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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。
通过利用不同的CRISPR/CAS9介导的系统
通过利用不同的2 crispr/cas9介导的系统，生成了1鳄鱼cat鱼，具有强大抗病性的鳄鱼cateelicidin基因，具有强大的抗病性，3 4 jinhai wang a，baofeng s，baofeng s a * Mae C. Simora AB，Michael Coogan A，Darshika U.6 Hettiarachchi A，Wenwen Wang A，Tasnuba Hasin A，Jacob Al-Armanazi A，Cuiyu Lu A，Rex A.7 Dunham A 8
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）。