Ottimizzazione parametrica e validazione dell’indice epilettogenico come indicatore quantitativo per l’analisi dei tracciati di stereoelettroencefalografia.

Nei casi di epilessia focale farmacoresistente, l'intervento chirurgico garantisce risultati promettenti. L'identificazione della zona epilettogenica condiziona in modo cruciale l'esito dell'intervento. Tra gli strumenti di supporto alla valutazione prechirurgica, l'indice epilettogenico (EI), definito originariamente da Bartolomei et al., si è affermato come indicatore quantitativo per l'analisi dei tracciati di stereoelettroencefalografia in presenza di una crisi epilettica. La peculiarità dell'EI risiede nella capacità di unire in un unico valore la componente spettrale e quella temporale dell'informazione elaborata dalla registrazione. Il presente lavoro di tesi si propone di discutere il comportamento dell'EI su un dataset di 12 pazienti e 1963 canali. La prima fase dello studio consiste nell'ottimizzazione delle prestazioni del modello al variare dei parametri ν e λ, che caratterizzano l'algoritmo di Page-Hinkley per la rilevazione dell'esordio della crisi, rispetto alla decisione clinica di termocoagulare il canale. In seguito, tramite tecniche di clustering gerarchico, si mostra come sia possibile raggruppare i pazienti sulla base dei valori di AUROC, proponendo questo approccio come modello metodologico per la futura identificazione di comportamenti specifici in diverse classi di pazienti. Infine, sono proposte e valutate cinque modifiche all'implementazione per approfondire limiti e futuri sviluppi dell'indice. La validazione dello strumento e del suo fondamento matematico, il rapporto tra le energie (ER), ha rappresentato il risultato più solido del lavoro. Si è potuto, inoltre, stabilire un intervallo ottimale dei valori dei parametri, λ ∈ [5, 500] e ν ∈ [0.05, 10], all'interno del quale l'algoritmo di Page-Hinkley fornisce sistematicamente le prestazioni migliori. Infine, tra le variazioni analizzate, l'identificazione del tempo di allarme come tempo di riferimento e l'allargamento dello spettro di frequenze si sono dimostrate le più promettenti.