时,往往不易监测出癫痫样波。
特别是采用柱状电极,患儿更是难以配合。
而且患儿癫痫样放电多在思睡或浅睡期出现,为完成检查操作,通过药物诱导睡眠,患儿常常进入较深程度的睡眠,这也会影响到癫痫样波的发现。
动态脑电图解决了常规脑电图监测时间短的问题,可以24 h连续记录,监测患儿不同时期的脑电波形,阳性检出率相对较高。
但动态脑电图并不能将脑电波形与患儿发作时的情况结合起来,并且存在假阳性率较高的问题。
视频脑电图则从根本上解决了这些问题。
视频脑电图采用盘状电极,非常容易固定,便于长时间记录患儿发作时的情况,并将患儿表现与脑电信号有机结合,显示到统一的屏幕,使医护人员可以直观地进行分析,从而为小儿失神癫痫的诊断和分型提供依据。
失神发作特征性脑电图改变为阵发性、节律性两侧大致同步长程高波幅3 Hz棘、慢综合波[3]。
患儿间歇期有无癫痫性放电和预后无显著关联,但脑电图的背景活动则可对预后的效果进行提示。
本组患儿在清醒状态下,尽量采用过度换气诱发试验。
该试验对小发作极为敏感,其原因可能是试验引起的呼吸性碱中毒可诱发此类癫痫发作。
33例患儿经剥夺睡眠,7例患儿采用水合氯醛诱发睡眠,均能记录到思睡和浅睡期的完整睡眠周期。
通过发作类型的判断,还可为临床治疗的药物选择提供参考。
视频脑电图不仅能够为小儿失神癫痫的诊断提供依据,而且对于该病的研究也具有广阔的应用空间。
经过对患儿较长时间的监测,并结合对患儿发作表现的记录,可以分析失神癫痫药物的治疗是否有效。
当患儿使用失神癫痫药物治疗后,如果棘慢波数量呈减少趋势,可预测发作出现的机会减少,从而早期预测药物对患儿病情的控制状况。
因此,视频脑电波对小儿失神癫痫的诊断以及临床治疗都具有重要的意义。
参考文献:
[1]林朝阳,周宝琴,苏伟.拉莫三嗪治疗小儿失神癫痫的疗效[J].吉林医学,2014,35(10):2155.
[2]郭小蓝,肖芝豹.儿童失神癫痫85 例临床表现与脑电图分析[J].中国误诊学杂志,2008,8(31):7711.
[3]徐秀琴,宋立东.失神癫痫儿童28 例动态脑电图分析[J].宁夏医学杂志,2012,34(03):267-269.。