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心因性非癫痫事件 (PNEE)/功能性癫痫 (FS)
心因性非癫痫性事件 (PNEE) 或功能性癫痫发作 (FS) 看起来像癫痫发作。它们也可以称为心因性非癫痫性癫痫发作 (PNES)。它们是一种功能性神经障碍 (FND)。
癫痫基因测试中的道德沉思
遗传学和基因技术方面的抽象新发展带来了几种转变，这些转变影响了有关诊断，治疗和预防的癫痫护理。本质上，该特定的手稿还讨论了遗传测试在癫痫管理中的应用，以及用户个性化治疗对医学实践的影响。分子诊断已经提高了基因检测的诊断能力，以将特定基因与癫痫及其多种类型联系起来，从而改善了对特定治疗计划的识别。然而，这些技术在临床环境中的实施具有各种道德意义，例如知情同意，隐私和机密性对患者心理健康的影响以及遗传歧视。手稿还讨论了遗传性癫痫疾病作为诊断工具和计划生育工具的基因检测的优势和缺点。但是，像任何其他工具一样，基因检测过程可能会引起某些问题，例如假阳性或假阴性结论和道德问题。医学遗传咨询是遗传检查的另一个因素，因为它为人们和家庭提供了重要的支持护理，因为该测试的结果还存在许多心理和/或道德问题。根据测试诊断，基因疗法，多词学方法以及对道德和社会含义的关注，讨论了癫痫遗传学的未来发展。关键字：基因测试，个性化医学，道德考虑因此，本综述要求采用最佳利用基因检测的益处的策略，与此同时，努力努力努力改善该单词的多面动力学，以改善患者的命运。
与临床癫痫学的基本桥接（8）
第8版的高级癫痫课程与临床癫痫学桥接基本桥接的主要目标是培训与会者，以提高在癫痫领域设计有效的研究项目/活动所需的关键能力。该课程介绍给具有癫痫研究背景的神经科学家，神经科医生和其他专业人员。关于一般和特定主题的讲座将散布在互动研讨会，研讨会和分组讨论会上，其中一小部分与会者和教职员工将参与教程。本课程的主要重点是在课程董事定义和分配的主题上准备项目。在课程开始时成立了6-8名学生；每个小组将在两个导师的监督下制定一个研究项目。在与导师的小组讨论期间，将每天评估项目的进度。每个研究项目将在课程的最后一天进行集体讨论和评估。
pembrolizumab治疗期间的难治性大胆刺虫类药物在先进的非小细胞肺癌的一线治疗使用GAD65抗体的自身免疫性颞叶癫痫的管理：四个病例报告
例如NMDA，LGI-1对免疫调节的反应很好，大多数患者无癫痫发作，不需要长期的抗性药物。这些癫痫发作可以被认为是自身免疫性脑炎继发的急性症状性癫痫发作。Peltola等。研究了药物抗局灶性癫痫患者的抗GAD65滴度，并得出结论，针对GAD65抗原产生的抗体可能是癫痫病的根本原因[4]。GAD65抗体相关癫痫主要是自身免疫性条件，而没有基本的恶性肿瘤[5]。高GAD65抗体血清水平是中枢神经系统参与的特异性[6]。靶向神经元抗原导致炎症的自身免疫性，会导致神经递质的免疫调节剂改变，用于控制自身免疫性炎症，抗癫痫和抗气症和其他姑息治疗（例如靶向神经元抗原导致炎症的自身免疫性，会导致神经递质的免疫调节剂改变，用于控制自身免疫性炎症，抗癫痫和抗气症和其他姑息治疗（例如vns）干预措施用于消除癫痫发作。许多患者对抗癫痫药有反应，尽管需要免疫治疗来改善认知功能障碍。对钠通道阻滞剂的功效的解释可能是这些药物的免疫调节特征[7]。抗体滴度不能反映癫痫的持续时间，频率或严重程度[8]，尽管在临床反应较差的患者中可以持续很高[8]。一线免疫抑制作用可以有效[9，10]，但是患者经常需要二线免疫抑制剂，例如利妥昔单抗和/或环磷酰胺[11]。
使用发作间期癫痫样放电波形和卷积神经网络筛查脑电图中的癫痫发作
人工智能 (AI) 与医疗物联网 (MIoT) 的整合正在迅速推进，通过分析脑电图 (EEG) 中的发作间期癫痫样放电 (IED)，在检测癫痫等疾病方面取得了重大进展。EEG 数据的可用性促进了包括癫痫发作检测在内的创新应用的创建。虽然神经科医生传统上依靠 EEG 数据分析来识别癫痫发作，但手动评估 EEG 脑电波是一个费力而复杂的过程，给专家带来了很大的压力。本文介绍了一种基于 EEG 波形自动检测 IED 的简单卷积神经网络 (CNN) 方法。这种方法通过预测癫痫发作并及时干预，有助于减轻癫痫患者的负担。它还减轻了神经科医生和经验不足的专家的工作量，从而加快了诊断过程。所提出的方法是通过利用一系列描绘每个传感器上 EEG 信号幅度的图像来实现的。研究将参与者分为两组：（A）健康个体和（B）癫痫患者。结果显示，与人类专家诊断相比，准确率高达 96.4%，展示了该方法在脑电图数据中检测癫痫发作的有效性和实用性。
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。
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抗塞氏菌药物：这些是第一个治疗方法，旨在控制癫痫发作的频率和严重程度。。生酮饮食：高脂，低碳水化合物饮食可以非常有效，尤其是在具有耐药性癫痫的儿童中。癫痫手术：医生可以进行脑部手术以去除癫痫发作的一部分大脑。callsus call术：在此外科手术过程中，医生去除了call体（连接大脑两半的部分），不允许异常的电信号从一半的大脑传播到另一个大脑，以防止异常的电气放电传播和引起癫痫发作。
婴儿癫痫痉挛综合症儿童自闭症谱系障碍的风险：巴西单一中心的回顾性研究
摘要目的：本研究旨在研究自闭症谱系障碍的患病率及其与巴西单个中心婴儿癫痫痉挛综合征综合征患者的临床特征的可能相关性。方法：这项回顾性横断面研究检查了53名儿童在自闭症谱系障碍评估之前诊断为婴儿癫痫痉挛综合征。参与分为两组。使用Mann Whitney U或Chi-square检验比较了可用的变量（性，药物，中位年龄，在婴儿癫痫痉挛综合征和合并症的存在）。结果：在纳入的患者中，有12名（23％）被诊断出患有自闭症谱系障碍，相对风险为0.29（95％的补充间隔为0.174 0.492）。首次癫痫发作的年龄为3到15个月，平均为6.65个月。这个年龄在自闭症谱系障碍（10.58个月）的参与者和没有（5.43个月）的参与者之间显着差异，p <0.001。
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。