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成人（18岁）高成本药物治疗途径适中至严重活跃的溃疡性结肠炎（UC） - 基于
·短暂的（少于1分钟），突然的，广义的肌肉僵硬（可能导致跌落），并恢复迅速 - 暗示了滋补癫痫·的行为停滞 - 指示缺乏癫痫发作·突然的肌肉张力丧失 - 暗示性癫痫发作·简短的“冲击样”非自愿单或多个混蛋 - 暗示了肌阵挛性癫痫发作。
癫痫管理和治疗计划表常见...
本文件旨在为最常见的问题提供答案。请注意，法律的变更是通过立法程序进行的，而 TEA 并不管辖该程序。还请注意，课程标准和学生支持部门不能解释法规或向公众提供法律建议。请咨询您所在地区的法律代表以进一步说明以下提供的信息。 1.有关 TEA 癫痫管理表的立法要求是什么？ 参议院法案 (SB) 1506，第 88 届德克萨斯州立法机构，2023 年常会，修订了德克萨斯州教育法典 (TEC) §38.032，要求 TEA 在该机构的网站上发布一份用于提交癫痫管理和治疗计划的表格，其中包括一份具体的信息清单以及学生父母或监护人和负责学生癫痫治疗的医生的签名。
第四修正案：搜查和扣押课程计划
第四修正案：搜查和扣押 — 基础知识课程计划 年级：9 至 12 年级 课时数：1-2 个课时（每节约 55 分钟） 作者：David Olson，国家宪法中心教师顾问委员会成员 David Olson 在威斯康星州麦迪逊的詹姆斯麦迪逊纪念高中任教。除了教授 AP 美国政府与政治和刑事司法课程外，David 还通过担任 iCivics 教育者网络、国家宪法中心教师顾问委员会和威斯康星州社会研究理事会 (WCSS) 执行委员会成员，帮助传播他对公民教育的热情。他拥有南达科他州苏福尔斯奥古斯塔纳大学政府与国际事务和社会研究教学学士学位，以及威斯康星大学麦迪逊分校政治学硕士学位。 简介/课程概述：第四修正案说了什么？政府什么时候可以搜查您或扣押您的财产？政府的搜查或扣押何时是“合理的”？大多数美国人不知道第四修正案权利何时何地受到质疑。本课将让学生研究第四修正案的文本和解释，以描述搜查、扣押和隐私等关键术语和想法，并定义关于第四修正案在技术时代的走向的一些关键争论。政府什么时候可以搜查你或扣押你的财产？政府的搜查或扣押何时是“合理的”？基本问题：
癫痫发作行动计划 (SAP) - 哥伦比亚特区健康
癫痫发作时意识丧失超过 5 分钟，即使有救援药物也无反应 癫痫反复发作超过 10 分钟，发作间期无恢复，即使有救援药物也无反应 癫痫发作后呼吸困难
癫痫发作行动计划和医疗警报信息
4 如果学生在癫痫发作后没有完全康复或恢复正常。 如果学生在癫痫发作期间受伤。 如果学生患有糖尿病。 如果学生在癫痫发作后呼吸困难或看起来灰色或蓝色（发绀）。 如果学生在癫痫发作救援干预后呼吸困难或看起来灰色或蓝色（发绀）。 如果癫痫发作发生在水中。 如果这是学生第一次癫痫发作。 如果这是学生第一次获得救援药物，则在给予救援药物后立即给予。
癫痫发作症状检测装置的研制
本文展示了一种使用脉搏血氧仪、加速度计和振动传感器开发的癫痫发作检测装置。开发过程中还使用了 9V 电池、LM2596 稳压器和两个 ESP32 微控制器。脉搏血氧仪是一种传感器，其目的是测量患者的活动水平：血氧饱和度和心率。加速度计检测患者身体的运动或活动，这可能表明可能发生癫痫发作。另一方面，振动传感器检测到癫痫发作期间表现出的急促身体运动，有助于提高癫痫发作检测模型的效率。ESP32 微控制器与所提议设备中的传感器连接，以实现数据收集和传输。添加了 LM2596 稳压器以确保 9V 电池的电源始终开启。每当发生癫痫发作时，Blynk 应用程序都会向护理人员提供通知或警报。对于癫痫患者来说，该设备通过提供快速干预和及时监测，确保了他们的安全和生活质量。通过集成不同类型的传感器和微控制器，可以实现完整的癫痫发作检测，而 Blynk 应用程序可以确保与护理人员进行适当的沟通，从而有效、高效地管理护理。
用基于注意力的图形神经网络癫痫发作定位
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通过深度学习预测癫痫发作......
脑电图 (EEG) 是一种广泛使用的重要技术，可用于辅助诊断癫痫和研究人脑的电模式。由于 EEG 信号的非平稳性质，不同患者的不同记录会话中的癫痫发作模式会有所不同。在这项研究中，我们实施了一种新的深度学习长短期记忆 (LSTM) 模型来检测脑肿瘤和癫痫发作。该过程包括四个关键步骤：EEG 信号预处理、发作前特征提取、使用灰狼优化 (GWO) 进行超优化以及基于 LSTM 的分类。评估利用了来自 EEG 和 ABIDE fMRI 数据集的长期 EEG 记录。通过试验各种模块和记忆单元层，首先进行预分析以确定最佳 LSTM 网络架构。LSTM 模型利用了许多检索到的特征，包括在分类之前提取的 EEG 通道之间的时间和频域信息。实施方法的发现揭示了准确预测癫痫发作同时最大限度地减少误报的显著优势。所实施的 LSTM 方法实现了 99% 的准确率、98% 的精确度、99% 的召回率和 98% 的 f1 测量值，与基于跨子模式相关的主成分分析 (SUBXPCA) 和梯度提升决策树 (GBDT) 方法相比，效果更佳。
通过 EEG-PPG 增强可穿戴癫痫发作检测...
摘要 — 本文介绍了 B RAIN F USE N ET，一种基于脑电图 (EEG) 与光电容积描记法 (PPG) 和加速度计 (ACC) 信号的传感器融合的新型轻量级癫痫检测网络，适用于低通道数可穿戴系统。B RAIN F USE N ET 利用灵敏度-特异性加权交叉熵 (SSWCE)，这是一种结合了灵敏度和特异性的创新损失函数，可解决严重不平衡数据集的挑战。对于仅使用四个通道的基于 EEG 的分类，B RAIN F USE N ET - SSWCE 方法成功检测到 CHB-MIT 数据集上 93.5% 的癫痫发作事件（基于样本的灵敏度为 76.34%）。在 PEDESITE 数据集上，仅考虑 EEG 数据时，我们分别表现出基于样本的灵敏度和假阳性率 60.66% 和 1.18 FP/h。此外，我们证明，整合 PPG 信号可将灵敏度提高到 61.22%（成功检测到 92% 的癫痫发作事件），同时将假阳性数量降低到 1.0 FP/h。最后，当还考虑 ACC 数据时，对于基于样本的估计，灵敏度增加到 64.28%（成功检测到 95% 的癫痫发作事件），假阳性数量下降到仅 0.21 FP/h，而当考虑基于事件的估计时，每天的误报少于一次。BRAIN FUSE N ET 资源友好，非常适合在低功耗嵌入式平台上实施，我们
seizft：可解释的癫痫发作的机器学习
摘要：这项工作提出了Seizft - 一种新型的癫痫发作检测框架，该框架利用机器学习使用可穿戴的Sensordot EEG数据自动检测癫痫发作。受到可预处的睡眠阶段的启发，我们的新方法采用了数据增强，有意义的特征提取和决策树的独特组合，以提高对脑电图变化的弹性，并提高概括以概括为看不见数据的能力。傅立叶变换（FT）替代物被用来增加样本量并改善标记的非塞兹和癫痫发作时期之间的平衡。为了增强模型稳定性和准确性，Seizft通过Catboost Classifier利用决策树的集合来将EEG记录的每一秒分类为癫痫发作或非癫痫发作。SEIZIT1数据集用于培训，SEIZIT2数据集用于验证和测试。使用两个主要指标：使用AINY-ROVERLAP方法（OVLP）和错误的警报（FA）速率（使用基于Epoch的评分（Epoch））评估了用于癫痫发作检测的模型性能。值得注意的是，Seizft在2023年2023年国际声学，言语和信号处理国际会议上（ICASSP）的癫痫发作检测挑战（ICASSP）的一系列最先进的癫痫发作检测算法（ICASSP）。seizft在准确的癫痫发作检测中优于最先进的黑盒模型，并最小化错误警报，总分获得了40.15的总分，在两个任务中结合了OVLP和时期，并且比下一个最佳方法的改善约为30％。Seizft的解释性是一个关键优势，因为它促进了医疗保健专业人员的信任和问责制。从Seizft提取的最预测性的癫痫发作检测特征是：三角波，四分位数范围，标准偏差，总绝对功率，Theta波，三角洲与Theta的比率，BINNED熵，Hjorth Complextity，Delta + Theta + Theta和Higuchi Fractal Fractal Ristermension。总而言之，将Seizft成功应用于可穿戴的Sensordot数据表明，它可能进行实时，连续监测的潜力，以改善个性化医学癫痫。