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Quantitative Bewegungsanalyse epileptischer Anfälle zur Differenzierung hypermotorischer und automotorischer Anfälle

机译:癫痫发作的定量运动分析,用于鉴别高血压和自发运动性癫痫发作

摘要

In der vorliegenden Studie wurde der Frage nachgegangen, inwieweit sich mittels digitaler Methoden quantitative Parameter ermitteln lassen, die epileptische Anfälle mit verschiedenen Automatismen zu unterscheiden helfen. Hierzu untersuchten wir prospektiv die Anfallvideos von jeweils 10 hypermotorischen und 10 automotorischen Anfällen von 17 verschiedenen Patienten bezüglich Bewegungsausmaß sowie Durchschnitts- und Maximalgeschwindigkeit des Handgelenks und des Rumpfes, Anfallsdauer und dominierende Bewegungsfrequenz. Dazu wurden jeweils die Bewegungsparameter an den anatomischen Bezugspunkten (rechtes und linkes Handgelenk, Sternumansatz) über die gesamte Anfallsdauer quantitativ ermittelt. Die Limitation der zweidimensionalen Bewegungsanalyse schränkten die Anzahl der verwendbaren Anfallvideos erheblich ein.Es zeigte sich ein signifikanter Unterschied in allen o.g. Bewegungsparametern zwischen hypermotorischen und automotorischen Anfällen. Das Ausmaß der Handgelenksbewegung sowie die Geschwindigkeit der Bewegung bei hypermotorischen Anfällen waren stets größer als bei den automotorischen Anfällen. Der visuelle Vergleich der berechneten Bewegungsbahnen hinsichtlich einer dominierenden Frequenz der Bewegungen der oberen Extremitäten zeigte nur bei den automotorischen Anfällen einen Frequenzgipfel bei 1-2 Hz, nicht jedoch bei hypermotorischen Anfällen. Die Dauer der automotorischen Anfälle war zwar länger als bei den hypermotorischen Anfällen, dieser Unterschied erreichte jedoch keine statistische Signifikanz.Mit Hilfe einer quantitativen Analyse epileptischer Anfälle ist eine sehr gute Charakterisierung und Differenzierung zwischen hypermotorischen und automotorischen Anfällen möglich. Diese gestaltet sich vom Beobachter unabhängig und umgeht das Problem der geringen Reliabilität und Übereinstimmung zwischen den einzelnen Beobachtern bei qualitativen Untersuchungen. Die in dieser Studie ermittelten Parameter sollten in Zukunft an unselektierten motorischen Anfällen angewandt werden, um zu prüfen, wie gut sich damit hypermotorische und automotorische Anfälle identifizieren lassen. In einem weiteren Schritt sollten durch 3D Analysen die Beschränkungen der 2D Analyse überwunden werden.
机译:在本研究中,研究了该问题在多大程度上可以使用数字参数确定定量参数,以帮助区分具有不同自动性的癫痫发作。为此,我们就运动程度以及腕部和躯干的平均和最大速度,癫痫发作的持续时间和主要运动频率,前瞻性地检查了17名不同患者的10次高运动发作和10次汽车发作的癫痫发作录像。为此,在整个发作过程中定量确定解剖参考点(左右手腕,胸骨入路)的运动参数。限制二维运动分析极大地限制了可以使用的抓拍视频的数量,并且上述所有方面均存在显着差异。超级运动和汽车攻击之间的运动参数。运动过度发作时腕部运动的程度和运动速度始终大于运动发作中。关于上肢运动的主要频率的计算轨迹的视觉比较仅在运动发作的情况下显示了1-2Hz的频率峰值,而在运动过度发作的情况下没有。机动性癫痫发作的持续时间长于高动力性癫痫发作的持续时间,但这种差异在统计学上并不显着,借助于癫痫性癫痫发作的定量分析,可以很好地表征和区分高动力性发作和自动发作。这独立于观察者,避免了定性检查中各个观察者之间可靠性低和一致性低的问题。将来应将本研究中确定的参数应用于未选定的运动性癫痫发作,以测试能更好地识别出高运动性和运动性癫痫发作。下一步,应该通过3D分析来克服2D分析的局限性。

著录项

  • 作者

    Meier Alexander;

  • 作者单位
  • 年度 2011
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