• MeSH
• diagnostické techniky neurologické MeSH
• diagnóza počítačová MeSH
• elektroencefalografie MeSH
• epilepsie chirurgie   MeSH
• intrakraniální tlak MeSH
• neurochirurgické výkony MeSH
• předoperační péče MeSH

• Konspekt
• Patologie. Klinická medicína
• NLK Obory
• neurochirurgie
• NLK Publikační typ
• závěrečné zprávy o řešení grantu AZV MZ ČR

Epilepsy is a substantial disease burden and ~30% of patients do not respond to drug therapy. For these patients the only option is epilepsy surgery. Localization of the seizure generating areas of the brain often requires implantation of intracranial electrodes. Visual analysis of long-term recordings from large number of electrodes is extremely laborious and introduces significant human bias. Improving the presurgical diagnosis and increasing the information yield of invasive recordings requires faster and more objective quantitative analysis. It is well established that seizures emerge within functionally altered brain networks. In the proposed project we will apply complex network methods to quantify the organization of epileptic networks and develop innovative and more precise presurgical diagnostic tools. Identification of key components of the epileptic network will improve localization of seizure-generating regions, and patient-oriented network modelling approach will allow us to predict surgical outcomes.

Přibližně 30% pacientů s epilepsií neodpovídá na farmakologickou léčbu a lze u nich zvážit chirugické řešení. Určení oblasti oblasti, jejíž resekce je nezbytná, aby došlo k vymizení záchvatů, vyžaduje u řady pacientů implantaci intrakraniálních elektrod. Zrakové hodnocení dlouhodobých intrakraniálních záznamů představuje velmi komplikovaný a zdlouhavý proces, který je zatížený subjektivní chybou. Zvýšení informační výtěžnosti záznamů vyžaduje nové metodické postupy, které umožní rychlou a objektivní analýzu. Nejnovější poznatky prokazují, že záchvaty jsou projevem abnormální funkce mozkových sítí. Na základě těchto znalostí využijeme analýz z oboru komplexní dynamiky sítí a teorie grafů k vývoji inovativních diagnostických algoritmů, které zvýší klinickou výtěžnost intrakraniálních záznamů a zkvalitní předoperační diagnostiku. Nalezení síťových ukazatelů oblasti vzniku záchvatů umožní přesněji lokalizovat klíčové oblasti resekce. Vytvoření algoritmu, který modeluje epileptické sítě na základě pacientských dat, umožní predikci funkčního vlivu resekce a výsledku chirurgické léčby.

Graph-theory approach to complex organization and dynamics of human epileptic networks: implications for epilepsy surgery planning

Doba řešení: 2015-2018

Obsahuje literaturu

000      

00000ntm 2200000 i 4500

001      

MED00204777

003      

CZ-PrNML

005      

20210329123354.0

007      

ta

008      

201010s2019 xr a e 000 0|cze||

009      

ND

040    __

$a ABA008 $b cze $d ABA008 $e rda

041    0_

$a cze

044    __

$a xr

072    _7

$a 616 $x Patologie. Klinická medicína $2 Konspekt $9 14 $7 sk136316

086    __

$a NV15-29835A $p MZ0

100    1_

$a Marusič, Petr, $d 1966- $7 mzk2004217966 $4 aut

245    10

$a Analýza funkční organizace epileptogenních sítí s využitím teorie grafů: význam pro předoperační diagnostiku pacientů s neokortikální epilepsií / $c řešitel Petr Marusič, příjemce Univerzita Karlova

246    31

$a Graph-theory approach to complex organization and dynamics of human epileptic networks: implications for epilepsy surgery planning

264    _0

$c 2019

300    __

$a Nestr.

336    __

$a text $b txt $2 rdacontent

337    __

$a počítač $b c $2 rdamedia

338    __

$a online zdroj $b cr $2 rdacarrier

347    __

$a textový soubor $b PDF $2 rda

490    1_

$a Závěrečná zpráva o řešení grantu Agentury pro zdravotnický výzkum MZ ČR

500    __

$a Doba řešení: 2015-2018

504    __

$a Obsahuje literaturu

520    0_

$a Přibližně 30% pacientů s epilepsií neodpovídá na farmakologickou léčbu a lze u nich zvážit chirugické řešení. Určení oblasti oblasti, jejíž resekce je nezbytná, aby došlo k vymizení záchvatů, vyžaduje u řady pacientů implantaci intrakraniálních elektrod. Zrakové hodnocení dlouhodobých intrakraniálních záznamů představuje velmi komplikovaný a zdlouhavý proces, který je zatížený subjektivní chybou. Zvýšení informační výtěžnosti záznamů vyžaduje nové metodické postupy, které umožní rychlou a objektivní analýzu. Nejnovější poznatky prokazují, že záchvaty jsou projevem abnormální funkce mozkových sítí. Na základě těchto znalostí využijeme analýz z oboru komplexní dynamiky sítí a teorie grafů k vývoji inovativních diagnostických algoritmů, které zvýší klinickou výtěžnost intrakraniálních záznamů a zkvalitní předoperační diagnostiku. Nalezení síťových ukazatelů oblasti vzniku záchvatů umožní přesněji lokalizovat klíčové oblasti resekce. Vytvoření algoritmu, který modeluje epileptické sítě na základě pacientských dat, umožní predikci funkčního vlivu resekce a výsledku chirurgické léčby.

520    9_

$a Epilepsy is a substantial disease burden and ~30% of patients do not respond to drug therapy. For these patients the only option is epilepsy surgery. Localization of the seizure generating areas of the brain often requires implantation of intracranial electrodes. Visual analysis of long-term recordings from large number of electrodes is extremely laborious and introduces significant human bias. Improving the presurgical diagnosis and increasing the information yield of invasive recordings requires faster and more objective quantitative analysis. It is well established that seizures emerge within functionally altered brain networks. In the proposed project we will apply complex network methods to quantify the organization of epileptic networks and develop innovative and more precise presurgical diagnostic tools. Identification of key components of the epileptic network will improve localization of seizure-generating regions, and patient-oriented network modelling approach will allow us to predict surgical outcomes.

650    _7

$a neurochirurgie $7 nlk20040148034 $2 mednas

650    _7

$a epilepsie $x chirurgie $7 D004827 $2 czmesh

650    _7

$a předoperační péče $7 D011300 $2 czmesh

650    _7

$a elektroencefalografie $7 D004569 $2 czmesh

650    _7

$a intrakraniální tlak $7 D007427 $2 czmesh

650    _7

$a neurochirurgické výkony $7 D019635 $2 czmesh

650    _7

$a diagnóza počítačová $7 D003936 $2 czmesh

650    _7

$a diagnostické techniky neurologické $7 D003943 $2 czmesh

655    _4

$a závěrečné zprávy o řešení grantu AZV MZ ČR $7 nlk-pt193

700    1_

$a Jiruška, Přemysl, $d 1976- $7 xx0037786 $4 aut

700    1_

$a Čmejla, Roman, $d 1962- $7 ntka174745 $4 aut

700    1_

$a Hlinka, Jaroslav $4 aut $7 xx0228167

710    2_

$a Fyziologický ústav (Akademie věd ČR) $7 nlk20030132612

710    2_

$a Univerzita Karlova. $b Lékařská fakulta, 2 $7 kn20010709367

710    2_

$a České vysoké učení technické v Praze. $b Elektrotechnická fakulta $7 kn20010710175

710    2_

$a Ústav informatiky (Akademie věd ČR) $7 kn20040318015

810    1_

$a Česko. $b Ministerstvo zdravotnictví. $b Agentura pro zdravotnický výzkum. $t Závěrečná zpráva o řešení grantu

856    4_

$u https://kramerius.medvik.cz/search/handle/uuid:MED00204777-7efe110f-d63b-42d9-b7dc-d75300a58fbf $y Digitální knihovna

910    __

$a ABA008 $b online $y 0

990    __

$a 20201010 $b ABA008

991    __

$a 20210329123353 $b ABA008

999    __

$a ok $b medvik21 $g 1571734 $s 220796

BAS    __

$a 30

LZP    __

$b AZV-2018-20201010