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通过深度学习神经网络
自20世纪初期其临床机构以来，颅内脑电图（IEEG）已成为评估和随后在癫痫手术中进行管理的基本方式（1-4）。通过使用下硬膜下电极（5）或立体定向脑电图（SEEG）（6）记录，IEEG允许癫痫发射区域的定位或癫痫发作网络引起癫痫发作（7，8）。计算机辅助信号处理方法在领域中流行，以支持癫痫发作的繁琐任务（9-11）。深度学习方法学在医疗领域取得了成功，因为它们从原始数据中提取信息的效率（12）。最近确定的机器学习方法之一是卷积神经网络（CNN）模型。cnn是人工神经网络，具有多个连续的层，以层次结构进行卷积（13，14）。它们被认为是需要处理多个数组数据的应用程序中的深度学习模型，因为它们可以成功地识别数据中的本地连词并从低级别的数据中构建高级功能（15）。在与大脑相关的科学和临床领域中，神经网络已成为脑部计算机界面的核心实体（16-23），对脑部疾病的辅助诊断和康复（24-27），并允许方法学改善NEUROSCICIENT（28 - 31）。更少的研究使用了深度学习来检测IEEG数据的癫痫发作（46）。针对脑电图（EEG）数据分析，特别是，通过CNN的深度学习已用于特征提取目的（32-34），认知性能的预测（35、36）和识别唤起电位（37）。近年来，深度学习已应用于颅外脑电图数据中，以促进成人（38 - 41），儿童（42）和新生儿种群（43）的癫痫发作检测，并识别发作的脑电图特征（44，45）。机器学习方法也已被用来将颅外脑电图与ECOG放电（47），预测癫痫发作（41、48），并设计癫痫发作检测嵌入式系统（49）。旨在使用颅内癫痫发作的脑癫痫发作的数据进行癫痫的颅内癫痫发作数据，受到每位患者可用的记录癫痫发作的少量限制。最近，美国食品药物管理局（FDA）批准的RNS系统的神经调节已在美国使用，作为药物治疗局灶性癫痫患者的替代微创和个性化治疗（50）。RNS系统是一种可植入的闭环电刺激装置，在检测出诊所模式后，将电刺激应用于癫痫发生组织（51 - 54）。
低电压快速活动期间发作性脑电图去同步化对局灶性癫痫手术结果的预测
目的作者研究了药物抵抗性局灶性癫痫发作期间低压快活动 (LVFA) 模式的功能连接 (FC) 和脑电图功率的变化。他们假设这种变化将有助于对癫痫手术结果进行分类。方法在 79 例接受立体脑电图 (SEEG) 评估和切除手术的药物抵抗性局灶性癫痫患者中，使用非线性回归 (h2) 和三个区域内/之间的功率谱特性测量围 LVFA 期间的 FC 变化：癫痫发作区 (SOZ)、早期传播区 (PZ) 和非受累区 (NIZ)。计算去同步和功率去同步 h2 指数以评估 LVFA 期间 EEG 去同步的程度。采用多元逻辑回归来控制混杂因素。最后，生成了受试者工作特征曲线以评估去同步化指数在预测手术结果方面的表现。结果 53 名患者显示发作期 LVFA 和不同的 SOZ、PZ 和 NIZ 区域。其中，39 名患者（73.6%）在最后一次随访时实现了无癫痫发作。通过 h 2 分析测量，在 LVFA 期间在无癫痫发作组中发现 EEG 去同步化：与 LVFA 前和 LVFA 后相比，SOZ 内和区域之间的 FC 减少。相反，非无癫痫发作组没有显示出明显的 EEG 去同步化。h 2 去同步化指数，而不是功率去同步化指数，能够在切除手术后对无癫痫发作和非无癫痫发作患者进行分类。结论 通过区域内和区域间 h 2 分析测量的围 LVFA 期间 EEG 去同步化可能有助于识别术后结果良好的患者，并且可能在未来改善致痫区的识别。
Hemi-Neglect患者的医疗管理和康复
▪失语症急性或亚急性表现w相对固定的缺陷 - 结构性脑病理▪缺血性中风是最常见的，其他包括出血性中风，肿瘤，肿瘤，脑脓肿，脑炎，脑炎或其他CNS感染，脑损伤，脑部损伤，造成多种神经降解症和抗刺激性• Transient- TIA, migraine, seizure (aphasia may be an ictal phenomenon- speech arrest at onset of a complex partial or secondary generalized seizure or a post ictal manifestation) ▪ Primary progressive aphasia (PPA) and semantic dementia are syndromes- older adults- a group under Frontotemporal dementia, (less common Alzheimer's dementia), Creutzfeldt-Jacob病（Prion）
定量脑电图分析在典型缺席时
典型的缺席癫痫发作是一种广义的癫痫事件，其特征是意识突然变化，这是各种广义癫痫综合症的标志。区分类似的发发中肠和发作脑电图（EEG）癫痫样模式带来了挑战。然而，定量性脑电图，特别是针对脑电图节奏的光谱分析，显示出可能存在的潜力。本研究旨在研究与间歇性状态相比，在剧院前和剧院后期的EEG光谱动力学和熵模式中可辨认的差异。我们分析了11例确认典型缺勤癫痫发作的患者的20种脑电图症状，并评估了在剧院前，剧院后和间隔间隔期间进行的记录。功率谱密度（PSD）用于定量分析，该分析集中于三角洲，theta，alpha和beta频段。此外，我们使用近似（APEN）和多尺度样品熵（MSE）测量了EEG信号规律性。的发现表明，与间隔间隔相比，尤其是在大脑后部区域中，在截然和术后间隔中，三角洲和theta功率显着增加。我们还观察到熵前后的熵降低，在前脑区域中具有更明显的影响。这些结果提供了有价值的信息，可以在典型的癫痫发作的情况下有助于有助于癫痫样模式。我们发现的含义是对精确医学诊断和患者管理的精确医学方法的希望。总而言之，我们对脑电图数据的定量分析表明，PSD和熵措施具有前景，是将ICTAL与典型缺勤或怀疑典型癫痫发作的患者区分开的潜在生物标志物。
发育中的海马球体模型发作和癫痫发生
三维 (3D) 神经细胞培养物本身就适合高通量网络电生理学研究，以比二维神经网络更现实的架构复杂性研究健康和疾病状态下的大脑功能。癫痫是脑网络疾病的象征，因为它反映了异常的电路重组和超同步，导致突然和不受控制的放电（癫痫发作）。迄今为止，对癫痫特征的建模依赖于对细胞、离体脑组织或完整动物的药理学、离子或基因操作，无法重现大多数由未知原因引发的癫痫。在这里，我们报告了在生理条件下培养的啮齿动物原代海马细胞球体中自发出现的癫痫样模式，即在没有已知起始刺激的情况下，通过微电极阵列电生理学检测到。从 DIV10 到 DIV35 出现了三种不同的电表型，即发作间期（癫痫发作之间）、发作期（癫痫发作）或混合型。特别是，强直阵挛性发作放电在 DIV28-35 时最为突出。这些模式表现出的电图和光谱特征与体外和体内啮齿动物癫痫模型以及耐药性癫痫患者的海马中观察到的特征非常相似。值得注意的是，并非所有球体都表现出全面的发作活动，这与尚未解答的问题相呼应，即为什么大脑会癫痫发作并产生癫痫。这一证据表明，应谨慎使用海马细胞再生疗法，因为它们可能会引发癫痫；同时，海马球体可作为还原模型，支持涉及海马的癫痫综合征的高通量临床前研究。
