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癫痫
提交国家残疾保险计划修正案（将NDIS重新回到轨道号1）2024年5月5月提交的法案：关于该组织的癫痫基金会癫痫基金会于1964年由一群有关父母在维多利亚州成立，以向所有受癫痫病影响的人提供支持和信息。在2024年，该组织认可其60周年为癫痫患者提供服务。我们为位于维多利亚州和新南威尔士州的人们提供直接护理，并与我们在所有州和地区的合作伙伴网络合作。，我们共同努力，以确保所有患有癫痫病的澳大利亚人都可以访问所需的信息，服务和支持。我们正在努力减少癫痫的影响，并确保癫痫患者可以公平地获得教育和就业，在社区中感到安全和联系，并且不再死于癫痫病。我们旨在提高社区对癫痫的认识，减少和消除与这种情况相关的污名，并与公众共享基于证据的信息和事实。我们还与医学专家一起支持尖端研究。我们旨在找到改进的癫痫治疗方法，目的是有一天发现治愈方法，并确定支持状况生活的人们的最佳信息。简介癫痫基金会很高兴为NDIS修正案提供提交（让NDIS重返轨道号1）代表诊断为癫痫病的人，包括发育和癫痫性脑病的人。发育和癫痫性脑病条件的特征是频繁，耐药性癫痫发作和严重的神经发育障碍，需要采用多维支持方法。该提交准备解决将影响癫痫患者的关键领域，包括患有发育和癫痫性脑病的人。该法案对NDI进行了重大修改，包括实施新的计划和预算框架，该框架依靠标准化需求评估工具将资源分配给参与者。这些变化旨在简化流程并确保资金的公平分配，但在适当地满足具有复杂神经系统状况（例如癫痫病）的人的高度个性化需求时也可能构成挑战。
癫痫副编辑
Zhong Irene Wang, MD Research Director and Associate Professor of Neurology, Epilepsy Center, Neurological Institute, Cleveland Clinic, Cleveland, OH, USA Epilepsia related interests: Structural and functional neuroimaging, MRI post- processing, machine/deep learning, ultra-high-field MRI, quantitative MRI, epilepsy surgery, noninvasive diagnostic methods, malformation皮质发育，磁源成像，多模式整合。
MIVT：用于早期癫痫诊断的医学视觉转换器
摘要 — 癫痫是一种以反复发作、无诱因癫痫发作为特征的神经系统疾病，早期诊断对于有效的管理和治疗至关重要。然而，由于癫痫发作的微妙性质和大脑活动模式的复杂性，癫痫的诊断，特别是在早期阶段，仍然具有挑战性。在本研究中，我们引入了医学信息视觉转换器 (MIVT)，这是一种深度学习架构，专门设计用于从多模态神经影像数据中改善早期癫痫诊断。我们的模型整合了医学知识和最先进的视觉转换器 (ViT) 的见解，以提高癫痫发作检测和定位的准确性和可解释性。MIVT 利用脑电图 (EEG) 丰富的空间和时间特征，使系统能够学习与早期癫痫发作前兆和生物标志物相对应的判别特征。我们在大型多模态癫痫数据集上证明了 MIVT 的有效性，其性能优于传统深度学习模型，即 Inception V3、ResNet-50、VGG-16 和 AlexNet，优势高达 17%。我们的结果表明，MIVT 模型的表现优于现有技术，诊断准确率为 93.55%，特异性为 88.89%，AUC 为 98.72%，精确率为 86.67%，召回率为 100%。它显示出弥合机器学习模型与临床实践之间差距的潜力。
