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一个用于鼠标脑映射和分析的优化工具包
在其长达一个世纪的历史中，组织学一直是三维（3D）组织的2维研究。t主要是由于特定的限制，特定的y二维（2D）视野，结合大多数组织过于不透明，无法以较大的量表和高分辨率进行高度分辨率。even尽管在一个多世纪前发明了通过R EFR激活指数构图的组织清除[1]，但缺乏想象和分析能力限制了我们获取高效率IMA GES的能力，并量化了获得的高度ima ges和量化数据获得的数据。在过去的十年中，灯页微观镜的双创新和Br ain清除tec hniques hniques hniques e启用了3D成像的3D成像，具有亚细胞分辨率[2]。ho w e v er，3d ima ging数据量大复合物，m ulti-gigabyte ima ge stac ks，无法轻易进行操作。这是针对特定分析任务优化的专业IMA ge Analy ysis管道的范围，例如识别感兴趣的功能，将其映射到参考模板上，并将结果签到3D [3-6]。不幸的是，这些软件包倾向于依赖于支持软件的复杂而脆弱的环境（例如，特定版本中的Python软件包）。作为一种疾病，这些软件管道的人很脆弱，需要fre-
使用随机森林分类器对癫痫发作类型进行分类
癫痫是一种因脑部异常电活动而出现的病理状况 [1]。它是影响全球约 6500 万人（占世界人口的 1%）的重要问题之一 [2]。在阿拉伯国家，癫痫的发病率估计为每 100,000 人中有 174 人。在沙特阿拉伯王国，癫痫的患病率为每 1,000 人中有 6.54 人 [3]。然而，三分之一的癫痫患者无法获得医疗服务。他们必须找到生活和管理日常生活的方法。即使癫痫患者可以获得医疗服务，医疗质量也达不到标准 [4]。癫痫患者的诊断和治疗取决于癫痫发作的类型 [4]。脑电图 (EEG) 记录是神经科医生用来分析脑电波功能异常的技术之一。多年来，它被广泛用于诊断脑部疾病，例如