Abstract: H. Rajaei, M. Cabrerizo, P. Janwattanapong, A. Pinzon, S. Gonzalez-Arias, A. Barreto, M. Adjouadi (2017)

Proceedings of the IEEE 17th International Conference On Bioinformatics And Bioengineering (BIBE 2017), 425–430p. (2017) DOI:10.1109/BIBE.2017.00-17

Connectivity Dynamics of Interictal Epileptiform Activity

Patterns of interictal epileptiform activities, such as sharp waves, spikes, spike-wave complexes and polyspike-wave complexes are explored in the recorded electroencephalograms (EEG) to gauge the different functional connectivity dynamics and to assess how they could be affected by the type of a seizure. Connectivity measures were represented by the phase synchronization among scalp electrodes that were obtained by adopting a nonlinear data-driven method. These interictal epileptic activities were investigated using a graph theory analysis. The connectivity maps were compared by considering the number of connections in four main brain regions (anterior region, posterior region, left hemisphere and right hemisphere). Results revealed interesting and different network topology for the connectivity maps. Besides, a relationship between the connectivity patterns of the recorded epileptic activities and the types of seizures was observed. This relationship was statistically confirmed by analysis of variance (ANOVA) that denoted a significant difference among connectivity patterns of sharp waves and spike activities, which were seen in focal epilepsy, in contrast to the spike-wave and polyspike-wave complexes that were associated with generalized epilepsy (P - value congruent to 0). These results augment the prospects for diagnosis and enhance the recognition of the disease type via EEG-based connectivity maps.

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