Actividade de base no EEG de doentes epilépticos: procura de relações entre diferentes derivações baseada em medidas não lineares

Abstract

O problema da localização de focos epileptogéneos é determinante para a correcta classificação clínica de um doente epiléptico e consequentemente para a escolha, por parte do clínico, da terapia mais adequada. Desta forma, e em última instância, ela é determinante para o bem estar do doente. O objecto do trabalho desta tese consiste exactamente numa abordagem original a este problema. O caminho que escolhemos resultou da simples observação de que a maioria, se não todos, os métodos de análise de EEG com vista à localização de focos epileptogéneos usa actividade paroxística, deixando a actividade base de lado por ser considerada normal. A pergunta que pusemos inicialmente foi se na verdade a actividade base dos epilépticos seria mesmo normal ou teria escondida informação que nos ajudasse a localizar a zona onde o foco epileptogéneo estava localizado. No fundo, e pegando na célebre afirmação de MacGillivray "a ponta é a assinatura da epilepsia", a questão que levantamos é se a ponta será a única assinatura da epilepsia. Esta nossa abordagem foi baseada numa nova medida não linear de associação que estudamos de uma forma comparativa com algumas das encontradas na literatura. Os estudos apresentados em dois grupos de doentes epilépticos sugerem que se pode extrair informação do estudo da actividade base destes doentes que é relevante para o diagnostico da epilepsia. Por outro lado, cedo nos apercebemos que uma investigação profunda nesta direcção necessitava de incidir numa população alargada. Este facto implicaria reunir para toda esta população uma quantidade muito grande de informação (como informação clínica e demográfica, sinal biológico, imagem médica de diversos tipos, etc.), que se encontrava disponível em diferentes meios (papel, película fotográfica, bases de dados, etc.). Este problema era igualmente partilhado por toda a equipa de investigação ligada ao departamento hospitalar onde desenvolvemos este nosso estudo, e mesmo pelo corpo clínico e técnico encarregado da rotina clínica do departamento. Assim e em resumo o tema principal do trabalho que levámos a cabo foi a procura de informação susceptível de ajudar a localizar o foco epileptogéneo a partir de EEG de escalpe considerando quer a actividade paroxística quer a actividade base. Para o efeito desenvolvemos um sistema de informação multimédia que serviu de suporte quer à nossa investigação quer à actividade diária do departamento onde desenvolvemos o nosso trabalho. A abordagem ao complexo ambiente clínico onde implementamos o sistema foi baseada numa metodologia de modelização orientada por objectos.

The correct clinical classification of focal epileptic patients depends greatly on the correct foci localization and is determinant to the correct choice of therapy. Consequently, the well-being of the patient is also dependent on the correct foci localization. In pharmaco-resistent epilepsies, this localization is essential to achieve well succeeded surgery procedures. To achieve better foci localization it is common in these cases to use invasive electroencephalograpic signal (EEG) recording techniques, namely the placement of intracerebral electrodes in the regions of interest. Nevertheless, there is the conviction among the clinicians who work in this area of medicine that, although these invasive techniques have achieved good precision results, they should be avoided to lower the associated risks to the patient. This means that we should concentrate our effort on the development of non-invasive techniques, namely computerized methods based on surface EEG, who extract more and better information on the foci localization. The contents of the work described in this thesis is centered on a new contribution in this direction. The idea behind our approach was based on simple observation that most if not all foci localization methods found in the literature rely only on the use of paroxysmal activity, rejecting background activity because it is considered normal by the epileptologists. "ls this background EEG activity really normal or does it contains any hidden information that can be used for foci localization?" was then our basic question. If we take the well known phrase of MacGillivray, "the spike is the epilepsy signature", our question would be "… is it the only epilepsy signature". Our approach is based on a new non-linear association measure which we studied in a comparative way with other measures available from the literature. We present two studies on epileptic patients that suggest that we can extract relevant information for the epilepsy diagnosis from the background activity of these patients. On another hand, we early realized that a deep research action in this direction would have to be performed on a large population. This fact implies that a large set of multimedia information (clinical and demographic information, biological signals, multimodal medical images, etc.) would have to he gathered to enable correct follow-up and diagnosis procedures over such a population. This problem was also shared by the research team connected to the neurophysiology department of the central hospital where we developed our work and by the staff that executes the daily routine work. Thus, we developed a Multimedia lnformation System to answer to these problem. "Over'' this system we then developed our search for information in surface EEG of epileptics that could help us in the localizing foci based on paroxysmal and background activity. The approach to the complex clinical environment where the system was implemented was based on an object-oriented modeling methodology.