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在 Dravet 综合征小鼠模型中，神经元间失同步先于癫痫发作
复发性癫痫是指大脑电活动的短暂异常。癫痫发作的机制基础以及定义的神经元亚型对癫痫病理生理学的影响仍不清楚。我们在雄性和雌性 Dravet 综合征 (Scn1a / ) 小鼠（一种具有显著温度敏感性癫痫的神经发育障碍）中，在温度诱发癫痫发作期间对大脑皮层进行了体内双光子钙成像。在基线和升高的核心体温后安静清醒状态下，Scn1a / 小鼠的假定主细胞和小白蛋白阳性中间神经元 (PV-IN) 的平均活动均高于野生型对照。然而，野生型 PV-IN 显示出对温度升高的进行性同步，而 Scn1a / 小鼠的 PV-IN 则没有这种同步。因此，Scn1a / 小鼠的发作间期 PV-IN 活性保持完整，但在癫痫发作前立即表现出同步性降低。我们认为，在 Dravet 综合征中，PV-IN 同步受损可能导致温度诱发癫痫期间转变为发作状态。
机器学习与人工智能的进步
图2：随着机器学习和深度学习的出现以及其在医疗保健应用中的越来越普及的情况，与非癫痫发作的脑电图的间歇区域使主要对a）进行分类a）无用的癫痫发作和b）不同类型的癫痫发作，但在Ictal时期内完成了与SpikeS高频EEG信号相关的，这使得分类很简单。癫痫发作中有许多可用的作品。研究人员使用不同的预加工技术来提高准确性。在文献中，不同的数学模型用作预处理技术，例如经验模式分解（EMD），集合EMD，基于差异性的频率分布，基于高阶统计参数调整，基于离散小波的特征提取（DWT），复合多验分散熵等。[2-8]。对于不断增长的正确诊断需求，开发了各种算法[9]。用于段明智的癫痫发作分类传输功能方法
癫痫发作严重程度的定量标记库
癫痫发作的严重程度是患有癫痫病患者的重要临床指标，与生活质量密切相关。1然而，测量癫痫发作严重程度的最佳方法尚不清楚。现有的测量癫痫发作严重程度的量表，包括国家医院癫痫发作严重程度量表（NHS3），2,3利物浦癫痫发作量表，4和癫痫发作严重性问卷，有5个问题，包括有关癫痫发作的各个方面的问题，包括癫痫发作的各个方面。大多数量表通过其临床分类6分开癫痫发作6，以反映不同癫痫发作类型的严重程度的差异。现有癫痫发作严重程度的主要缺点是他们依赖患者或护理人员的回忆。6例如，由于癫痫发作本身，患者对癫痫发作的回忆可能会受到损害。7,8因此，以无偏见的方式评估从癫痫发作到癫痫发作的严重程度的变化是有挑战性的。因此需要测量各个癫痫发作严重程度的物体定量工具，以了解不同时间尺度上癫痫发作的变化。基于脑电图（EEG）的严重性标记是量化癫痫发作严重程度的潜在方法。过去的研究使用了脑电图9和空间同步10作为癫痫发作严重程度的代理。还建议癫痫发作活性的解剖学扩散作为癫痫发作严重程度的量度。6尚未确定这样的措施如何比较每个患者的方法。此外，随着时间的流逝，各种与严重程度直接相关的癫痫发作特征。进行检查，局灶性癫痫发作更有可能在睡眠中概括，尤其是颞叶癫痫（TLE）。12帖子抑制的结果也取决于癫痫发作的时间。13,14亚临床癫痫发作
使用稀疏极限学习机进行癫痫和癫痫发作检测的多类分类的 LETTER VLSI 设计
摘要 一种用于区分健康、发作期和发作间期脑电图信号的自动检测系统在临床实践中具有重要意义。本文介绍了一种用于癫痫和癫痫发作检测的低复杂度三类分类 VLSI 系统。设计的系统包括基于离散小波变换 (DWT) 的特征提取模块、稀疏极限学习机 (SELM) 训练模块和多类分类器模块。在三级 DWT 中引入了 Daubechies 4 阶小波的提升结构，以节省电路面积并加快计算时间。SELM 是一种新型的机器学习算法，具有低硬件复杂度和高性能，用于片上训练。由于其分类精度高，因此首次设计了一对一的多类非线性 SELM。设计的系统在 FPGA 平台上实现，并使用公开的癫痫数据集进行评估。实验结果表明，设计的系统在低维特征向量下实现了高精度。关键词：低复杂度，分类，DWT，多类，SELM 分类：集成电路（存储器，逻辑，模拟，RF，传感器）
住院和门诊患者脑电图不同类型伪影的出现频率
已经进行了各种研究来减少脑电图中的伪影。改进脑带记录技术、使用计算机方法去除伪影以及使用各种滤波器都是提高脑电波记录质量的方法 [3, 7-8]。在 Lee One 等人的干预下，使用自动系统去除伪影，其灵敏度为 82.4%，特异性为 83.3%，并在很大程度上消除了伪影。该方法的灵敏度和特异性在很大程度上类似于由受过训练的操作员去除伪影 [9]。在另一项研究中，肉毒杆菌毒素注射用于减少肌源性伪影，这显著减少了肌源性伪影 [10]。去除肌肉伪影已被证明可将癫痫发作定位的灵敏度从 62% 提高到 81%，其最佳效果是在具有中度至重度肌肉伪影的发作带中。去除伪影可以更早地检测到鱼鳞病改变并检测到隐藏在伪影中的物品 [6]。另一方面，也有研究表明，使用一些方法和计算机程序去除伪影的效度较低[11]。
关于癫痫发作检测方法的调查 - ...
摘要：癫痫是一种神经系统疾病。目前，约有 5000 万人患有癫痫。癫痫发作的检测非常困难，因为每个患者的癫痫发作情况都不同。脑电图 (EEG) 可捕捉大脑活动，神经科医生需要分析这些脑电图信号才能检测出癫痫发作。传统上，神经科医生通过目视检查来检测癫痫发作的存在，这需要时间。但需要在规定的时间内做出准确的诊断，以便可以采取适当的治疗方法并减少进一步的并发症。因此，需要一种自动方法来检测和预测癫痫发作。癫痫发作预测很重要，因为如果在早期预测到癫痫发作，那么可以使用电刺激来抑制癫痫发作。我们首先从用于检测和预测癫痫发作的不同算法或方法开始，然后对用于癫痫发作诊断的不同方法进行比较研究，然后提出我们提出的方法，最后得出结论。索引词：深度学习、癫痫发作、特征提取、发作、机器学习、预测、发作前、检测。
使用可穿戴技术进行癫痫的自动响应测试：Artie Watch
视频电脑摄影（VEEG）监测以记录患者的习惯性自发癫痫发作（Devinsky等人2018）。可以在癫痫发作的发作和帖子阶段进行癫痫监测单位（EMU）人员通过癫痫监测单位（EMU）人员进行临床电子生理相关性和交互行为评估。此类评估是互动性的，由用于评估语言，方向，记忆和运动功能的一系列命令组成。这些行为评估有助于基于癫痫发作和局灶性缺陷的癫痫发作类型分类。癫痫发作期间行为测试的结果对于诊断和治疗建议很重要（Beniczky等，2016）。但是，目前行为测试存在实质性差异，目前它在很大程度上仅限于接受EMU评估的住院患者的应用（Hamandi等，2017）。缺乏标准化的行为评估限制了我们利用大量行为数据来揭示不同行为表型的能力（Hanrahan等，2021; Toulomes et al。2016; Kinney，Kovac，Diehl 2019）。此外，临床癫痫学的基本差距是癫痫发作的癫痫发作学的客观表征。
使用任务对运动和语音进行功能映射...
立体脑电图 (sEEG) 已成为癫痫治疗中用于颅内定位癫痫发作和扩散的最广泛使用的临床工具 1,2。它可以让医生直接描述发作期和发作间期整个脑容量候选区域的电行为 3。在监测期间，通过 sEEG 进行的电刺激可用于探测感觉运动、言语和语言、视觉或记忆功能 4,5。在需要切除或消融致痫组织的情况下，癫痫发作网络与脑功能图的空间重叠有助于确定治疗范围，从而可以在保留脑功能的同时最大限度地减少癫痫发作 2,6，尤其是当发育不良皮质可能带有功能图时 7。由于目前正在通过射频消融通过 sEEG 导线本身进行直接破坏性治疗 8,9，因此监测期间的术外功能映射至关重要。不幸的是，当刺激导致癫痫发作或阻碍继续治疗的后放电时，术外刺激映射可能会受到限制或不可能，特别是在儿童大脑中，因为儿童大脑的物理特性需要更高的电流 10,11 。同样，一些患者，特别是儿科人群 12 ，无法忍受 MRI 扫描仪环境，从而无法进行植入前 fMRI。
互补的结构和功能异常定位致痫组织
较新的定量方法可以辅助临床上使用的传统定性方法，并减轻无益的人为偏见。使用定量技术，癫痫患者可能通过不同的方式检测到异常，包括 MRI、5 – 8 EEG、9 – 11 MEG、12、13 和弥散加权 MRI (dMRI)。14 – 18 这些异常的数量、程度和位置已被证明与手术结果有关。10、11、19 – 21 此外，不同的方式可以提供互补的信息，因此多模态分析可以比单一方式有所改进。22 因此，结合多种方式的定量方法可能能够提高我们对癫痫发作、癫痫和手术失败原因的理解。大脑活动的电记录长期以来一直被用来识别与癫痫发作有关的大脑区域。这种识别通常涉及从发作数据中定位癫痫发作区域。最近，人们使用发作间期 iEEG 记录创建了健康大脑活动的常态图。10、11、23 这些图可以通过将每个患者与常态图进行比较来识别个体患者的异常情况。假设异常可能
大脑通讯 AIN 通讯
由于其“全或无”动作电位反应，单个神经元（或单位）被公认为大脑的基本计算单位。有大量动物文献支持研究神经元放电作为了解神经元微电路和大脑功能的一种方式的机制重要性。尽管大多数研究都强调生理学，但人们越来越认识到，研究单个单位可以为疾病的系统级机制提供新的见解。微电极记录在人类中越来越普遍，与此同时，颅内脑电图记录在局灶性癫痫术前评估中的应用也越来越多。除了单个单位数据外，微电极记录还记录局部场电位和高频振荡，其中一些可能与临床大电极记录的不同。然而，微电极几乎只用于研究环境，目前没有迹象表明将微电极记录纳入常规临床护理。在这篇评论中，我们总结了 65 年来人类癫痫患者微电极记录的经验教训。我们介绍了可以利用的电极构造、如何记录和处理微电极数据的原理以及对发作动力学、发作间期动力学和认知的见解。最后，我们评论了将单单位记录纳入临床护理的可能性，重点关注潜在的临床适应症，每种适应症都有其特定的证据基础和挑战。