ate functional connectivity from structural connectivity. Proc Natl Acad Sci U S A. 2009年2月10;106(6):2035-40);與EEG-樣，發(fā)明人檢驗了一系列的相關性的測量。 對于DTI，發(fā)明人使用了全腦追蹤成像和各區(qū)域之間的纖維連接密度（fibre connection density)的測量（參見 Zhang Z, Liao ff, Chen H,等人 Altered functional-structural coupling of large-scale brain networks in idiopathic generalized epilepsy. Brain.2011年10月；134(Pt 10):2912-28)。對于每一種圖表類型，發(fā)明人對比了受試者 之間的局部節(jié)點性質（例如中心特征的測量）和受試者之間的整體網(wǎng)絡參數(shù)（例如聚類、 路徑長度、小世界指數(shù)（small world index)、模塊性（modularity))。采取適當?shù)牟襟E，以 使對具有適當類似特征的空網(wǎng)絡的網(wǎng)絡測量標準化。此外，對于需要閾值邊界的方法，發(fā)明 人進行了 Zalesky A, Fornito A, Bullmore ET. (Network-based statistic: identifying differences in brain networks. Neuroimage. 2010 年 12 月；53(4):1197_207)的基于網(wǎng) 絡的統(tǒng)計學（NBS)方法。該方法對比了所有受試者的每一成對的連接，鑒定出單變量意義 上的所有差異。NBS使用與SPM中的聚類水平統(tǒng)計學類似的途徑，來鑒定出在受試者之間不 同的連接的子網(wǎng)絡。
[0044] 本發(fā)明人發(fā)現(xiàn)在他們的現(xiàn)象模型中，基于正常受試者的EEG的腦網(wǎng)絡最不可能生 成發(fā)作，但是基于患者或親屬的EEG的網(wǎng)絡顯著更可能生成發(fā)作。發(fā)明人總結出，在IGE中， 遺傳的腦網(wǎng)絡內表型使受試者機制地易于出現(xiàn)發(fā)作發(fā)動。
[0045] 在實驗中，從倫敦和偏遠地區(qū)的五家醫(yī)院中鑒定出患IGE的患者，并且這些患IGE 的患者是滿足納入和排除標準的連續(xù)的系列并且能夠參與?；颊叩募{入標準是年齡>18 歲，診斷有IGE，并且根據(jù)自述有多2位家庭成員患有癲癇（在16/28個家庭中經調查得 到了證實）。經由患IGE的受試者，征集了臨床不受影響的第一級親屬。經由當?shù)匮绣硡?與者數(shù)據(jù)庫（local research participant database)征集了沒有患神經疾病或精神性 疾病的個人或家族史的健康參與者。如果參與者具有任何其它神經精神性病癥或全量表1Q (FSIQ)〈70,則排除該參與者。
[0046] 在單一的中心收集所有的EEG數(shù)據(jù)。使用NicoletOne記錄系統(tǒng)（Viasys Healthcare (醫(yī)?；鶊F），San Diego (圣地亞哥），California(加利福尼亞），USA(美國））， 以修改的莫茲利配置（Maudsley configuration)收集常規(guī)的10~20個頭皮EEG，采樣率 為256Hz，帶通濾波0. 3~70Hz。在所有參與者中獲得10分鐘的清醒EEG，并且可能的話獲 得40分鐘睡眠EEG。當獲得特定準許時，進行換氣過度和光刺激。兩位審核人獨立地檢查 EEG，并且注意到以下特征：存在GSW ;包括波峰、尖波和慢波的病灶異常；對光刺激的響應； 以及正常的變體。
[0047] 對于定量的EEG分析，選擇單一的20s時期，該單一的20s時期包括連續(xù)的占優(yōu)勢 的背景節(jié)律，同時閉著眼睛，且沒有任何人為現(xiàn)象、癲癇樣異?；蛑甘舅饣騿拘训膱D形。 通過對受試者組沒有任何信息的一位研宄人員進行分析的時期選擇。這些EEG時期用于下 面描述的所有的后續(xù)分析方法。這些分析使用5個常規(guī)的寬頻帶：S (1~3Hz)，0 (4~ 8Hz)、a (9~14Hz)、M15~30Hz)和y (31~70Hz)。雖然分析集中于網(wǎng)絡測量，但是 也分析EEG的功率譜。如在Matlab函數(shù)pwelch中運行的，使用已知的韋爾奇法（Welch's method)。波譜具有0.5Hz的頻率分辨率。計算每一通道和每一頻帶的峰值頻率和功率，并 且對所有電極取平均值。
[0048] 為了從網(wǎng)絡結構開發(fā)發(fā)作出現(xiàn)的現(xiàn)象模型，使用從這些受試者的EEG獲得的網(wǎng)絡 進行模擬，以確定使用模型表現(xiàn)出的網(wǎng)絡是否易于出現(xiàn)發(fā)作起始。為了進行這些模擬，以 不同于上述矩陣的方式從PLF矩陣獲得網(wǎng)絡。以與從皮爾遜相關矩陣獲得0權重矩陣類 似的方式，從相反的PLF矩陣獲得有向圖。也就是說，如果R = PLF-1，則限定矩陣，A，其中
發(fā)明人把矩陣A當做加權有向圖的鄰接矩陣，并且以與上面相同的方式獲得未 〇 加權的有向圖。他們使用11、12、13和14的K值。未加權的有向圖用于模型的網(wǎng)絡模擬中， 具有持續(xù)20分鐘的模擬。對在每一模擬過程中出現(xiàn)的發(fā)作次數(shù)進行計數(shù)，從而能夠估計每 一網(wǎng)絡的發(fā)作率。這些比率取4個K值的平均值，以獲得具體受試者和頻帶的比率。
[0049] 在Windows?的SPSS 15. 0中進行各組之間的統(tǒng)計學對比。使用卡方檢驗，研 宄示出定性EEG異常的每一組各部分中的差異，對于該卡方檢驗，對三次組間對比采用經 雙尾檢驗及邦費羅尼校正（Bonferroni-correct)后p = 0? 05的顯著性閾值。在檢驗之 前，首先檢驗所有定量測量的正態(tài)性。因為這些測量不是正態(tài)分布的，因此使用非參數(shù)的 Kruskal-Wallis檢驗來檢驗三組和五個頻帶上的每一測量中的效果。當對五個頻帶進行 雙尾檢驗及邦費羅尼校正后p〈〇. 05時，則宣布結果是顯著的。當Kruskall-Wallis檢驗是 顯著的時，發(fā)明人使用曼-惠特尼（Mann-Whitney)檢驗作進一步研宄，以在每一頻帶的成 對的組之間進行對比。當對三次組間對比進行邦費羅尼校正之后P〈〇. 05時，則宣布結果是 顯著的。當他們觀察到經邦費羅尼校正之后的Kruskall-Wallis檢驗中的顯著性效果，但 曼-惠特尼成對檢驗是不顯著的時，他們將其中在沒有邦費羅尼校正的情況下P〈〇. 05時的 任何發(fā)現(xiàn)都報道為趨勢。發(fā)明人檢驗了如下假設：在網(wǎng)絡模型中，發(fā)作率將在各組之間存在 差異。
[0050] 在檢驗了該先驗假設之后，發(fā)明人還將患者組分成兩組，對比了無發(fā)作的患者和 持續(xù)發(fā)作的患者。
[0051] 實驗涉及對117位參與者的研宄：40位正常對照（20位女性，平均年齡為30. 7 歲），35位患IGE的患者（21位女性，平均年齡為34. 4歲），以及患IGE的患者的42位第一 級親屬（19位女性，平均年齡為36. 0歲）。這些患者中的19位已經有1年或更長的時間沒 有發(fā)作過。各組的年齡和性別分布沒有顯著差異（未校正的，均為P>〇. 05)。在117位受試 者中僅有兩位在記錄過程中沒有實現(xiàn)睡眠；因為有導致發(fā)作的風險，13位患者和8位親屬 拒絕進行光刺激。
[0052]與正常受試者相比，在基于y帶的模型網(wǎng)絡中的發(fā)作率在患者和親屬中示出較 高的發(fā)作率。與正常受試者相比，發(fā)作率在持續(xù)發(fā)作的患者中較高。
[0053] 就發(fā)作起始的網(wǎng)絡模型而言，在Y帶中，患者和親屬中的發(fā)作率高于正常對照 (Kruskall Wilis p = 0. 027校正的）。檢驗各組之間的成對對比，親屬中的發(fā)作率高于對 照（P = 0. 0031校正的）。與對照相比，在患者中存在朝向較高發(fā)作率的趨勢（p = 0. 047 未校正的）。在任何頻帶中，患者和親屬之間都不存在顯著性差異。在Y帶中，與對照相 比，持續(xù)發(fā)作的患者組中存在朝向較高發(fā)作率的趨勢（P = 0. 018未校正的）。在沒有發(fā)作 的患者和對照組之間不存在差異。
[0054] 發(fā)明人的網(wǎng)絡模型揭示了，在0帶中，正常受試者的特定網(wǎng)絡結構最