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地形脑肿瘤解剖结构驱动风险并启用基于机器学习的预测
目的：本研究的目的是在初次诊断脑肿瘤时确定癫痫发作的相关风险因素，并开发和验证基于机器学习的预测，以允许基于风险的抗癫痫疗法进行量身定制。方法：临床，电生理和高分辨率成像数据是从1051例新诊断的脑肿瘤的连续队列中获得的。与因子相关的癫痫发作风险差异允许确定特定地形，人口统计学和组织病理学变量在诊断时可用的癫痫发作风险时可用的相关性。数据以70/30的比例分为培训和测试集。在选择高性能的同时选择其可追溯性的广义添加剂模型（GAM）之前，对基于机器学习的不同预测模型进行了评估。基于风险因素的临床分层，对三个不同的GAM进行了培训和内部验证。结果：总共923名患者有完整的数据并包括在内。可以确定驱动癫痫发作风险的特定地形解剖模式。脑肿瘤的异质，介质或原发性运动/s骨或躯体的新染色性结构导致癫痫发作风险的显着且临床上相关的增加。虽然地形输入与GAM最相关，但最好的预测是通过形态，人口统计学和组织病理学信息的组合来实现的（验证：AUC：0.79，准确性：0.72，灵敏度：0.81，特异性：0.66）。结论：本研究将特定的系统发育解剖模式鉴定为癫痫驱动因素。GAM允许使用地形，人口统计学和组织病理学数据预测癫痫发作风险，从而在保持透明度的同时实现了公平的表现。
通过完全卷积网络基于Imaged-EEG信号的自动癫痫发作检测
癫痫发作检测是需要手动干预训练有素的专家的癫痫病中的常规过程。此过程可能广泛，效率低下且耗时，尤其是对于长期记录。我们提出了一种自动方法，使用IMAING-EEG表示脑信号来检测癫痫发作。为了实现这一目标，我们分析了来自两个不同数据集的EEG信号：CHB-MIT头皮EEG数据库和包括头皮和颅内记录的癫痫项目。我们使用完全卷积神经网络自动检测癫痫发作。对于我们的最佳模型，对于CHB-MIT数据集，我们的平均准确性和特异性值分别为99.3％和99.6％，癫痫患者的相应值为98.0％和98.3％。对于这些患者，颅内电极和头皮含量分别提高了平均准确性和特异性值，分别为99.6％和58.3％。关于其他指标，我们的最佳模型达到62.7％的平均精度，召回58.3％，CHB-MIT记录的F量为59.0％，AP为54.5％，相对较低的epilepsiae数据表的性能较低。对于两个数据库，对于92％的CHB-MIT患者，每小时的误报次数达到的值小于0.5/h，而80％的癫痫患者的误报量小于1.0/h。与最近的研究相比，我们的轻量级方法不需要对预选特征的任何估计，并且表现出高表现，并且在临床实践中引入这种自动方法的可能性很有可能。
与癫痫发作和手术结果的关系
摘要 目的：虚拟癫痫患者（VEP）是一种基于虚拟脑技术的大规模大脑建模方法，使用立体脑电图（SEEG）、解剖数据（磁共振成像 [MRI] 和连接）和计算神经元模型来提供患者癫痫发作的计算机模拟。VEP 通过识别最有可能引发癫痫发作的区域，在药物耐药性癫痫的术前评估中具有潜在用途。我们旨在评估 VEP 方法在估计致痫区和预测手术结果方面的表现。方法：回顾性地在 53 名患有药物耐药性癫痫并有 SEEG、T1 加权 MRI 和弥散加权 MRI 的患者中应用 VEP 建模。精确回忆法用于比较 VEP 识别为致痫区 (EZ VEP ) 与临床分析结合致痫指数 (EI) 方法 (EZ C ) 定义的致痫区。在 28 名接受手术的患者中，我们将 VEP 结果和临床分析与手术结果进行了比较。结果：VEP 对 EZ VEP 检测的精确度为 64%，回忆率为 44%
醒目的大鼠和全脑模拟中的EEG-FMRI显示出癫痫发作期间对感觉刺激的反应性降低
摘要在缺席癫痫患者中，反复癫痫发作可以显着降低其生活质量，并导致尚无法治疗的合并症。缺失癫痫发作的特征是与意识的短暂变化相关的脑电图上的尖峰和波排放。但是，在癫痫发作期间和外部，大脑对外部刺激的反应仍然未知。这项研究旨在研究来自Strasbourg（Gaers）的遗传缺失癫痫大鼠（GAERS）的反应性，这是一种缺乏癫痫的大鼠模型。动物是使用安静的零回波时间，功能磁共振成像（fMRI）序列在非墨水清醒状态下成像的。在间隔和发作时期应用了感觉刺激。全脑血流动力学反应。此外，使用平均场模拟模型来解释状态之间视觉刺激的神经反应性的变化。在癫痫发作期间，对两种感觉刺激的全脑反应受到抑制并在空间上受到阻碍。在皮质中，尽管采用了刺激，但在癫痫发作期间血液动力学反应在癫痫发作期间呈负极极化。平均场模拟显示由于刺激引起的活动受到限制的传播，并且与fMRI发现很好地达成了一致。结果表明，在缺席的情况下，在这种缺失的癫痫过程中，缺乏癫痫发作会阻碍感官处理，甚至抑制了感官处理。
抗癫痫药物的作用机制是否是选择治疗方法的关键因素？
大约有 25 种抗癫痫药可用于治疗癫痫患者。选择最适合特定患者的药物主要基于关键随机临床试验的结果以及患者的特征和合并症。是否也应考虑抗癫痫药的作用机制以更好地预测患者对治疗的反应仍存在争议。尽管抗癫痫药的作用机制看似复杂多样，但不幸的是，现实情况是它们非常接近，特别是与癫痫病理生理的关系。除了拉莫三嗪和丙戊酸钠之间的关联之外，没有临床数据正式支持某些抗癫痫药在疗效方面存在协同关联。然而，通过尽可能限制具有相同作用机制的药物组合来预测不良事件的风险，无疑是日常治疗决策的重要驱动因素。
首次癫痫发作揭示了晚期发病的Fahr病
fahr病（FD），也称为原发性家族性脑钙化，是一种罕见的神经退行性疾病，涉及基底神经节和其他大脑区域水平的脑钙化。它是一种遗传性神经疾病，尽管尚未彻底定义其分子遗传学。患者通常出现多种症状，主要是运动障碍和认知变化。但是，癫痫发作是成年人晚期FD的罕见初始呈现特征。在此，我们介绍了一名60岁男子，没有已知的慢性疾病，该男子在经历了首次概括性强调癫痫发作和两天的意识丧失后被送往三级医院。基本实验室结果在正常范围内，非对比度脑计算机断层扫描（CT）扫描显示出脑钙化。该患者根据其修饰的诊断标准被诊断为继发于FD的癫痫病，并对抗癫痫治疗的反应良好。该案例强调了一种罕见的关联，并强调了考虑首届癫痫发作的患者的诊断的重要性；应进行适当的测试以确认或排除其他相关和次要原因，并应相应地修改治疗。
使用长短期记忆 (LSTM) 循环神经网络对未处理的脑电图进行分类，以预测癫痫发作
使用机器学习或类似优化技术的最常见方法是对 EEG 记录进行特征提取。然后将这些特征用作预测模型的输入。这种方法在将模型引导至重要信息和优化模型的计算成本方面是有效的。然而，模型的性能受到提取的特征的限制，而特征提取是一个需要人类直觉的过程。以这种方式开发的模型仅限于提取的特征所捕获的信息。如果新范式需要原始提取特征中未捕获的信息，则对实验范式的任何更改都可能降低模型的性能。在癫痫发作预测中，这一点尤为重要，因为对于最佳预测时间范围尚无一致意见（Arthurs 等人，2010 年；Schulze-Bonhage 等人，2010 年），并且不同的急性治疗需要不同的时间过程才能有效。因此，良好的癫痫发作预测模型应该能够改变实验范式（例如癫痫发作预测范围（SPH）和干预期），以满足一系列患者的需求和一系列急性治疗。
简单的发热癫痫
儿童中抽象复杂的先天性心脏病（CHD）通常不会引起发热性癫痫发作。讨论了一个简单发热性癫痫发作，支气管瘤和复杂先天性心脏病的孩子。该报告分析了原因并提出了有关发热性癫痫发作，支气管瘤或两者的预防措施。一名2岁的女孩患有复杂的先天性心脏病，出现了可能由支气管内肿瘤引起的简单发热性癫痫发作。孩子的体重严重营养不良（<-3SD），体重为7.5 kg，高度为78厘米。诊断症显示白细胞增多和中性粒细胞减少症，X射线结果显示肺和心脏异常（ASD，VSD和PDA）。治疗包括对第一次癫痫发作的地西ep 5 mg，用于第一次癫痫发作的1 mg IV，以及扑热息痛输注5 ml/4 h。了解复杂的先天性心脏病患者支气管内肿瘤引起的简单高热癫痫发作需要一种综合方法来进行患者管理，包括综合护理。医务人员的参与是防止复发和确保最佳患者结局的重要挑战。简单的高温癫痫发作可能是由支气管内症引起的，并伴有复杂的先天性心脏病。在用地西ep和有症状的药物治疗后恢复后，她的恢复强调了心脏异常儿童的癫痫发作触发器和管理发热性癫痫发作的重要性。
抓住太阳：如何增强澳大利亚的屋顶太阳能
澳大利亚是屋顶太阳能的世界领导者。屋顶上已经有360万户房屋（APVI 2024a），每年为澳大利亚家庭节省了近30亿美元的电费（Dehghanimadvar等人。2024）。这个屋顶太阳能总计23吉瓦（GW）的清洁，负担得起的可再生能源容量 - 大约是全国所有发电能力的四分之一（APVI 2024B；气候委员会2024）。在2024年底之前，安装的屋顶太阳能的数量看起来将超过澳大利亚周围的煤炭发电总量。