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02.01.2019 | Research Article

Transition of brain networks from an interictal to a preictal state preceding a seizure revealed by scalp EEG network analysis

Zeitschrift:
Cognitive Neurodynamics
Autoren:
Fali Li, Yi Liang, Luyan Zhang, Chanlin Yi, Yuanyuan Liao, Yuanling Jiang, Yajing Si, Yangsong Zhang, Dezhong Yao, Liang Yu, Peng Xu
Wichtige Hinweise
Fali Li and Yi Liang have contributed equally to this work.

Publisher's Note

Springer Nature remains neutral with regard to jurisdictional claims in published maps and institutional affiliations.

Abstract

Epilepsy is a neurological disorder in the brain that is characterized by unprovoked seizures. Epileptic seizures are attributed to abnormal synchronous neuronal activity in the brain. To detect the seizure as early as possible, the identification of specific electroencephalogram (EEG) dynamics is of great importance in investigating the transition of brain activity as the epileptic seizure approaches. In this study, we investigated the transition of brain activity from interictal to preictal states preceding a seizure by combining EEG network and clustering analyses together in different frequency bands. The findings of this study demonstrated the best clustering performance of k-medoids in the beta band; in addition, compared to the interictal state, the preictal state experienced increased synchronization of EEG network connectivity, characterized by relatively higher network properties. These findings can provide helpful insight into the mechanism of epilepsy, which can also be used in the prediction of epileptic seizures and subsequent intervention.

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