Applicazione dell'electroencephalographic source imaging per la valutazione pre-chirurgica di pazienti epilettici

Lo scopo di questa tesi è quello di illustrare il funzionamento dell’electroencephalographic source imaging (EEG source imaging o ESI), di definire quali siano i passaggi necessari alla sua applicazione all’interno del software open source “Cartool” e quali vantaggi apporti l’inserimento di questa tecnica nella valutazione pre-chirurgica di pazienti affetti da epilessia focale farmacoresistente. Per raggiungere questi obbiettivi si è condotta una ricerca bibliografica che ha consentito di comprendere i meccanismi che permettono, partendo dal tracciato elettroencefalografico, dalla risonanza magnetica della testa del paziente, dal tipo di esame eletroencefalografico (high density o low density) e dalle informazioni anatomiche del paziente, di ricavare una mappatura 3D dell’attività elettrica corticale, identificando nello specifico la siezure onset zone. Allo stesso modo si è ricercato quale sia il valore diagnostico dei risultati ottenuti tramite ESI, quanto tali risultati possano influenzare l’approccio in sede chirurgica di interventi volti a rimuovere la sorgente dell’attività epilettica e se e quanto l’utilizzo di questa tecnica vada a migliorare l’esito di tali interventi. I risultati ottenuti hanno evidenziato come la procedura non sia univoca ma ogni aspetto del processo di source imaging possa avvalersi di innumerevoli tecniche differenti, illustrando poi una procedura specifica applicabile in “Cartool”. Questa prevede una scelta delle frequenze di filtraggio tra 0.1-100 Hz con un filtro butterworth di secondo ordine, la definizione dell’interseptile weighed mean per il filtraggio topografico, l’utilizzo della reale immagine MRI del paziente, al posto di un modello standard, per ottenere il volume di materia grigia, la definizione di una procedura di sottocampionamento per individuare i solution points il tale volume, la scelta di numero e posizione degli elettrodi per l’esame, che dimostra maggior precisione con EEG ad alta densità (128-264 elettrodi), la scelta di un modello della testa per la definizione della matrice di lead field, scegliendo in particolare il modello LSMAC illustrandone i punti di forza rispetto a BEM e FEM, e in fine la selezione del tipo di approssimazioni volte a risolvere la natura sottodeterminata del problema. Infine, si è potuto osservare, attraverso i dati raccolti da svariati studi, come l’inserimento del source imaging tra gli esami di routine nella valutazione pre-chirurgica di un paziente epilettico possa alzare la probabilità di un esito positivo nell’intervento dal 50-70% al 75-90%. Questo è possibile grazie ad una localizzazione più precisa della siezure onset zone e alle modifiche al piano terapeutico grazie a tali risultati.