OBJECTIVE The goal of this study was to investigate the spatial extent and functional organization of the epileptogenic network through cortico-cortical evoked potentials (CCEPs) in patients being evaluated with intracranial stereoelectroencephalography. METHODS We retrospectively included 25 patients. We divided the recorded sites into three regions: epileptogenic zone (EZ); propagation zone (PZ); and noninvolved zone (NIZ). The root mean square of the amplitudes was calculated to reconstruct effective connectivity network. We also analyzed the N1/N2 amplitudes to explore the responsiveness influenced by epileptogenicity. Prognostic analysis was performed by comparing intra-region and inter-region connectivity between seizure-free and non-seizure-free groups. RESULTS Our results confirmed that stimulation of the EZ caused the strongest responses on other sites within and outside the EZ. Moreover, we found a hierarchical connectivity pattern showing the highest connectivity strength within EZ, and decreasing connectivity gradient from EZ, PZ to NIZ. Prognostic analysis indicated a stronger intra-EZ connection in the seizure-free group. CONCLUSION The EZ showed highest excitability and dominantly influenced other regions. Quantitative CCEPs can be useful in mapping epileptic networks and predicting surgical outcome. SIGNIFICANCE The generated computational connectivity model may enhance our understanding of epileptogenic networks and provide useful information for surgical planning and prognosis prediction.

中文翻译：

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用皮质-皮质诱发电位绘制局灶性癫痫的致痫网络

目的 本研究的目的是通过颅内立体脑电图评估患者的皮质-皮质诱发电位 (CCEP) 研究致癫痫网络的空间范围和功能组织。方法 我们回顾性地纳入了 25 名患者。我们将记录的地点分为三个区域：致癫痫区（EZ）；传播区（PZ）；和非参与区（NIZ）。计算振幅的均方根以重建有效的连接网络。我们还分析了 N1/N2 振幅以探索受致痫性影响的反应性。通过比较无癫痫和非无癫痫组之间的区域内和区域间连通性进行预后分析。结果 我们的结果证实，对 EZ 的刺激在 EZ 内外的其他部位引起了最强烈的反应。此外，我们发现了一种分层连接模式，显示 EZ 内的连接强度最高，并且从 EZ、PZ 到 NIZ 的连接梯度下降。预后分析表明无癫痫发作组的 EZ 内联系更强。结论 EZ 表现出最高的兴奋性并显着影响其他区域。定量 CCEP 可用于绘制癫痫网络和预测手术结果。意义生成的计算连接模型可以增强我们对致癫痫网络的理解，并为手术计划和预后预测提供有用的信息。我们发现了一种分层连接模式，显示 EZ 内的连接强度最高，并且从 EZ、PZ 到 NIZ 的连接梯度下降。预后分析表明无癫痫发作组的 EZ 内联系更强。结论 EZ 表现出最高的兴奋性并显着影响其他区域。定量 CCEP 可用于绘制癫痫网络和预测手术结果。意义生成的计算连接模型可以增强我们对致癫痫网络的理解，并为手术计划和预后预测提供有用的信息。我们发现了一种分层连接模式，显示 EZ 内的连接强度最高，并且从 EZ、PZ 到 NIZ 的连接梯度下降。预后分析表明无癫痫发作组的 EZ 内联系更强。结论 EZ 表现出最高的兴奋性并显着影响其他区域。定量 CCEP 可用于绘制癫痫网络和预测手术结果。意义生成的计算连接模型可以增强我们对致癫痫网络的理解，并为手术计划和预后预测提供有用的信息。结论 EZ 表现出最高的兴奋性并显着影响其他区域。定量 CCEP 可用于绘制癫痫网络和预测手术结果。意义生成的计算连接模型可以增强我们对致癫痫网络的理解，并为手术计划和预后预测提供有用的信息。结论 EZ 表现出最高的兴奋性并显着影响其他区域。定量 CCEP 可用于绘制癫痫网络和预测手术结果。意义生成的计算连接模型可以增强我们对致癫痫网络的理解，并为手术计划和预后预测提供有用的信息。