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基于Minkowski距离的新型脑电图聚类方法提高癫痫智能诊断能力
本文介绍了一种基于闵可夫斯基数学相似性的新型聚类方法，以改进用于分类的EEG特征选择，并在机器学习的背景下实现高效的粒子群优化（PSO）。鉴于高维医学数据集的复杂性，特征选择在预防疾病和促进公共健康方面起着至关重要的作用。通过采用闵可夫斯基聚类，目标是将数据集记录分组为两个具有高特征一致性的聚类，从而通过应用 PSO 等优化技术来选择最优特征，从而提高准确性。此外，所提出的模型可以扩展到智能数据集，包括EEG和其他数据集。由于精确分类所需的特征较少，因此智能特征选择是机器学习的一个高级步骤。本文研究了影响波恩大学EEG数据集中特征选择的关键因素。将所提出的系统与各种优化和特征选择方法进行了比较，结果表明，在基于准确度测量分析和分类EEG信号方面具有卓越的性能。实验结果证实了所提出的模型作为脑电图数据分类的有用工具的有效性，准确率高达 100%。这项研究的成果有可能通过简化识别和诊断脑部疾病的过程，使相关专业的医学专家受益。从技术上讲，机器学习算法 RF、KNN、SVM、NB 和 DT 用于对选定的特征进行分类。
一种基于神经网络的深层癫痫病识别癫痫患者的方法
癫痫是由癫痫发作引起的最常见的神经系统疾病之一，也是中风后第二大普遍的神经系统疾病，影响了全球数百万的人。患有癫痫病的人被认为是残疾人的类别。它会大大损害一个人执行日常任务的能力，尤其是那些需要集中或记住的任务。脑电图（EEG）信号通常用于诊断癫痫患者。但是，这是乏味的，耗时的，并且遭受人类错误。已经应用了几种机器学习技术以识别癫痫病，但它们有一些局限性。本研究提出了一个深神网络（DNN）机器学习模型，以通过提高癫痫疾病的识别效率来确定先前研究的现有局限性。本研究中使用了公共数据集并将其分类为培训和测试集。进行了实验以评估不同数据集分类比（80:20），（70:30），（60:40）和（50:50）的DNN模型，分别用于培训和测试。通过使用不同的性能指标（包括验证）以及允许评估模型有效性的比较过程来评估结果。实验结果表明，与以前的作品相比，所提出的模型的总体效率最高，精度为97％。因此，这项研究比现有的癫痫发作检测方法更准确，更有效。DNN模型使用数值EEG数据集识别癫痫患者活动的巨大潜力，该数据集提供了数据驱动的方法，以提高癫痫发作检测系统的准确性和可靠性，以改善患者护理和癫痫的治疗。
世界优先的脑植入式 - 遗迹。 ...
“我有一个相当聪明的三岁，在他发作开始的几个月内，他迅速恶化，失去了很多技能，”诺森的母亲贾斯汀（Justine）向英国广播公司（BBC）解释说。除了癫痫发作外，Knowlson还诊断出自闭症，ADHD和称为Lennox-Gastaut综合征的疾病。这是一种罕见的癫痫病，会导致不同类型的癫痫发作，这些癫痫发作对传统的抗癫痫药不反应。
犬癫痫中粪便菌群移植的行为合并症治疗：一种新型治疗方法的试验研究
方法：招募了九只具有耐药性癫痫（DR）和行为合并症的狗。粪便供体的癫痫病具有不明显的行为，对苯巴比妥表现出完全反应，从而导致长期无癫痫发作。FMT进行了三次，相隔两周，狗在FMT后三个月和六个月进行了随访。进行了全面的行为分析，包括对注意力缺陷多动障碍（ADHD）（ADHD）以及恐惧和焦虑症行为以及认知功能障碍的行为测试，然后进行了客观的计算分析。血液样本用于分析抗性药物（ASD）浓度，血液学和生物化学。测量尿液神经递质浓度。 使用浅DNA shot弹枪测序，实时聚合酶链反应（QPCR）基于基于基于的营养不良的脂肪障碍指数（DI）评估和短链脂肪酸（SCFA）定量，对粪便样品进行分析。尿液神经递质浓度。粪便样品进行分析。
药物基因组学进展：优化耐药性癫痫的抗癫痫药物治疗
癫痫是一种复杂的神经系统疾病，受皮质、海马或丘脑皮质神经元网络内错综复杂的相互作用的影响，是一种具有非孟德尔遗传模式的遗传复杂疾病。这种复杂性因众多“易感性”或“修饰”基因的参与而凸显，使风险和治疗结果的评估变得复杂。癫痫治疗的一个关键问题是了解遗传多样性如何影响治疗策略和疗效。药物基因组学的进步阐述了遗传变异与抗癫痫药物 (ASM) 安全性和反应之间的联系，标志着癫痫治疗向精准医疗转变。值得注意的是，对 HLA-B*1502 和 HLA-A*3101 等变异的基因筛查已被证明在预防严重超敏反应方面具有显著效果，包括中毒性表皮坏死松解症 (TEN) 和史蒂文斯-约翰逊综合征 (SJS)，尤其是在特定种族人群中。然而，将药物基因组学发现应用于临床实践面临诸多挑战，包括教育、法律和经济障碍，这强调了更广泛地接受和整合药物基因组学数据的必要性。本综述综合了癫痫药物基因组学的最新研究，强调了通过遗传学见解个性化癫痫治疗的当前进展和前景，旨在提高 ASM 安全性、减少不良反应并改善治疗结果。通过全面研究癫痫的遗传基础及其对药物治疗的影响，本综述致力于为癫痫护理中精准医疗的发展做出贡献，倡导更加个性化和有效的治疗方法。
欧洲各地癫痫基因检测的可及性、可用性和常见做法：对欧洲参考网络 EpiCARE 的调查
摘要 目的：基因检测技术发展日新月异，可能导致技术和人力资源的不平等，从而对癫痫临床的最佳实践产生负面影响。为此，欧洲罕见和复杂癫痫参考网络 (ERN) EpiCARE 进行了一项调查，涉及 ERN EpiCARE 中心基因检测的可及性、可用性、成本和标准实践等几个方面。方法：向 70 名 ERN EpiCARE 中心代表发送了一份在线 Google 表单。使用描述性统计和定性分析进行数据呈现。结果：我们收到了 45 份回复（1 份/中心），代表了 23 个欧洲国家，西欧的代表性更强。45% 的中心无法进行所有可用的基因检测类型，主要反映了全基因组测序 (WGS) 的可用性有限。35% 的中心报告仅覆盖部分可用测试的费用，
癫痫中的磁共振脑成像发现
目标的目的是评估癫痫中磁共振脑成像的不同发现。背景癫痫是一种影响儿科和成人的常见脑疾病。神经影像在癫痫患者中的主要作用是鉴定潜在的结构异常。MRI具有很高的空间分辨率，软组织对比度和多平面功能，使其成为研究癫痫患者的选择。患者和方法这项研究是在2019年10月至2021年9月在Menoufia审查委员会批准的MRI诊断部门MRI单元，在MENOUFIA大学医院的放射性诊断部门进行，并在获得所有患者的同意后前瞻性地进行了前瞻性执行。患者被转诊/招募并进行大脑MRI。根据国际反对癫痫联盟的标准，随附的患者被诊断为癫痫病。结果该研究包括100例患者（51％的成年人，53％男性，中位年龄23.87岁）。在31例患者（31％）中，MRI正常，而69例（69％）的异常，异常弥漫范围。最常见的异常是先天/发育病变（27％），其次是脑肿瘤（26％）。异常MRIS比儿科（P <0.001）的年龄增加（中位年龄33岁，P <0.001）更为普遍（中位年龄33岁，p <0.001），而在慢性/复发性癫痫发作中比新发作的癫痫发作（p <0.001）更为普遍。结论MRI大脑评估临床诊断性癫痫患者的MRI大脑评估表明，MRI异常的患病率很高，病因范围弥漫。MRI应用作评估癫痫患者的重要工具。
什么是癫痫症 2024 年 5 月情况说明书.indd
癫痫发作的遗传可能性的一部分被称为癫痫发作阈值。这是我们个人对癫痫发作的抵抗力水平。我们中的任何一个人在某些情况下都可能癫痫发作，但是对于大多数人来说，他们对癫痫发作的天然抵抗力足够高，可以阻止癫痫发作。我们的癫痫发作阈值是我们基因组成的一部分，可以从父母遗传给孩子。因此，您癫痫发作的几率可能部分取决于您的父母是否患有癫痫。如果您的癫痫发作阈值较低，则您的大脑对癫痫发作的抵抗力较低。因此，与癫痫发作阈值高的人相比，您更有可能毫无明显原因地突然开始癫痫发作。您的医生也许可以告诉您癫痫发作的原因，但这并不总是可行的。研究仍在继续，以更多地了解为什么有些人会发作癫痫，而另一些人不会。
病例报告：氟西汀治疗KCNT1相关的抗药性局灶性癫痫
KCNT1中的变体与各种癫痫表型有关，包括癫痫发作的癫痫病，迁移局灶性癫痫发作（EIMFS），非EEIMFS发育和癫痫性脑病，自体性占主导地位或散发性睡眠超级乳腺癌epilepsy和epilepsy和焦点。在这里，我们描述了一个受抗药性局灶性癫痫发作，发育延迟和行为障碍影响的女孩，这是由小说的新生杂合失误KCNT1变体（c.2809a> g，p.s937g）引起的。与野生型相比，在瞬时转染的中国仓鼠卵巢（CHO）细胞中的功能表征表明，由KCNT1 P.S937G变体确定了强大的功能效应，包括最大电流密度增加和电流激活阈值的超极性变化。暴露于野生型和突变型KCNT1通道表达的抗抑郁药抗氟西汀。用氟西汀对探针的处理导致了长时间的电链术的改善，癫痫发作消失和更好的脑电图背景组织，并改善了行为和情绪。总的来说，这些结果表明，基于概率的遗传和功能特征，可以重新使用抗抑郁药氟西汀，以治疗KCNT1中受功能的变异引起的局灶性癫痫。需要进一步的研究来验证该方法是否也可以应用于KCNT1相关癫痫谱的其他表型。
具有定量行为跟踪的脑网络感知和刺激平台：应用于边缘回路癫痫
作者：Vaclav Kremen 1,2*、Vladimir Sladky 1,3*、Filip Mivalt 1,4*、Nicholas M. Gregg 1、Irena Balzekas 1,5、Victoria Marks 1,5、Benjamin H. Brinkmann 1,5、Brian Nils Lundstrom 1、Jie Cui 1、Erik K. St Louis 6、Paul Croarkin 7、Eva C Alden 7、Julie Fields 7、Karla Crockett 1、Jindrich Adolf 4、Jordan Bilderbeek 5、Dora Hermes 5、Steven Messina 8、Kai J. Miller 9、Jamie Van Gompel 9、Timothy Denison 10、Gregory A. Worrell 1,5 1 梅奥诊所神经内科生物电子神经生理学和工程实验室，明尼苏达州罗切斯特 55905 2 捷克信息学、机器人学和控制论研究所，捷克技术大学，16000 布拉格，捷克共和国，3 捷克技术大学生物医学工程学院，16000 布拉格，捷克共和国，4 布尔诺理工大学电气工程与通信学院生物医学工程系，61600 布尔诺，捷克共和国。 5 梅奥诊所生理学和生物医学工程系，明尼苏达州罗切斯特 55905，6 梅奥诊所睡眠医学中心、神经病学和医学系、睡眠神经病学和肺部和重症监护医学分部，明尼苏达州罗切斯特 55905 7 精神病学和心理学系 8 梅奥诊所放射学系，明尼苏达州罗切斯特 55905 9 梅奥诊所神经外科系，明尼苏达州罗切斯特 55905 10 牛津大学医学研究委员会脑网络动力学部工程科学系，牛津 OX3 7DQ，英国 摘要 颞叶癫痫是一种常见的神经系统疾病，以反复发作为特征。这些癫痫发作通常源于边缘网络，患者还会出现与记忆、情绪和睡眠 (MMS) 相关的慢性合并症。针对丘脑前核的深部脑刺激 (ANT-DBS) 是一种行之有效的治疗方法，但最佳刺激参数仍不清楚。我们开发了一个用于跟踪癫痫发作和 MMS 的神经技术平台，以实现研究性脑传感刺激植入物、移动设备和云环境之间的数据流。人工智能算法提供了癫痫发作、发作间期癫痫样尖峰和清醒-睡眠脑状态的准确目录。远程管理的记忆和情绪评估用于在 ANT-DBS 期间密集采样认知和行为反应。我们评估了低频和高频 ANT-DBS 的疗效。它们都减少了癫痫发作，但低频 ANT-DBS 显示出更大的减少以及更好的睡眠和记忆。这些结果凸显了同步脑传感和行为跟踪在优化神经调节疗法方面的潜力。