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反卷积网络在癫痫检测中的特征可解释性应用
大脑中不规则的电活动会导致人的行为、运动、感官体验和对周围环境的意识发生深刻而暂时的变化（Nasiri 和 Clifferd，2021 年）。在早期阶段识别和治疗癫痫对患有这种疾病的人来说可以带来关键而有价值的变化。头皮脑电图 (EEG) 是一种测量大脑电活动的非侵入性技术，是诊断癫痫的广泛使用的补充检查（Liang 等人，2020 年）。在癫痫发作期间，患者的脑电图将显示出明显的异常模式（Staba 等人，2014 年）。医生可以通过检查脑电图来帮助确定是否发生癫痫。然而，审查长期脑电图需要医生投入大量的时间和精力。因此，开发自动癫痫检测算法至关重要（Si 等人，2023 年）。研究人员正积极致力于开发利用脑电图数据自动检测癫痫发作的方法。从最初使用硬件电路的尝试到后来利用时域信息和基于阈值的方法进行癫痫发作检测。后续发展涉及使用频域特征和提取时频特征（Xia 等人，2015 年）进行癫痫发作检测。自引入以来，深度学习模型在计算机视觉任务中比手动提取的特征更具弹性（Chen 等人，2024 年）、语音识别（Eris and Akbal，2024 年）和自然语言处理（Luo 等人，2024 年）。因此，利用深度学习技术自动使用脑电图信号检测癫痫发作已显示出在做出最合适和最快临床决策方面具有重大前景（Ahmad 等人，2023 年）。近几年来，各种深度学习模型已用于癫痫发作检测，包括循环神经网络（Tuncer 和 Bolat，2022 年）、生成对抗网络（Rasheed 等人，2021 年）、深度神经网络（Liu 和 Richardson，2021 年）、分层神经网络（Hu 等人，2021 年）和卷积神经网络。这些模型取得了令人鼓舞的结果（Kaur 等人，2022 年）。卷积网络在逐像素进行端到端训练后，性能得到了进一步提升。随着全卷积网络 (FCN) 的引入，神经网络设计可以处理不同大小的输入，并通过高效的推理和学习机制产生相应大小的输出（Chou 等人，2023 年）。然而，FCN 尚未广泛应用于癫痫发作检测。同时，以往的深度学习算法往往忽略了不同通道对分类任务的贡献，导致模型的可解释性有限。针对上述问题，本文提出了一种基于深度学习的独立癫痫检测算法。算法可以从多通道脑电图数据中自主提取时间和空间信息，从而能够精确识别不同患者的癫痫发作事件。本文做出了几个关键贡献，包括：λ 提出了一种结合 SE（挤压和激励）模块的 CNN 模型检测算法。该方法已在 CHB-MIT 数据集上进行了评估，并取得了优异的性能。λ 首次将 FCN 模型中的上采样方法应用于癫痫发作检测，通过利用反卷积实现，将降尺度的图像从
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。
丘脑前核治疗癫痫的最佳靶点：一项荟萃分析
目的：研究显示丘脑前核 (ANT) 的深部脑刺激 (DBS) 是治疗特定边缘系统癫痫患者的有效方法。然而，该适应症的最佳靶点和电极位置仍未确定。因此，本系统评价和荟萃分析的目的是量化所有已发表的 ANT DBS 系列中主动接触位置与结果之间的关联。方法：使用 PRISMA 标准进行文献检索，以确定所有报告 ANT 治疗癫痫的 DBS 主动接触位置和结果的研究。提取患者、疾病、治疗和结果数据进行统计分析。在一个共同的参考框架上分析了对 DBS 有反应者（定义为最后一次随访时癫痫发作减少 ≥ 50%）与无反应者的接触位置。计算了每组接触的质心（按临床反应加权）。结果 从 555 项筛选出来的研究中，共有 7 项研究（涉及 162 名患者）符合纳入标准并进行了分析。在整个队列中，癫痫平均持续时间为 23 年，DBS 前平均发作频率为每月 56 次。5 项研究（n = 62，占患者队列的 38%）采用直接定位植入 DBS 电极，4 项研究（n = 123，76%）采用经脑室电极轨迹植入。在平均 2.3 年的随访期内，56% 的患者被认为是反应者。与无反应者相比，反应者的主动接触位于前 1.6 毫米（95% CI 1.5-1.6 毫米，p < 0.001），且毗邻乳头丘脑束（MTT）。结论 准确定位 ANT 对 DBS 治疗癫痫的成功至关重要。这些发现表明，刺激 MTT 附近的 ANT 亚区可改善疗效。
d-serine和NMDA受体1的表达在顽固性癫痫患者中
pilepsy是一种常见的神经系统疾病；它的特征是大脑中异常的同步电活动，导致复发，无端癫痫发作。大约30％的癫痫患者对抗癫痫药不反应（3），并被诊断出患有顽固性癫痫病，这与功能性不佳有关。由于顽固性癫痫的确切原因和发病机理尚不清楚，因此对与顽固性癫痫相关的潜在机制的理解已成为近年来流行的研究主题。颞叶癫痫占顽固性癫痫病例的50％以上，也与结果不佳有关。因此，了解颞叶癫痫的发病机理对于发展潜在治疗方案至关重要。
朝着脑电图数据早期诊断癫痫
癫痫是最常见的神经系统疾病之一，在所有年龄段都影响了约1％的弹出症。检测癫痫的发展，即癫痫发生（EPG），在发生任何癫痫发作之前，都可以进行早期干预措施，并可能更有效地治疗。在这里，我们研究了现代机器学习（ML）技术是否可以在发生在几天甚至几周的时间范围内发生任何癫痫发作之前从颅内脑电图（EEG）记录中检测EPG。我们研究一种称为中颞叶癫痫（MTLE）的常见癫痫的形式。特别是，我们使用啮齿动物MTLE模型，其中EPG是通过对大脑的电刺激触发的，这会诱导与人类患者相似的海马损害。我们提出了一个用于EPG识别的ML框架，该框架结合了深层卷积神经网络（CNN）与一种预测聚集方法，以获得最终的分类决策。特别是，对神经网络进行了训练，以区分从刺激前或刺激后期获得的脑电图记录的五个部分。由于癫痫的逐渐发展，刺激前后的脑电图模式存在巨大的重叠。
癫痫中的纳米抑制剂：多模式诊断和战略管理的观点
癫痫发作分为两个主要群体：（1）影响整个大脑的广义癫痫发作以及（2）仅影响大脑一个区域的局灶性或部分癫痫发作。广义癫痫发作（滋补，缺失和肌阵挛性）始于当地部位，然后在大脑中进展，而局灶性癫痫发作（简单而复杂）则位于一个叶中，具体取决于叶片中的neu-ronal点火的强度。[1,2,5,6]除了这种基本的分类外，还以良性枕骨癫痫，发热性癫痫发作，大量的肌球发作等形式存在多种癫痫综合征。虽然癫痫发作是电放电的个体发作，但癫痫病涉及导致癫痫病及其进展的因素。它包括从沉淀损伤时期到第一次癫痫发作的时期，也称为潜在时期，还包括
YWHAG相关癫痫患者的临床和分子表征
Citera 1 |泰兹1 |节日笔记2.3 |海军陆战队4.5 | Laura Lichetta 6 |佛罗伦萨·里卡迪克7.8 | 5月1日| Hon-Yin B. Chung 9 |代理人的交叉10.11.12 |湖湖13.14 | Danel H. Lowenstein 15 | MildaEndzineė16|主要17 | Nathaleeuve 18 |朱莉娅·雅各布斯19 |更好的ISSIDE 20.21 | Solazzi Rober 22 | Nicolette S.在Hollander 23 | Drajanovic 24 | Christille Rougeot-All 25 |荣格26 | Marison Lesieur-Subelly 27 | Andres YouT 28.29 | Salpiez 30 30 | W.章说31.32 |选举26 | Thomas Foeadeli 33.34 | Sylvia Redvia 35.36.37 | Men-Han事务38.39 | Frances是6.40 | Trine B. div> 快乐12 | James R. Lupski是4.41.42.43 | parni 1 | Gerrini的Renhi 1.44 |代表先生。Citera 1 |泰兹1 |节日笔记2.3 |海军陆战队4.5 | Laura Lichetta 6 |佛罗伦萨·里卡迪克7.8 | 5月1日| Hon-Yin B. Chung 9 |代理人的交叉10.11.12 |湖湖13.14 | Danel H. Lowenstein 15 | MildaEndzineė16|主要17 | Nathaleeuve 18 |朱莉娅·雅各布斯19 |更好的ISSIDE 20.21 | Solazzi Rober 22 | Nicolette S.在Hollander 23 | Drajanovic 24 | Christille Rougeot-All 25 |荣格26 | Marison Lesieur-Subelly 27 | Andres YouT 28.29 | Salpiez 30 30 | W.章说31.32 |选举26 | Thomas Foeadeli 33.34 | Sylvia Redvia 35.36.37 | Men-Han事务38.39 | Frances是6.40 | Trine B. div>快乐12 | James R. Lupski是4.41.42.43 | parni 1 | Gerrini的Renhi 1.44 |代表先生。
脑信号处理和神经元建模在癫痫中的作用——综述
癫痫是一种神经系统疾病，其特征是因中枢神经系统内化学突触偶联的自发变化而导致反复发作。为了提高癫痫患者的认知水平，已经进行了大量研究。脑电图 ( EEG ) 作为一种非侵入性技术，能够呈现由于神经活动而引起的头部表面电位，被广泛应用于癫痫研究。信号已通过脑信号处理技术进行分析，该技术主要分为特征提取、特征降维和分类。由于无法进入体内颅内和采样期间癫痫发作次数少等局限性，人们开始研究信号和神经活动模型。本文回顾了癫痫的基本原理，包括使用脑信号处理和神经元建模进行三个主要分支：检测、预测和源定位。由于缺乏结束癫痫发作的长期癫痫脑电图记录，对癫痫预测的研究很少。随后，本篇评论论文建议在癫痫检测的子分支中考虑脑信号处理技术；状态、类型、标记和表面定位，同时它在通过神经元建模针对源定位方面发挥着重要作用。
深部脑刺激治疗癫痫和帕金森病的方向
深部脑刺激 (DBS) 自 1980 年代以来一直用于治疗运动障碍。与病变疗法相比，DBS 有几个明显的优势。它是可逆的，并且可以提供更好的症状缓解，并且并发症比病变少。DBS 通过植入后调整治疗参数来产生最大疗效，并且可以双侧应用，而双侧病变通常会导致很高的副作用风险（Okun 和 Vitek，2004）。DBS 最先用于治疗帕金森病，是 FDA 批准的帕金森病 (PD)、特发性震颤和肌张力障碍的治疗方法。据估计，美国约 150,000 名运动障碍患者植入了 DBS 设备（Benabid 等人，1987）。这一成功鼓励了 DBS 在各种神经精神疾病中的应用。最近，DBS 已被批准用于治疗强迫症和难治性癫痫。由于上述大多数神经精神疾病的结果不一致，使用 DBS 治疗重度抑郁症（Dandekar 等人，2018 年）和阿尔茨海默病（Lozano 等人，2016 年）的临床试验效果有限。治疗的几个关键方面仍未解决，特别是根据个体解剖和病理生理差异，应如何、在何处和何时进行刺激。本综述讨论了癫痫或帕金森病患者的这些因素。