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首页> 美国卫生研究院文献>Human Brain Mapping >Complex discharge‐affecting networks in juvenile myoclonic epilepsy: A simultaneous EEG‐fMRI study
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Complex discharge‐affecting networks in juvenile myoclonic epilepsy: A simultaneous EEG‐fMRI study

机译：青少年肌阵挛性癫痫中复杂的影响放电的网络：同步EEG-fMRI研究

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Juvenile myoclonic epilepsy (JME) is a common subtype of idiopathic generalized epilepsies (IGEs) and is characterized by myoclonic jerks, tonic‐clonic seizures and infrequent absence seizures. The network notion has been proposed to better characterize epilepsy. However, many issues remain not fully understood in JME, such as the associations between discharge‐affecting networks and the relationships among resting‐state networks. In this project, eigenspace maximal information canonical correlation analysis ( CCA) and functional network connectivity (FNC) analysis were applied to simultaneous EEG‐fMRI data from JME patients. The main findings of our study are as follows: discharge‐affecting networks comprising the default model (DMN), self‐reference (SRN), basal ganglia (BGN) and frontal networks have linear and nonlinear relationships with epileptic discharge information in JME patients; the DMN, SRN and BGN have dense/specific associations with discharge‐affecting networks as well as resting‐state networks; and compared with controls, significantly increased FNCs between the salience network (SN) and resting‐state networks are found in JME patients. These findings suggest that the BGN, DMN and SRN may play intermediary roles in the modulation and propagation of epileptic discharges. These roles further tend to disturb the switching function of the SN in JME patients. We also postulate that CCA and FNC analysis may provide a potential analysis platform to provide insights into our understanding of the pathophysiological mechanism of epilepsy subtypes such as JME. . ©
机译：少年性肌阵挛性癫痫（JME）是特发性全身性癫痫（IGEs）的常见亚型，其特征是肌阵挛性抽搐，强直性阵挛性癫痫发作和罕见的失神发作。已经提出了网络概念以更好地表征癫痫。但是，JME仍未完全理解许多问题，例如影响放电的网络之间的关联以及静止状态网络之间的关系。在这个项目中，本征空间最大信息规范相关分析（CCA）和功能网络连通性（FNC）分析应用于来自JME患者的同步EEG-fMRI数据。我们的研究的主要发现如下：包括默认模型（DMN），自我参照（SRN），基底神经节（BGN）和额叶网络在内的影响放电的网络与JME患者的癫痫放电信息具有线性和非线性关系; DMN，SRN和BGN与放电影响网络以及静止状态网络具有密集/特定的关联;与对照组相比，在JME患者中，显着网络（SN）与静止状态网络之间的FNC显着增加。这些发现表明，BGN，DMN和SRN可能在癫痫放电的调节和传播中起中介作用。这些作用进一步倾向于干扰JME患者中SN的转换功能。我们还假定，CCA和FNC分析可能会提供一个潜在的分析平台，以提供对我们对癫痫亚型（例如JME）的病理生理机制的理解的见识。 。 ©

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