Aug, 2023

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

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TL;DR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。
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发现论文，激发创造
  • 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

  • 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

    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。

    Feb, 2023

  • 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

  • 基于脑电信号的癫痫发作检测中特征提取与性能评估综述

    这篇论文综述了使用机器学习方法和不同特征对于 EEG 信号中癫痫发作进行检测的研究现状，通过实验选取了数个有显著预测能力的特征以提高检测效果。

    Aug, 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

  • 使用不同降维技术和机器学习在变换域中检测癫痫发作

    本文提出了一种基于 DWT 和机器学习的分类器用于 EEG 信号分析，实现了良好的癫痫检测效果，并且在三个不同的分类器中最佳组合是 LDA 和 NB，能够达到 100% 的灵敏度、特异度、准确度、精度和召回率。

    Feb, 2023

  • 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

  • 基于时间多通道 Transformer 的脑电癫痫发作预测

    本文介绍了两种基于 Transformer 架构的深度学习模型（TMC-T 和 TMC-ViT）用于癫痫发作预测，探讨了选取不同持续时间的 preictal 状态和样本数量对模型的影响，并通过使用 CHB-MIT 数据库中的原始 EEG 信号进行实验和统计验证，证明 TMC-ViT 模型优于卷积神经网络 (CNN) 等其他网络。

    Sep, 2022