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基于网络基序分析的局灶性癫痫发作分类
由于局灶性癫痫的复杂性及其发展为全面性癫痫的风险，开发可靠的分类方法以准确预测和分类局灶性和全面性癫痫对于癫痫患者的临床管理至关重要。为了整体了解局灶性癫痫的发作传播行为，我们提出了一个三节点模态简化网络，通过分别将局灶区域、周围健康区域及其关键区域简化为单个节点。由于三节点模态可以丰富地表征信息演变，因此模态分析方法可以全面地研究局灶性癫痫的发作行为。首先，我们定义了一个新的癫痫传播标记值来捕捉癫痫发作的开始和强度。基于三节点模态分析，局灶性癫痫和蔓延可分别分为抑制性癫痫、局灶性癫痫、局灶性关键性癫痫和全面性癫痫。四种发作类型分别对应特定的模态类型，体现了发作行为与信息流演化之间的强相关性。此外，研究发现临界节点流出和流入信息的强度差异（连接异质性）以及临界节点的兴奋能力显著影响四种发作类型的分布和转变。特别是局部线性稳定性分析的方法也验证了四种发作类型分类的有效性。总之，本文通过计算证实了局灶性发作的复杂动力学行为，临界性研究有助于提出新的发作控制策略。
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使用 STFT 和域自适应预测脑电信号中的癫痫发作
癫痫发作预测是治疗耐药性癫痫最常用的辅助策略之一。由于个体间差异，传统方法通常从同一患者身上收集训练和测试样本。然而，不同受试者之间的领域转移这一棘手问题仍未解决，导致临床转化率低。在本文中，提出了一种基于领域自适应 (DA) 的模型来解决这个问题。利用短时傅里叶变换 (STFT) 从原始脑电图数据中提取时频特征，并开发自动编码器将这些特征映射到高维空间。通过最小化嵌入空间中的域间距离，该模型学习了域不变信息，从而通过分布对齐提高了泛化能力。此外，为了增加其应用的可行性，本文模拟了临床采样情况下的数据分布，并在此条件下测试了模型，这是首次采用该评估策略的研究。在颅内和头皮EEG数据库上的实验结果表明，与以前的方法相比，该方法可以有效地最小化域间隙。
机器学习驱动的神经调节设备患者特异性早期癫痫发作检测
如果没有他们在课程中学到的知识和技能以及他们为我提供的宝贵建议，我不可能完成论文。我还要感谢索菲亚在我人生中最难熬的时光里给予我不懈的支持，
使用多通道EEGS上的变压器模型自动癫痫发作检测
摘要 - 癫痫病是一种流行的神经系统疾病，其特征是通过癫痫发作，影响了全球约5000万个人。鉴于相关并发症的潜在严重程度，早期和准确的癫痫发作检测至关重要。在临床实践中，头皮脑电图（EEG）是非侵入性工具，广泛用于癫痫发作和定位，有助于癫痫发作类型的分类。但是，手动脑电图注释是劳动密集型的，昂贵的，并且遭受了低相互协议的侵害，因此需要自动化方法。为了解决这个问题，我们介绍了一个新颖的深度学习框架，将卷积神经网络（CNN）模块结合在一起，用于从多渠道EEG数据中提取时间和空间特征，以及一个变压器编码器模块以捕获长期顺序信息。我们对公共脑电图癫痫发作数据集进行了广泛的实验，未加权的F1得分为0.731，精度为0.724，召回（灵敏度）为0.744。我们进一步复制了文献中的几个EEG分析管道，并证明我们的管道表现优于当前的最新方法。这项工作为自动癫痫发作检测提供了重要的一步。通过实现更有效，更有效的诊断工具，它有可能显着影响临床实践，优化患者护理和癫痫治疗的结果。GitHub 1上可用的代码。索引项 - eegs，癫痫发作，变压器模型
标题转移学习基于小儿EEGS多个渠道的癫痫发作检测
摘要 - 癫痫是一种常见的神经系统疾病，其特征是在全球范围内影响多达7,000万人的癫痫发作。在生命的头十年中，每150名儿童中大约有一个被诊断出患有癫痫病。脑电图是诊断癫痫发作和其他脑部疾病的重要工具。但是，脑电图的专家视觉分析很耗时。除了减少专家注释时间外，自动癫痫发作检测方法是帮助专家分析脑电图的强大工具。对小儿脑电图中癫痫发作的自动检测的研究已被提出。深度学习算法通常用于小儿癫痫发作检测方法；但是，它们在计算上很昂贵，并且需要很长时间才能开发。可以使用转移学习来解决此问题。在这项研究中，我们在小儿EEG的多个通道上开发了一种基于转移学习的癫痫发作检测方法。公开可用的CHB-MIT EEG数据集用于构建我们的方法。数据集分为训练（n = 14），验证（n = 4）和测试（n = 6）。从10 s EEG信号产生的具有5 s重叠的频谱图用作三个预训练的传输学习模型（RESNET50，VGG16和InceptionV3）的输入。我们小心翼翼地将孩子分成培训或测试集中，以确保测试集是独立的。基于脑电图测试集，该方法具有85.41％的精度，85.94％的召回率和85.49％的精度。此方法有可能协助研究人员和临床医生对小儿脑电图中癫痫发作的自动分析。
学校或护理机构的癫痫紧急护理计划和药物医嘱
“本文件及其所含信息由科罗拉多儿童医院 (“CHCO”) 创建，旨在作为 CHCO 员工在 CHCO 工作范围内行事时的指南和参考工具。所提供的信息仅供参考和教育之用。它不能代替您的私人医生的建议，也不能用于诊断、治疗、治愈或预防任何疾病。这些信息不应代替您的医生或其他医疗保健提供者的访问、电话、咨询或建议。版权所有 © 科罗拉多儿童医院 20 24 保留所有权利。未经作者书面同意，不得复制本文件的任何部分。” 修订版 08/24
删除发作MEG衍生的网络中心与术后癫痫发作自由有关
神经影像学和神经生理学（1）。但是，尽管有大量的数据用于为临床决策提供信息，但约有50-70％的患者继续经历术后癫痫发作。术后癫痫发作的可能性和不良影响的风险是手术的重要障碍，因为一些可能受益的患者不继续运作。因此，更好地预测患者是否具有良好的术后结局（就癫痫发作而言）的能力将是高度好处的。识别准确结果预测的度量是挑战，部分原因是大脑网络相互作用的复杂性。可以通过计算大脑区域的成对相似性来推断出源自磁脑电图（MEG）数据的功能性脑网络。几项研究表明，与对照组相比，癫痫患者的MEG功能连通性提高了（即使在截止时期）（2-6）。在两项单独的研究中，Jin等人。 （7）显示了MEG网络“枢纽”（具有高网络连通性的那些区域）在海马硬化症患者的时间区域中的那些区域，以及局灶性皮质发育不良患者的网络效率提高（8）。 关于手术结局，Nissen等人。 （9）研究了MEG网络中心是否与无癫痫发作患者的切除区重叠。 作者报告说，枢纽局部位于后来在14例无癫痫发作患者中的9例中切除的区域内，但没有术后癫痫发作的患者。 Englot等人的研究。 Aydin等。 例如，Englot等。在两项单独的研究中，Jin等人。（7）显示了MEG网络“枢纽”（具有高网络连通性的那些区域）在海马硬化症患者的时间区域中的那些区域，以及局灶性皮质发育不良患者的网络效率提高（8）。关于手术结局，Nissen等人。 （9）研究了MEG网络中心是否与无癫痫发作患者的切除区重叠。 作者报告说，枢纽局部位于后来在14例无癫痫发作患者中的9例中切除的区域内，但没有术后癫痫发作的患者。 Englot等人的研究。 Aydin等。 例如，Englot等。关于手术结局，Nissen等人。（9）研究了MEG网络中心是否与无癫痫发作患者的切除区重叠。作者报告说，枢纽局部位于后来在14例无癫痫发作患者中的9例中切除的区域内，但没有术后癫痫发作的患者。Englot等人的研究。Aydin等。 例如，Englot等。Aydin等。例如，Englot等。从同一组中进行的一项研究表明，在94名患者的较大队列中，功能连通性增加的区域与后来切除的组织重叠显着重叠，但与结果无关。（10）还表明，后来在有良好结果的患者中切除的地区的相关性增加。（11）建议可以使用MEG网络来预测结果，而Krishan等人。（12）建议使用MEG连通性分析可行地定位，无论存在/不存在间歇性尖峰。除了手术结局外，MEG网络特性还与癫痫持续时间（即患者患有癫痫病的年数）或发病年龄有关。（10）显示了总体网络连接性，与癫痫持续时间负相关，而与Madhavan等人相反。（13）显示正相关。Jin等。 （8）与癫痫发作的年龄呈负相关。 结合了MEG网络文献，表明患者的连通性提高，尤其是在后来切除的“集线器”区域，这可能与结果有关，并且与持续时间有关。 在这项研究中，我们研究了MEG枢纽及其在31例患者的队列中的去除。 此外，由于内部的一致性是临床应用之前所需的关键步骤，因此我们评估了这些结果在四个不同的分析中的三个不同时间段中的一致性。 我们假设去除高强度淋巴结将导致癫痫发作。Jin等。（8）与癫痫发作的年龄呈负相关。结合了MEG网络文献，表明患者的连通性提高，尤其是在后来切除的“集线器”区域，这可能与结果有关，并且与持续时间有关。在这项研究中，我们研究了MEG枢纽及其在31例患者的队列中的去除。此外，由于内部的一致性是临床应用之前所需的关键步骤，因此我们评估了这些结果在四个不同的分析中的三个不同时间段中的一致性。我们假设去除高强度淋巴结将导致癫痫发作。我们的发现支持了早期的文献，这些文献是枢纽淋巴结中的强烈参与到癫痫发电网络中（14）。
使用长短期记忆网络的端到端癫痫发作预测方法
越来越多的癫痫患者遭受着癫痫发作的痛苦，有效预测癫痫发作可以改善他们的生活质量。为了获得高灵敏度的癫痫发作预测，当前的研究通常需要复杂的特征提取操作，这严重依赖于人工经验（或领域知识）并且具有很强的主观性。为了解决这些问题，本文提出了一种基于长短期记忆网络（LSTM）的端到端癫痫发作预测方法。在新方法中，仅提取原始脑电图（EEG）信号的伽马波段作为网络输入直接进行癫痫发作预测，从而避免了主观和昂贵的特征设计过程。尽管方法简单，但在从脑电图信号中识别发作前期时，所提出的方法在波士顿-麻省理工学院儿童医院（CHB-MIT）头皮脑电图数据库上分别实现了 91.76% 的平均灵敏度和 0.29/h 的错误预测率（FPR）。此外，与仅考虑发作前和发作间期脑电图分类的传统方法不同，我们在所提出的方法中引入了发作后阶段作为额外类别。因此，癫痫发作预测的性能进一步提高，获得了更高的灵敏度 92.17% 和较低的 FPR 0.27/h。平均预警时间为 44.46 分钟，这表明该预测方法为患者采取干预措施预留了足够的时间。
癫痫患者癫痫发作与 COVID-19 疫苗的关联：系统评价与荟萃分析
保留所有权利。未经许可不得重复使用。 （未经同行评审认证）是作者/资助者，他已授予 medRxiv 永久展示预印本的许可。此预印本的版权持有者此版本于 2023 年 5 月 8 日发布。；https://doi.org/10.1101/2023.05.06.23289604 doi：medRxiv 预印本