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个性化在线癫痫检测的资源高效持续学习
摘要 — 癫痫是一种主要的神经系统疾病，需要仔细诊断和治疗。然而，癫痫发作的检测仍然是一项重大挑战。目前的临床实践依赖于专家对脑电图信号的分析，这个过程既耗时又需要专业知识。本文探讨了使用深度学习技术自动检测癫痫发作的潜力，特别关注基于持续学习的个性化模型。我们强调了根据每个患者独特的脑电图信号特征调整这些模型的重要性，这些特征会随着时间的推移而变化。我们的方法解决了将新数据集成到现有模型中而不丢失先前获取的信息的基本挑战，这是静态深度学习模型在动态环境中应用时常见的问题。在本研究中，我们提出了一种用于癫痫发作检测的新型持续学习算法，该算法集成了重放缓冲机制。这种机制是获取新数据的同时保留过去数据的相关信息的关键，从而有效地提高了模型随着时间的推移的性能。我们的方法旨在节省资源，使其适合在嵌入式系统中实施。我们使用 CHB-MIT 数据集证明了我们方法的有效性，与不考虑灾难性遗忘的微调方法相比，F1 分数提高了 35.34%。此外，我们表明，一个 1 小时的小数据重放缓冲区足以实现与资源无限场景相当的 F1 分数，同时与资源不受约束的方法相比，24 小时内的误报率降低了 33%。索引术语 — 癫痫发作检测、持续学习、增量学习、深度学习、个性化模型、可穿戴设备
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。
癫痫发作和Takotsubo心肌病因质子泵抑制剂
质子泵抑制剂（PPI）诱导的低磁性血症，最初描述的2006年，近年来作为潜在的威胁生命的不良事件的认识越来越多。与组胺-2受体拮抗剂（H2RA）相比，PPI的电解质异常频率更高，包括低镁血症，低钙血症，低核血症和低钠血症；低磁性血症是最常见的。我们报告了一个80岁妇女的案例，她出现了普遍的弱点和腹泻。她被发现具有多种电解质异常，即使在腹泻解决和恢复喂养后也无法解决。但是，她的病情在停用PPI药物后的一周内得到改善。她的医院病程因癫痫发作而复杂化，这归因于影响神经元排出和促进癫痫样活动的细胞膜的离子疗程变化。此外，她经历了由于心肌收缩性降低而导致的Takotsubo心肌病，这是在长期使用PPI引起的电解质不平衡的背景下。
用于临床癫痫发作识别的人工智能系统的大陆推广
方法：这是一项人工智能的前瞻性推理测试，针对 2011 年至 2019 年期间澳大利亚悉尼一家医院的癫痫患者的近 14,590 小时成人脑电图数据。推理集包括不同类型和频率癫痫发作的患者，年龄和脑电图记录时间跨度很大。人工智能 (AI) 是一个卷积长短期记忆网络，基于美国数据集进行训练。澳大利亚的数据集大约是美国训练数据集的 16 倍，发作间隔期（癫痫发作之间）很长，比训练集更加逼真，使我们的假阳性结果高度可靠。我们在人工智能辅助模式下，由人类专家裁判和由专家神经病学专家和脑电图专家组成的结果审查小组验证了我们的推理模型，共进行了 66 次，以证明在时间缩短一个数量级的情况下实现了相同的性能。
大脑图谱框架：从癫痫动力学中吸取的教训
1 宾夕法尼亚大学佩雷尔曼医学院神经科学系，宾夕法尼亚州费城 19104 美国 2 宾夕法尼亚大学神经工程与治疗学中心，宾夕法尼亚州费城 19104 美国 3 宾夕法尼亚大学工程与应用科学学院生物工程系，宾夕法尼亚州费城 19104 美国 4 加利福尼亚大学医学科学家培训项目，加利福尼亚州旧金山 94143 美国 5 宾夕法尼亚大学佩雷尔曼医学院神经病学系，宾夕法尼亚州费城 19104 美国 6 宾夕法尼亚大学佩雷尔曼医学院放射学系，宾夕法尼亚州费城 19104 美国 7 宾夕法尼亚大学佩雷尔曼医学院生物统计学、流行病学和信息学系，宾夕法尼亚州费城 19104 美国 8 宾夕法尼亚大学佩雷尔曼医学院宾夕法尼亚成像与可视化统计学研究中心，宾夕法尼亚州费城 19104 美国 9 生物医学图像计算与分析系，宾夕法尼亚大学佩雷尔曼医学院，宾夕法尼亚州 19104 美国 10 宾夕法尼亚大学工程与应用科学学院电气与系统工程系，宾夕法尼亚州费城 19104 美国 11 宾夕法尼亚大学艺术与科学学院物理与天文系，宾夕法尼亚州费城 19104 美国 12 宾夕法尼亚大学佩雷尔曼医学院精神病学系，宾夕法尼亚州费城 19104 美国 13 圣达菲研究所，新墨西哥州圣达菲 87501 a 这些作者贡献相同 * 通讯作者：andrew.revell@pennmedicine.upenn.edu
使用随机森林分类器对癫痫发作类型进行分类
癫痫是一种因脑部异常电活动而出现的病理状况 [1]。它是影响全球约 6500 万人（占世界人口的 1%）的重要问题之一 [2]。在阿拉伯国家，癫痫的发病率估计为每 100,000 人中有 174 人。在沙特阿拉伯王国，癫痫的患病率为每 1,000 人中有 6.54 人 [3]。然而，三分之一的癫痫患者无法获得医疗服务。他们必须找到生活和管理日常生活的方法。即使癫痫患者可以获得医疗服务，医疗质量也达不到标准 [4]。癫痫患者的诊断和治疗取决于癫痫发作的类型 [4]。脑电图 (EEG) 记录是神经科医生用来分析脑电波功能异常的技术之一。多年来，它被广泛用于诊断脑部疾病，例如
癫痫簇的救援疗法：药理学和治疗靶标
摘要癫痫簇治疗的主要目标是停止簇，以避免发展到更严重的条件，例如长时间的癫痫发作和状态癫痫持续状态。救援疗法是癫痫簇患者的治疗计划的关键组成部分。在美国批准了三种救援疗法用于癫痫簇的治疗：地西epam直肠凝胶，咪达唑仑鼻喷雾剂和地西epam鼻喷雾剂。本综述是表征了癫痫簇的救援疗法的药理功能，并描述了γ-氨基丁酸A（GABA A）受体功能。GABA A受体是异源剂，主要由中枢神经系统中的α1-6，β1-3，γ2和δ亚基组成。这些亚基可以与膜传输以调节膜电位。苯二氮卓类药物，例如地西ep剂和咪达唑仑，是GABA A受体的阳性变构调节剂，其激活导致细胞内CHLO-骑行，细胞膜超极化的增加，并减少激发。GABA A受体亚基突变，运输失调和降解与癫痫有关。尽管苯二氮卓类药物是有效的GABA受体调节剂，但单个配方在实践中具有独特的曲线。地西epam直肠凝胶是癫痫发作的有效救援疗法
EEG遥测癫痫发作管理计划-Sch C2South
https://webapps.schn.health.nsw.gov.au/epolicy/policy/4902 4。Noe，K.H.，Tapsell，L.M。和Drazkowski，J.F。 （2011年1月）。 在住院视频EEG监控过程中有窒息和吸气的风险。 癫痫研究，93（1），84-86。 https://doi.org/10.1016/j.eplepsyres.2010.10.014 5。 Pavlova，M.，Abdennadher，M.，Singh，K.，Katz，E.，Llewellyn，N.，Zarowsky，M. （2014年3月）。 视频EEG评估期间呼吸监测的优势是将癫痫发作与其他事件区分开。 癫痫和行为：E＆B，32，142-144。 https://doi.org/10.1016/j.yebeh.2013.12.031 6。 威廉·O·塔图姆（William O.神经生理学，第134、2022卷，第111-128页，ISSN 1388-2457，https：//doi.org/10.1016/j.clinph.2021.07.07.016 7。 Kang，H.C.，Chung，D.E.，Kim，D.W。和Kim，H.D。 （2004），生酮饮食的早期和晚期并发症，用于顽固性癫痫。 癫痫，45：1116-1123。 https://doi.org/10.1111/j.0013- 9580.2004.10004.x 8。 Ouchida，S。和Fairbrother，G。（2024年2月1日）。 在癫痫监测单元中创建并使用临床测试工具。 英国神经科学护理杂志，20（SUP1A），S11-S16。 https://doi.org/10.12968/bjnn.2024.20.sup1a.s11Noe，K.H.，Tapsell，L.M。和Drazkowski，J.F。（2011年1月）。在住院视频EEG监控过程中有窒息和吸气的风险。癫痫研究，93（1），84-86。 https://doi.org/10.1016/j.eplepsyres.2010.10.014 5。Pavlova，M.，Abdennadher，M.，Singh，K.，Katz，E.，Llewellyn，N.，Zarowsky，M.（2014年3月）。视频EEG评估期间呼吸监测的优势是将癫痫发作与其他事件区分开。癫痫和行为：E＆B，32，142-144。 https://doi.org/10.1016/j.yebeh.2013.12.031 6。威廉·O·塔图姆（William O.神经生理学，第134、2022卷，第111-128页，ISSN 1388-2457，https：//doi.org/10.1016/j.clinph.2021.07.07.016 7。Kang，H.C.，Chung，D.E.，Kim，D.W。和Kim，H.D。 （2004），生酮饮食的早期和晚期并发症，用于顽固性癫痫。 癫痫，45：1116-1123。 https://doi.org/10.1111/j.0013- 9580.2004.10004.x 8。 Ouchida，S。和Fairbrother，G。（2024年2月1日）。 在癫痫监测单元中创建并使用临床测试工具。 英国神经科学护理杂志，20（SUP1A），S11-S16。 https://doi.org/10.12968/bjnn.2024.20.sup1a.s11Kang，H.C.，Chung，D.E.，Kim，D.W。和Kim，H.D。（2004），生酮饮食的早期和晚期并发症，用于顽固性癫痫。癫痫，45：1116-1123。 https://doi.org/10.1111/j.0013- 9580.2004.10004.x 8。Ouchida，S。和Fairbrother，G。（2024年2月1日）。 在癫痫监测单元中创建并使用临床测试工具。 英国神经科学护理杂志，20（SUP1A），S11-S16。 https://doi.org/10.12968/bjnn.2024.20.sup1a.s11Ouchida，S。和Fairbrother，G。（2024年2月1日）。在癫痫监测单元中创建并使用临床测试工具。英国神经科学护理杂志，20（SUP1A），S11-S16。https://doi.org/10.12968/bjnn.2024.20.sup1a.s11
使用机器学习方法预测全身性癫痫发作
摘要 — 近年来，癫痫发作的脑电图 (EEG) 信号识别已发展成为确定癫痫的常规程序。由于由专业神经科医生对癫痫发作进行物理识别是一项劳动密集型、耗时的过程，而且还会产生一些错误。因此，需要高效、计算机化的癫痫发作检测。导致癫痫发作的脑功能紊乱会对患者的病情产生影响。如果在癫痫发作前就能预测到，那么药物可以非常成功地预防癫痫发作。脑电图 (EEG) 信号被用于使用机器学习算法和复杂的计算方法来预测癫痫发作。此外，影响预期时间和真正阳性预测率的两个重大挑战是从 EEG 信号中提取特征和从 EEG 信号中去除噪声。因此，我们提出了一个提供可靠预处理和特征提取技术的模型。为了自动识别癫痫发作，我们使用了多种基于集成学习的分类器从脑电图信号中提取基于频率的特征。我们的算法提供了更高的真实阳性率，并在癫痫发作之前就对其进行了足够的预见性诊断。在 24 名受试者的头皮脑电图 CHB-MIT 数据集上，该建议的框架检测到了发作前状态的开始，即拘留开始前几分钟的状态，导致真实阳性率 (91%) 高于传统方法，最佳估计时间为 33 分钟，平均预测时间为 23 分 36 秒。根据实验结果，本研究的最大准确率、灵敏度和特异性率分别为 91%、98% 和 84%。
一种用于癫痫发作预测的新型多尺度扩张 3D CNN
癫痫是一种神经系统疾病，以意外复发性发作为特征，影响着全球 1% 的人口 [1] [2]。由于癫痫发作的不确定性，它对患者的日常生活有很大影响，如果患者在危险情况下（例如开车、上下楼梯）癫痫发作，甚至会威胁患者的生命。因此，准确的癫痫发作预测对于帮助患者避免可能的伤害至关重要。脑电图是研究癫痫发作最常用的数据，根据所代表的人类大脑活动的不同状态，癫痫发作可分为四种类型，即发作前（癫痫发作前）、发作期（癫痫发作）、发作后（癫痫发作后）和发作间期（正常阶段）[3] [4] [5] [6]。通过使用机器学习或深度学习算法分析脑电图信号，可以区分发作前和发作间期，从而实现癫痫发作预测 [7] [8] [9]。机器学习算法依赖于手工制作的特征，原始EEG信号需要通过多种滤波技术进行预处理以消除噪声和伪影。带通滤波器、自适应滤波器、卡尔曼滤波器、维纳滤波器和贝叶斯滤波器是最常用的滤波技术[10][11]。例如，单变量谱功率[12]、脉冲率[13]、功率谱[14]、排列熵[15]和双谱熵[16]是以前基于机器学习的工作中使用过的特征。这些特征进一步输入到分类器（例如支持向量机（SVM）、多层感知器（MLP）、决策树）以获得预测结果。虽然机器学习方法是可行的，但手动处理EEG信号和复杂的特征工程使得