Neues Verfahren zur SOZ‑Lokalisierung: Chirp‑basierte Anomalieerkennung mit LOF

Eine aktuelle Studie präsentiert einen quantitativen Ansatz zur Bewertung der räumlichen Übereinstimmung zwischen klinisch definierten Anfallsbeginnzonen (SOZ) und statistisch anomalen Kanälen, die durch eine Zeit‑Frequenz‑Analyse von Chirp‑Ereignissen identifiziert werden. Das vorgeschlagene Verfahren besteht aus zwei Schritten: Erstens erfolgt die unüberwachte Ausreißererkennung mittels Local Outlier Factor (LOF) mit adaptiver Nachbarschaftsauswahl, die auf spektro‑temporalen Merkmalen des Chirps (Anfangsfrequenz, Endfrequenz und Dauer) basiert. Zweitens wird eine räumliche Korrelationsanalyse durchgeführt, die sowohl exakte Ko‑Ereignis‑Metriken als auch gewichtete Index‑Ähnlichkeiten berücksichtigt und dabei die hemisphärische Übereinstimmung sowie die Nähe der Elektroden einbezieht.

Die Ergebnisse zeigen, dass der LOF‑Ansatz mit 20 Nachbarn und einer Kontamination von 0,2 Ausreißerkanäle zuverlässig erkennt. Besonders hervorzuheben ist, dass die gewichtete Index‑Ähnlichkeit die exakte Übereinstimmung bei der SOZ‑Lokalisierung übertrifft. Die Leistungskennzahlen – Präzision, Recall und F1‑Score – sind bei Patienten ohne Anfälle nach der Operation am höchsten (durchschnittliche Präzision 0,903) und bei solchen mit erfolgreichem chirurgischem Ergebnis (durchschnittliche Präzision 0,865). Bei Versagenfällen liegt die Präzision deutlich niedriger (durchschnittliche Präzision 0,460).

Die Studie unterstreicht, dass die Kombination aus chirp‑basierter Ausreißererkennung und gewichteten räumlichen Metriken ein ergänzendes Verfahren zur SOZ‑Lokalisierung darstellt, insbesondere bei Patienten mit erfolgreichen chirurgischen Ergebnissen. Diese Methode könnte die diagnostische Genauigkeit verbessern und die Planung von Operationen präziser gestalten.