卡内基梅隆大学(Carnegie Mellon University)的Bin Bin教授与梅奥诊所(Mayo Clinic)合作发现，头皮记录的脑电图中的快速振荡可以查明导致癫痫发作的脑组织。这项合作研究最近发表在《国家科学院院刊》(PNAS)上，它利用无创性EEG技术以及新型机器学习算法的开发来自动识别和描绘并发的高频振荡和癫痫样尖峰，这是关键环节与癫痫有关。在不久的将来，这些发现可能会被用于重新思考癫痫患者的影像学和治疗选择。
全球有超过7000万人受到癫痫症的影响，癫痫病是最常见的神经系统疾病之一。对于患有癫痫病的人，大脑活动会变得异常，导致癫痫发作或异常行为，感觉，有时甚至失去意识。不治之症影响着各个年龄段，种族和种族背景的男人和女人。
尽管对于某些人来说，药物治疗是一种有效的治疗选择，但是将近三分之一的癫痫患者对药物反应不佳。如果可以在大脑中识别出癫痫灶并安全切除，那么这些患者中的许多人都需要手术切除癫痫组织以停止癫痫发作。观察和定位致癫痫性脑活动的临床过程是侵入性的，称为颅内脑电图(iEEG)，具有侵入性，涉及在颅骨上钻孔或摘除颅骨的一部分，以将电极放置在大脑上。此外，iEEG记录也很耗时，持续数天至数周，直到发生自发性癫痫发作并可以对其进行监视。
卡内基梅隆大学生物医学工程学教授Bin He与Mayo Clinic合作进行了突破性的新研究，将临床应用和工程创新相结合，为癫痫患者提供了一种安全，无创，经济高效且成像速度更快的选择。
其他研究人员尝试了无创性脑电图研究。但是，他的工作很独特，它可以发现并自动记录高频振荡(HFO)和癫痫样尖峰之间的新颖系。该链接进而标识了一个独特的生物标记，通过它可以描述和定位致癫痫的大脑，从而为非侵入性治疗癫痫病以及提供治疗选择提供了极为理想的方法。
他解释说：“多年来，HFO已被确定为定位癫痫发作脑组织的潜在生物标志物，并可能指导与癫痫发作相关的神经外科手术。”“挑战在于生理性和病理性HFO都存在。只有病理性HFO带有癫痫标签并有助于临床使用，不幸的是，使用当前的实践和方法将两者区别非常复杂。我们的团队通过形态学进行了假设和证明和来源的影像学证据表明，病理性HFO可以通过HFO和癫痫样突波的并发来识别，所有这些都是在头皮上无创记录的。”
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