Epileptic source connectivity analysis based on estimating of dynamic time series of regions of interest

计算机科学 感兴趣区域 人工智能 皮质电图 模式识别(心理学) 编码(内存) 时间序列 人工神经网络 脑电图 机器学习 神经科学 生物
作者
Mayadeh Kouti,Karim Ansari-Asl,Ehsan Namjoo
出处
期刊:Network: Computation In Neural Systems [Taylor & Francis]
卷期号:30 (1-4): 1-30 被引量:2
标识
DOI:10.1080/0954898x.2019.1634290
摘要

We propose a new source connectivity method by focusing on estimating time courses of the regions of interest (ROIs). To this aim, it is necessary to consider the strong inherent non-stationary behavior of neural activity. We develop an iterative dynamic approach to extract a single time course for each ROI encoding the temporal non-stationary features. The proposed approach explicitly includes dynamic constraints by taking into account the evolution of the sources activities for further dynamic connectivity analysis. We simulated an epileptic network with a non-stationary structure; accordingly, EEG source reconstruction using LORETA is performed. Using the reconstructed sources, the spatially compact ROIs are selected. Then, a single time course encoding the temporal non-stationarity is extracted for each ROI. An adaptive directed transfer function (ADTF) is applied to measure the information flow of underlying brain networks. Obtained results demonstrate that the contributed approach is more efficient to estimate the ROI time series and ROI to ROI information flow in comparison with existing methods. Our work is validated in three drug-resistance epilepsy patients. The proposed ROI time series estimation directly affects the quality of connectivity analysis, leading to the best possible seizure onset zone (SOZ) localization verified by electrocorticography and post-operational results.
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