0503.參考電極和患者接地電極

宏觀電極參考電極：在使用系統進行記錄時（2018年11月之前），使用頭皮參考電極，盡可能放置在靠近頭頂（Cz）的位置。在使用NeuraLynx公司系統進行記錄時，參考電極可以從任何已記錄的電極中選擇，并且宏觀電極和微電極的參考電極可以不同。對于宏觀電極，在可行的情況下，選擇白質中具有平坦腦電圖信號且無癲癇活動的接觸點。如果沒有這樣的電極接觸點，則使用Cz頭皮電極。盡可能避免使用后者，因為頭皮電極更有可能記錄到肌肉偽影，并且容易從皮膚上脫落，這會在所有數據中引入噪聲。

微電極參考電極：對于每個微電極，使用同一束中沒有多單元活動（MUA）且沒有偽影的微導線作為參考電極，以避免將這些活動引入所有電極。對于型號1以及絕大多數的型號2和型號3，從8根微導線中選擇一根。對于型號2和型號3，使用未絕緣的參考微導線在大多數情況下會導致微電極信號中的噪聲水平較高，可能是因為電極之間的阻抗差異過大。僅在3名患者中使用了這種方式。使用普通微導線作為參考電極將增強對非常局部活動的檢測，但也會消除微導線記錄的所有共同活動，特別是由較大神經元群體的平均活動產生的局部場電位（LFP）的慢成分。相反，未絕緣的參考電極將更好地保留局部場電位（LFP）的慢成分，但由于電極捕獲的信號在阻抗和幅度上的差異，也可能將相同的局部場電位（LFP）活動引入所有微導線中。無論使用哪根導線作為參考電極，對局部場電位（LFP）的影響可能會因腦內微導線之間的距離而有所不同，而對于某型號電極來說，這種距離是不可預測的。

每天檢查微電極的信號質量。如果所有導線上都出現了多單元活動（MUA）或偽影，這通常意味著參考電極被這些活動污染了，此時會選擇微電極束中的另一根微導線作為參考電極。

接地電極：使用鎖骨上的頭皮電極作為患者的接地電極。在2018年11月之前，當使用兩個不同的放大器時，通過跨接電纜使用相同的患者接地電極來為兩個放大器接地。

06.數據管理

0601.存儲

微電極以高采樣率記錄（在我們的配置中為32千赫茲），當連續采集數周時，這可能會產生大量需要管理和存儲的數據。以32千赫茲記錄2小時的單個通道數據量接近0.5GB。在2到3周內，對大約100個宏觀和微電極（包括8到32根微導線）的連續記錄會積累2到3TB的數據。

由于研究中心（巴黎腦研究所）和癲癇科位于醫院場地內的不同建筑物中，且網絡基礎設施相互獨立，自2013年2月起，一根光纖從癲癇科延伸至研究中心的服務器，實現了數據的直接傳輸。每晚，由NeuraLynx公司系統采集的數據都會傳輸到巴黎腦研究所的服務器上，方便研究人員快速查看和分析。在將數據存儲到服務器之前，如果在采集時未進行偽匿名處理，所有數據都會進行偽匿名化。所有記錄的數據被分割成最大時長為2小時的文件，以便使用不同的可視化和分析軟件對其進行高效讀取。由于Cheetah軟件在分割文件時會丟失文件之間的樣本，因此記錄通常持續24小時，然后使用Matlab軟件離線分割成2小時的文件，且不會丟失數據。數據按照患者進行整理，并采用標準化的命名和組織方式，以便于訪問所需的數據集。采集設置、影像資料和臨床信息會添加到每位患者的文件夾中。數據訪問通過個人身份標識和密碼進行安全保護，合作者可按需獲取訪問權限。由臨床軟件采集的數據由醫院的信息技術基礎設施進行存儲和管理。

0602.電極定位與可視化

在EPILOC工具箱中，開發了兩個模塊，用于在空間和解剖學上對植入的電極及其接觸點進行定位。它們基于多個圖像處理流程，使用了Brainvisa和Freesurfer軟件，這些流程旨在根據術前結構磁共振成像（MRI）序列計算解剖模型；2）將該序列在蒙特利爾神經學研究所（MNI）模板上進行標準化；3）以術前結構MRI為參考，使用塊匹配算法在患者的原始空間中對術前和術后序列進行配準；4）通過對術后TDM上存在的電極偽影進行分割，并根據它們與在立體定向引導設備（ROSA或Leksell）上規劃的理論軌跡的距離對其進行分類，在術后CT序列上自動定位深度立體腦電圖（sEEG）電極；5）使用MNI圖譜和患者特定的解剖模型對所有接觸點進行標記。第一個模塊可用于檢查并在必要時糾正自動定位階段可能出現的不匹配情況。第二個模塊稱為EPILOC-VIEW，它創建了一個界面，使用戶能夠在一個3D場景中輕松瀏覽，其中融合了不同流程的所有結果。用戶可以在不同的植入電極和接觸點之間瀏覽，并通過選擇經典視圖或沿電極軸的視圖來聚焦于每個電極，這對于更好地識別微電極的痕跡非常重要（圖1）。結構圖像標準化使得能夠在MNI空間中呈現所有患者的數據，并在原始空間和MNI空間中對其進行可視化。在術后三維CT掃描中檢測微電極。通過與術前MRI序列進行疊加，可以確定個體的解剖學位置。它們在癲癇發作起始區（SOZ）中的位置是從臨床報告中提取的。

0603.信號可視化

通常不僅需要檢查原始信號以評估數據質量和偽影，還需要對病理或生理活動進行標注，以便進行進一步分析。然而，自2012年以來采集的數據很難用現有的軟件讀取。宏觀和微電極信號是以不同的采樣率采集的，而這在腦電圖可視化軟件中通常是不支持的。此外，2012年之前的數據是在不同的放大器上采集的，并以不同的數據文件和格式保存。由于轉換為不同的數據格式而導致的數據重復，隨著連續記錄的進行，成為了一個存儲問題。為了解決這些問題，內部開發的腦電圖/腦磁圖（EEG/MEG）軟件MUSE（補充圖3）進行了更新，以便能夠直接從不同的文件格式和不同的采樣率可視化宏觀和微電極信號。對于在不同放大器上采集的宏觀和微電極信號，使用模擬同步觸發器進行離線處理，以找到信號之間的延遲并同步兩個可視化窗口。當宏觀和微電極信號在同一個NeuraLynx公司系統上同步采集時，所有信號都可以以其原始采樣率進行可視化。MUSE軟件還允許分別在不同頻率下對宏觀和微電極進行濾波，并對偽影和感興趣的事件（即癲癇發作、發作間期活動等）進行標注。