The relationships and interactions between HFOs and other EEG patterns in epileptic patients

Many patients with drug-resistant epilepsy are considered as candidates for surgery in order to remove the tissue capable of generating epileptic seizures. Precise localization of this tissue is critical for a good surgery outcome. Different non-invasive and invasive tests are involved to localize the resection zone. High Frequency Oscillations (HFOs; 80-500Hz) are spontaneous short-duration small-amplitude EEG patterns which are mainly detectable in intracranial recordings. Recent findings have provided strong evidence for an association between these high frequency activities and epileptogenesis. For instance they are emerging as biomarkers of the epileptogenic area, andthus could help in localizing the brain tissue which should be resected. There are some data showing that EEG rhythms influence the occurrence of HFOs but many aspects of the interaction between HFOs and these rhythms are unknown. The main objective of this thesis is to study the interactions and relationships of HFOs with other EEG patterns with the goal of improving the systematic study and characterization of HFOs, and moving towards their clinical application as a biomarker of epileptogenic tissue. One of the first challenging issues in studying HFOs is the occurrence of false oscillations generated by filtering of broadband activities (epileptic spikes, sharp waves and artifacts). The first part of this PhD thesis is dedicated to analysing HFOs co-occurring with spikes, and we propose a method based on raw signal processing to extract temporal features that distinguish real HFOs from false oscillations. In addition to the HFO-spike relation, we further analyze how HFOs interact with other frequency bands in the next study. We show that the phase of low frequency rhythms modulates the amplitude of HFOs and this modulation is much stronger in epileptic regions compared to normal regions. We also observe tighter coupling in deep sleep compared to other sleep stages. Finally, in the last part of this thesis we study the coupling of high and low frequency activities in detail in a specific group of patients. We analyse the two most common types of seizure-onset patterns in patients with mesiotemporal lobe epilepsy. We demonstrate that the phase of slow oscillations at which HFOs tend to occur can predict different patterns of seizure onset. In short, we show that analysing interactions of HFOs and other EEG patterns can enhance the role of HFOs as a biomarker for different types of epileptic mechanisms. By further investigating the relationship of HFOs and low-frequency activity in different regions of the brain, in different types of epilepsy and in different intervals we expect to improve the clinical applications of HFOs in presurgical evaluations and in postsurgical outcome prediction.De nombreux patients atteints d'épilepsie pharmacorésistante sont considérés comme candidats à la chirurgie afin d'enlever le tissu capable de générer des crises d'épilepsie. La localisation précise de ce tissu est critique pour un bon résultat de chirurgie. Différentes analyses non invasives et invasives sont impliquées pour localiser la zone de résection. Les oscillations à haute fréquence (OHF, 80-500Hz) sont des rythmes EEG spontanés, de courte durée et d'amplitude faible, qui sont principalement détectables dans les enregistrements intracrâniens. Des découvertes récentes ont fourni des preuves solides pour une association entre ces activités à haute fréquence et l'épileptogenèse. Par exemple, ils émergent en tant que biomarqueurs de la zone épileptogène, et pourraient ainsi aider à localiser le tissu cérébral qui devrait être réséqué. Certaines données montrent que les rythmes EEG influencent l'apparition des OHF, mais de nombreux aspects de l'interaction entre les OHF et ces rythmes sont inconnus. L'objectif principal de cette thèse est d'étudier les interactions et les relations des OHF avec d'autres rythmes EEG dans le but d'améliorer l'étude systématique et la caractérisation des OHF et de les utiliser comme biomarqueur de tissu épileptogène. L'un des premiers défis de l'étude des OHF est l'apparition de fausses oscillations générées par le filtrage des activités à large bande (pointes épileptiques, ondes aiguës et artefacts). La première partie de cette thèse est consacrée à l'analyse des OHF co-occurrents avec des pointes. Nous proposons une méthode basée sur le traitement des signaux bruts pour extraire les caractéristiques temporelles qui distinguent les OHF réels des fausses oscillations. En plus de la relation entre pointes et OHF, dans la prochaine étude, nous analysons comment les OHF interagissent avec d'autres bandes de fréquence. Nous montrons que la phase des rythmes basse fréquence module l'amplitude des OHF et que cette modulation est beaucoup plus forte dans les régions épileptiques que dans les régions normales. Nous observons également un couplage plus serré dans le sommeil profond par rapport aux autres stades de sommeil. Enfin, dans la dernière partie de cette thèse, nous étudions en détail le couplage des activités haute et basse fréquence dans un groupe spécifique de patients. Nous analysons les deux modèles les plus fréquentes d'apparition de crises chez les patients atteints d'épilepsie de la région mésiotemporale. Nous démontrons que la phase desoscillations lentes auxquelles les OHF ont tendance à se produire peut prédire différents types d'apparition de crises. En bref, nous montrons que l'analyse des interactions des OHF et d'autres rythmes EEG peut améliorer le rôle des OHF en tant que biomarqueur de différents types de mécanismes épileptiques.En étudiant la relation entre les OHF et l'activité à basse fréquence dans différentes régions du cerveau, dans différents types d'épilepsie et à différents intervalles, nous espérons améliorer les applications cliniques des OHF dans les évaluations préchirurgicales et dans la prédiction des résultats postchirurgicaux