癫痫病是一种慢性和严重的神经系统疾病,影响了全球6500万人[1]。尽管特发性在许多情况下,癫痫发作可能是由先前对大脑的创伤引起的,例如在分娩,头部损伤和/或细菌性脑膜炎期间缺氧[2]。除了由大脑过多的神经元活动引起的生理症状之外,癫痫病通常是社会污名的主题,患者经常因自治和自主权丧失而受到歧视,误解和更广泛社会的排斥[1]。尽管可以成功治疗许多病例,但对于患者而言,治疗通常无法访问或昂贵,从而阻止他们治疗疾病并缓解其症状[1]。在低收入和中等收入国家中,这一点尤其清楚,许多疾病已经全面存在巨大的治疗差距,而全球癫痫癫痫的中位癫痫治疗差距从2012年的25%到100%[2] [2]。癫痫的最危险和后果之一是癫痫病突然出现意外死亡(SUDEP)[3]。考虑到在引起SUDEP诱发的癫痫发作的开始仅15分钟后,发现患者容易发生且无脉动,因此据信,在每次癫痫发作的必要癫痫患者中避免潜在的SUDEP或一般身体损伤之前,允许进行快速或过早干预的设备和方法[3]。
摘要 — 深度卷积神经网络最近已成为检测癫痫发作的先进工具。此类模型能够提取脑电图 (EEG) 信号的复杂非线性表示,与依赖手工制作特征的方法相比,其准确性更高。然而,神经网络容易受到脑电图信号中常见的混杂伪影的影响,并且难以解释。在这项工作中,我们提出了一种基于神经网络的癫痫发作检测算法,该算法利用信息论的最新进展来构建信号表示,其中包含区分癫痫发作和正常大脑活动所需的最少信息。我们展示了我们的方法自动学习忽略常见信号伪影并从原始信号中编码医学相关信息的表示。
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
信息来源: - 记录:1610年5月11日,那不勒斯的兰肯科·马萨(Lancenco Massa)给热那亚(Genoa)的马可·安东尼奥·多里亚(Marco Antonio Doria)的信,那不勒斯的国家档案馆,多里亚·德·恩格里(Doria d'Angri)档案馆,第二部分,法西奥290,fastio 290,宽松的论文,福尔。9-10。 链接:http://patrimimitimo.rchiviodistatonapoli.it/asna-web/patrimonio; jsessionId = 68403AF57A3E4A5E5E72F3865354E 27gri&slad = libera&physdocfather =&soring = -Alessandro Morandotti(Cura),最后的卡拉瓦戈尔继承人和新大师:那不勒斯,热那亚和米兰进行比较:1610-1640(Intesa Sanpaolo,2017年),第100-100-103页,第103页,第1页。9-10。链接:http://patrimimitimo.rchiviodistatonapoli.it/asna-web/patrimonio; jsessionId = 68403AF57A3E4A5E5E72F3865354E 27gri&slad = libera&physdocfather =&soring = -Alessandro Morandotti(Cura),最后的卡拉瓦戈尔继承人和新大师:那不勒斯,热那亚和米兰进行比较:1610-1640(Intesa Sanpaolo,2017年),第100-100-103页,第103页,第1页。
背景:为了有效地工作,诱导的癫痫发作应足够。观察到癫痫发作的关键措施是肌肉运动和脑电图(EEG)在癫痫发作期间发现的。方法:作者回顾了有关该主题的所有可用文献,并在撰写本概述文章时添加了个人经验。结果:即使大多数现代ECT设备都配备了脑电图(EEG),心电图(ECG),肌电图(EMG)或光运动传感器(OMS),但观察到的癫痫发作是最简单的,也是监测癫痫发作的最可靠的方法。EMG和OMS是监测肌肉运动的高科技方法,但由于抗体,可靠性可能会损害。eeg通常用于监测癫痫发作,因为只有脑电图能够反映大脑中的实际生理反应,而当ECT期间肌肉松弛剂消除肌肉运动时,只有脑电图准确地确定癫痫发作的发生。结论:现代ECT监测技术可以提供临床上有用的信息,但是临床医生还应知道可能的干扰因素,以确保诱导的癫痫发作足以确保ECT效率。因此,将EEG发现与观察到的肌肉运动与袖口技术相结合是监测ECT期间癫痫发作效率的最佳方法。
保持冷静,保持冷静,开始定时癫痫发作确保我安全 - 去除有害物体,不要约束,保护头部 - 如果不醒着,请保持途径,保持气道清晰,不要将物体放在嘴里,直到从癫痫发作磁铁中恢复为vns的vns vns for VNS写下发生的事情
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%
a. 陪在癫痫发作的学生身边。 b. 联系健康专家或办公室。 c. 遵守学生个人健康计划 (IHP) 中的规程。 d. 尽可能让其他学生离开房间或孩子附近,并派其他工作人员前来协助。 e. 记录癫痫发作的症状和持续时间,以提供给家长和/或护理人员。 3. 松开紧身衣物,尤其是颈部和腰部。 4. 尽可能将身体转向一侧,让唾液流出。 5. 不要将任何东西放在牙齿之间。 6. 不要试图让孩子喝任何东西。 7. 防止患者伤害自己:移动附近的椅子等。 8. 保护头部、手臂和腿部,但不要束缚。在头下垫一件外套、一件毛衣或一个枕头可能会有所帮助。 9. 保持安静、平和的氛围。避免混乱和拥挤。***癫痫发作可能持续 2-5 分钟。如果癫痫发作后又发生另一次严重癫痫发作或持续时间超过 5 分钟(或如 IHP 上所示),请拨打紧急电话 9-911。10. 让学生在癫痫发作后有机会休息。
背景:为了使电休克治疗 (ECT) 有效发挥作用,诱发的癫痫发作应足够。癫痫发作充分性的关键指标是癫痫发作期间观察到的肌肉运动和脑电图 (EEG) 发现。方法:作者回顾了有关该主题的所有可用文献,并在撰写这篇概述文章时加入了个人经验。结果:尽管大多数现代 ECT 设备都配备了脑电图 (EEG)、心电图 (ECG)、肌电图 (EMG) 或光学运动传感器 (OMS),但观察到的癫痫发作肌肉运动是监测癫痫发作最简单、最可靠的方法。EMG 和 OMS 是监测肌肉运动的高科技方法,但由于伪影,可靠性可能会受到影响。脑电图通常用于监测癫痫发作,因为只有脑电图才能反映大脑的实际生理反应,当 ECT 期间肌肉运动被肌肉松弛剂抑制时,只有脑电图才能准确确认癫痫发作的发生。结论:现代 ECT 监测技术可以提供临床有用的信息,但临床医生还应了解可能的干扰因素,以确保诱发的癫痫发作足以确保 ECT 疗效。因此,将脑电图结果与袖带技术观察到的肌肉运动相结合是监测 ECT 期间癫痫发作疗效的最佳方法。
癫痫是一种常见的慢性神经系统疾病,在全球范围内影响数百万的人[1]。癫痫的高死亡率高 - 直接和间接的后果,例如事故,溺水,受伤下降以及由于长期大脑损害而导致的突然未受到的死亡 - 不需要进行适当的管理以及对疾病降低其潜在风险的监测。尽管抗癫痫药的发展显着提高了该疾病的治疗质量,但仍有30%以上的患者仍与一种特定类型的癫痫症(称为药物抗药性 - 癫痫病(DRE))相比[1]。在没有DRE治疗疗法的情况下,手术治疗可能是降低患者癫痫发作频率的唯一可行处理。但是,考虑到DRE的复杂机制,通过手术实现了根治性的改进