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使用新概率粒子群优化器和顺序差分进化的脑电信号癫痫病识别模型
摘要 癫痫是个体的一种慢性发作状态。脑细胞群反映出异常的电活动。脑电图 (EEG) 是一种监测大脑活动和诊断神经系统疾病的常用工具。在处理具有超高维度的复杂变换特征并从 EEG 中提取最佳特征时，对癫痫和非癫痫数据进行分类是一项具有挑战性的任务。本文提出了一种新的混合方法来选择最佳特征，该方法涉及粒子群优化 (PSO) 算法、新开发的概率粒子群优化 (PPSO) 算法和顺序差分进化 (SDE) 算法。癫痫患者的 EEG 数据已用于评估该方法。使用离散波长变换提取特征。PSO、PPSO 和 SDE 从 EEG 的特征空间中选择最佳特征。进一步使用不同的分类器评估这些最佳特征的性能。比较了 PSO、PPSO 和 SDE 的性能。本文对生物启发算法对脑电信号特征优化的重要性进行了广泛的研究。在所有分类器中，支持向量机 (SVM) 表现优异，在第 100 个周期时，PPSO 的准确率为 97.74%，SDE 的准确率为 98.34%。这表明最佳特征选择提高了分类器的性能。
失神性癫痫遗传大鼠模型中的癫痫发作预测：通过多部位皮质-丘脑记录结合机器学习提高性能
癫痫发作预测是癫痫学的一大挑战。然而，人们致力于预测局灶性癫痫发作，而将全身性癫痫发作视为随机事件。在失神性癫痫大鼠的皮质丘脑系统八个位置采集包含数百个全身尖峰和波放电 (SWD) 的长持续时间局部场电位 (LFP) 记录，通过基于小波的算法在所有可能的两个或三个记录位置组合中进行迭代分析，计算小波能量信号同步性增加的乘积。比较了各种组合之间的预测灵敏度和误报率，并将真阳性和假阳性预测的小波谱输入随机森林机器学习算法以进一步区分它们。对皮层内和皮层丘脑 LFP 轨迹进行小波分析表明，与丘脑内组合相比，其误报数量明显较少，而基于体感皮层 IV、V 和 VI 层记录的预测在预测灵敏度方面明显超过所有其他组合。在对九只来自斯特拉斯堡的遗传性失神癫痫大鼠 (GAERS) 的 24 小时样本外记录中，包含 SWD 发生率的昼夜波动，通过训练后的随机森林对真阳性和假阳性进行分类，进一步将误报率降低了 71%，尽管在误报和预测灵敏度之间有所权衡，这反映在相对较低的 F1 分数值上。结果支持失神癫痫的皮层焦点理论，并得出 SWD 在一定程度上是可预测的结论。后者为闭环 SWD 预测预防系统的开发铺平了道路。概述了可能转化为人类数据的建议。
Hemi-Neglect患者的医疗管理和康复
▪失语症急性或亚急性表现w相对固定的缺陷 - 结构性脑病理▪缺血性中风是最常见的，其他包括出血性中风，肿瘤，肿瘤，脑脓肿，脑炎，脑炎或其他CNS感染，脑损伤，脑部损伤，造成多种神经降解症和抗刺激性• Transient- TIA, migraine, seizure (aphasia may be an ictal phenomenon- speech arrest at onset of a complex partial or secondary generalized seizure or a post ictal manifestation) ▪ Primary progressive aphasia (PPA) and semantic dementia are syndromes- older adults- a group under Frontotemporal dementia, (less common Alzheimer's dementia), Creutzfeldt-Jacob病（Prion）
使用具有联合分布自适应和流形正则化的在线选择性传输 TSK 模糊分类器根据 EEG 信号对癫痫发作进行分类
为了识别癫痫患者的异常脑电图 (EEG) 信号，在本研究中，我们提出了一种基于联合分布自适应和流形正则化的在线选择性转移 TSK 模糊分类器。与大多数现有的转移分类器相比，我们的分类器有自己的特点：（1）来自源域的标记 EEG 时期不能准确表示目标域中的原始 EEG 时期。我们的分类器可以利用目标域中很少的校准数据来诱导目标预测函数。（2）联合分布自适应用于最小化源域和目标域之间的边缘分布距离和条件分布距离。（3）使用聚类技术选择源域，从而降低分类器的计算复杂度。我们根据波恩大学提供的原始 EEG 信号构建了六种传输场景来验证我们分类器的性能，并引入四个基线和一个传输支持向量机 (SVM) 进行基准研究。实验结果表明，我们的分类器获得了最佳性能并且对其参数不太敏感。
认知障碍和狼疮脑雾背后的故事
19 NPSLE manifestations Asceptic meningitis Cerebrovascular disease Demyelinating syndrome Headache Movement disorder Myelopathy Seizure disorders Acute confusional state Anxiety disorder Cognitive dysfunction Mood disorder Psychosis Acute inflammatory polyradiculoneuropathy Autonomic disorder Single/multiplex mononeuropathy Myasthenia gravis Cranial neuropathy Plexopathy多神经病
基于统计特征和自回归模型的癫痫发作的分类和检测
癫痫的诊断和治疗在很大程度上取决于脑电信号样本中癫痫发作的鉴定。本文主要集中于鉴定癫痫发作和基于EEG信号的分类，该特征的三个重要统计特征优先考虑EEG信号的非平稳特征，即复杂性，能量波动和自回旋模型，以表示独特的癫痫发作模式。测量复杂性的样品熵（SE）的三个特征，一种平均Teager Energy（MTE）之一，它测量了与癫痫发作相关的暂时性能量波动，而四种自回归（AR）建模技术提出了一种新颖的癫痫发作方法。基于线性相关性，AR模型用于表示独特的癫痫发作模式。为了训练AR模型，将信号分为图像前（塞氏症前）和间歇性（非西部）段。在检测阶段，通过滑动窗口计算了EEG信号的MTE和SE特征样本，并利用AR模型预测以下样品。本文表明，MTE，SE和AR模型共同产生了有希望的癫痫发作结果。这种方法在识别癫痫发作和非塞亚零件方面的敏感性和特异性优于现有方法。所提出的方法有可能用于实时癫痫发作检测应用，从而促进癫痫患者的及时诊断和治疗。
Zahra Aminolroaya，Seher Dawar，Colin B. Josephson，Samuel Wiebe和Frank Maurer。 2020年。了解多维Spatiotemp
最近，医学领域的一些研究着重于整合和连接IEEG和神经图像脑扫描。头脑风暴[2]是用于癫痫病前评估的非临床软件工具。它显示了癫痫发作的位置。接触点的颜色随活动的强度值而变化。可以在此软件中导入和可视化IEEG录音，MRI和电极位置。缺点是，对于每个癫痫发作事件，应添加一个窗口（视图），以分析大脑中的癫痫发作传播。GridView [10]提出了一个基于3D计算机的大脑可视化，并使用植入的电极进行癫痫病前评估。他们使用MRI图像进行3D大脑可视化。大脑中的癫痫发作区以颜色显示，但癫痫发作的传播在GridView中并未可视化。另外，IEEG录音的可视化不是
综合癫痫中心
当我的孩子癫痫发作时，什么时候打电话给办公室？如果您的电话原因是医疗紧急情况，请致电911并遵循孩子的癫痫发作计划。如果您的孩子的癫痫发作与以前的癫痫发作不同，则可以致电我们的办公室并通知我们的临床团队。这种癫痫发作活动的变化可能是频率或长度的增加。对于所有其他癫痫发作，请在癫痫发作日历上进行记录。可以在下次访问期间与您的医生一起审查这一点。获得基因测试结果需要多长时间？基因测试结果的周转时间随测试而变化。但是，典型的时间范围平均为4-6周。对于紧急情况，可以在1-4周内提供初步报告。用于临床外显子组测序，典型的测试和解释时间约为3个月。临床外显子组测序是测试人体基因变化的诊断工具。此信息将用于遗传咨询。信息可能有助于您孩子的治疗计划。我的孩子应该在手术前停止服用癫痫药（即eeg，MRI等）？，除非您的医疗团队告诉您，否则请按照处方服用癫痫发作药物。
内容
4.1 国家豁免：美国的情况 107 4.1.1 美国在国家豁免方面的一般方法 108 4.1.2 国家豁免的适用：共和国诉。 4.1.4 “例外”：共和国诉。 4.1.6 再次“征用” 美国诉俄罗斯等。 4.1.7 例外 132 4.1.8 赫尔佐格案 4.2 财产豁免 139 4.2.1 外国主权豁免法第 1609-1611 条 扣押实践： 鲁宾诉伊朗伊斯兰共和国 涉及文化物品的扣押豁免 152 扣押豁免 152 约克的扣押豁免 161 4.4 关于扣押 163 4.4.1 国际公司案 163 马格内斯诉俄罗斯 4.43 德洛克-福尔科诉洛杉矶 德意志诉大都会 4.4.5 阿姆斯特丹 172 阿姆斯特丹的贝尔克海德绘画作品《金色弯道》 沃利肖像案 184 4.5 结论