Feb, 2023

利用机器学习技术预测病灶药物抗性癫痫切除手术短期效果

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TL;DR本研究采用七种不同的算法通过临床和人口统计学数据开发和测试机器学习模型，精确预测癫痫手术的预后，研究表明，基于机器学习的手术前的患者临床特征预测模型，能够精确地预测难治性病人的癫痫手术结果。通过挑选特征子集数据挖掘的监督分类机器学习策略可达到更好的预测效果，同时机器学习预测模型的发展为个性化医疗提供了必要的基础。
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发现论文，激发创造
  • 癫痫发作预测的比较分析：探索多样的预处理技术和机器学习模型

    应用机器学习模型对脑电图数据进行比较分析，发现 Extra Trees 模型表现最佳，在癫痫发作预测方面具有更准确和稳健的性能。

    Aug, 2023

  • 使用脑电图信号预测癫痫发作的机器学习：一篇综述

    这篇论文探讨了如何运用人工智能和机器学习技术，通过对脑电图信号进行分析，提前预测癫痫发作的可能性，从而为临床实践提供支持。

    Feb, 2020

  • 使用深度学习算法揭示难治性癫痫脑网络：基于儿科患者单模态神经影像数据的可扩展性癫痫预测的新颖综合框架

    该研究提出了一种新的、综合的框架，通过评估机器学习算法在包含脑电图信号的单模神经成像数据上的表现，来预测儿科患者的癫痫发作。结果显示，深度学习算法在预测癫痫发作方面比逻辑回归和 K 最近邻更成功，循环神经网络（RNN）在精确度和 F1 分数上表现最好，长短期记忆（LSTM）在准确度上超过了 RNN，卷积神经网络（CNN）在特异度上表现最高。该研究对于卫生保健提供者在积极管理儿科患者癫痫发作方面具有重要意义，有可能改变临床实践，并改善儿科护理。

    Sep, 2023

  • 头皮脑电图中癫痫检测的机器学习算法临床应用的系统评述

    机器学习算法应用于癫痫检测已显示出很大的诊断潜力，但少数已发表的算法尚未完全解决成功临床转化的要求。

    Apr, 2024

  • 使用脑电信号和机器学习进行癫痫类型分类：设立基准

    该研究探讨了将机器学习应用于多类癫痫类型分类的应用。使用了最近发布的 TUH EEG 癫痫语料库并对各种预处理技术、机器学习算法和相应超参数的组合进行了彻底的搜索空间探索，展示了让我们的算法可以在脑电图基础上实现多类癫痫类型分类的加权 F1 评分高达 0.901。

    Feb, 2019

  • 使用深度学习技术的癫痫发作检测：综述

    本研究对基于深度学习和神经影像学模态进行的自动癫痫发作检测作了全面的综述，描述了使用脑电图和磁共振成像模态自动诊断癫痫发作的各种方法，分析了使用深度学习的康复系统，并讨论了在诊断自动癫痫发作中使用深度学习技术的优点和局限性，最后提出了最有前景的深度学习模型和未来可能的研究方向。

    Jul, 2020

  • EEG 癫痫预测的监督和无监督深度学习方法

    通过监督和非监督深度学习方法，我们研究了以正常脑电图作为预测癫痫发作前兆的问题，并在两个大型脑电图癫痫数据集上对其进行了研究和评估。我们发现监督和非监督方法均可行，但其效果因患者、方法和架构而异。这一新的研究线有潜力开发出治疗干预方式来拯救人类生命。

    Apr, 2023

  • 临床数据中用于癫痫检测和分类的卷积神经网络

    该论文介绍了使用临床脑电图数据和卷积神经网络对癫痫发作进行检测和分类的方法，由于不同年龄、健康状况和临床环境的患者数据的复杂性，使用深度学习方法取得了 0.68 和 0.67 的灵敏度和特异度，取得了显著的进展。

    Mar, 2019

  • 使用深度学习学习鲁棒特征以自动检测癫痫

    本研究提出并评估了深度神经网络从 EEG 中学习稳健特征以自动检测癫痫的能力，通过同时捕获频谱、时间和空间信息，我们的循环卷积神经网络学习了癫痫的空间不变表示。该方法在交叉患者分类器上的结果显著优于先前的结果，具有较高的灵敏度和低的假阳性率。此外，我们的模型对于缺失通道和不同的电极配置也表现出稳健性。

    Jul, 2016

  • 对抗性表示学习用于抗干扰独立于患者的癫痫发作检测

    提出了一种基于神经网络的关于癫痫发作的检测模型，使用对抗性训练从原始无创脑电信号中学习纯的癫痫特定表现形式，并且使用注意力机制自动学习诊断过程中每个脑电通道的重要性，从而提高了诊断过程的可解释性。在 Temple 大学医院 EEG（TUH EEG）数据库上验证实验表明，与最先进的基线相比，我们的模型具有更好的性能，同时具有较低的延迟。此外，该设计的注意力机制能够提供细粒度的信息进行病理分析，提出了一种基于原始 EEG 信号的效率高、没有手动特征工程的癫痫发作病人独立的检测方法，是实现大规模部署用于现实生活中使用的一大步。

    Sep, 2019