Ongle nouveau test de diagnostic, qui est en phase expérimentale, permet la détection des malformations qui déclenchent la l'épilepsieet que, du fait de sa taille microscopique et de son emplacement dans les zones profondes de la cerveau Ils sont invisibles à l'œil humain; l'intervention chirurgicale est donc très complexe chez ce type de patients, dont beaucoup ne répondent pas bien au traitement médicamenteux et doivent recourir à la chirurgie pour contrôler leur crises d'épilepsie.

La technique -RM-EEG fonctionnel (RMf-EEG)-, qui a été développé dans le cadre d'un projet de recherche mené par des médecins et des ingénieurs de l'Université polytechnique de Valence (UPV), de l'hôpital La Fe et du groupe médical ERESA, a été créé en adaptant et en combinant deux tests différents: l'encéphalogramme (EEG), qui enregistre les pics d'activité cérébrale liés à l'épilepsie lorsqu'ils ne sont pas en phase de crise épileptique (décharges interictales), et la résonance magnétique à champ élevé, avec lesquels des images d'activité sont obtenues des décharges interictales et des images anatomiques haute résolution auxquelles les images d'activité sont superposées.

Les images obtenues avec la résonance sont utilisées pour créer une reproduction 3D du cerveau par ordinateur, qui sert de guide aux chirurgiens pour effectuer l’intervention avec une grande précision.

Comme l’a expliqué le Dr. Vicente Belloch, directeur scientifique d’ERESA, les images obtenues avec la résonance sont utilisées pour élaborer un Reproduction 3D du cerveau par ordinateur, qui sert de guide aux chirurgiens pour effectuer l’intervention avec une grande précision et de meilleurs résultats. De plus, en étant en mesure de déterminer la région où se trouvent les lésions, certains patients qui ne pouvaient auparavant pas être opérés pourront bénéficier des avantages de la chirurgie.

Patient épileptique effectuant le nouveau test de diagnostic

Le «big data», clé de la recherche médicale

La création de ce test de diagnostic a été possible grâce à la application de Big Data. En effet, les chercheurs Addisson Salazar et Gonzalo Safont, de l'UPV, ont expliqué qu'en adaptant des méthodes avancées d'apprentissage automatique et de fusion de données, ils avaient réussi à interpréter les images de patients épileptiques obtenues en combinant résonance magnétique et encéphalogramme, et d'identifier les modèles spatio-temporels associés au foyer épileptique, ce qui a facilité leur caractérisation et leur localisation, ainsi que leurs interactions avec le cerveau de la personne touchée.

Allo docteurs : le canal lombaire étroit - témoignage (Septembre 2019).