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World File Search System癫痫
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。
MP-SeizNet：一种使用 EEG 进行癫痫类型分类的多路径 CNN Bi-LSTM 网络。
癫痫发作类型识别对于癫痫患者的治疗和管理至关重要。然而，这是一个耗时耗力的困难过程。随着机器学习算法的进步，自动诊断系统有可能加速分类过程、提醒患者并支持医生做出快速准确的决策。在本文中，我们提出了一种新型多路径癫痫发作类型分类深度学习网络 (MP-SeizNet)，它由卷积神经网络 (CNN) 和具有注意机制的双向长短期记忆神经网络 (Bi-LSTM) 组成。本研究的目的是仅使用脑电图 (EEG) 数据对特定类型的癫痫发作进行分类，包括复杂部分性、简单部分性、失神性、强直性和强直阵挛性癫痫发作。EEG 数据以两种不同的表示形式输入到我们提出的模型中。 CNN 接收从 EEG 信号中提取的小波特征，而 Bi-LSTM 接收原始 EEG 信号，以便我们的 MP-SeizNet 能够从癫痫发作数据的不同表示中进行联合学习，从而获得更准确的信息学习。我们利用最大的 EEG 癫痫数据库——天普大学医院 EEG 癫痫发作语料库 TUSZ v1.5.2 评估了所提出的 MP-SeizNet。我们使用三重交叉验证对不同患者数据评估了我们提出的模型，并使用五重交叉验证对癫痫发作数据评估了模型，结果分别获得了 87.6% 和 98.1% 的 F1 分数。
癫痫
提交国家残疾保险计划修正案（将NDIS重新回到轨道号1）2024年5月5月提交的法案：关于该组织的癫痫基金会癫痫基金会于1964年由一群有关父母在维多利亚州成立，以向所有受癫痫病影响的人提供支持和信息。在2024年，该组织认可其60周年为癫痫患者提供服务。我们为位于维多利亚州和新南威尔士州的人们提供直接护理，并与我们在所有州和地区的合作伙伴网络合作。，我们共同努力，以确保所有患有癫痫病的澳大利亚人都可以访问所需的信息，服务和支持。我们正在努力减少癫痫的影响，并确保癫痫患者可以公平地获得教育和就业，在社区中感到安全和联系，并且不再死于癫痫病。我们旨在提高社区对癫痫的认识，减少和消除与这种情况相关的污名，并与公众共享基于证据的信息和事实。我们还与医学专家一起支持尖端研究。我们旨在找到改进的癫痫治疗方法，目的是有一天发现治愈方法，并确定支持状况生活的人们的最佳信息。简介癫痫基金会很高兴为NDIS修正案提供提交（让NDIS重返轨道号1）代表诊断为癫痫病的人，包括发育和癫痫性脑病的人。发育和癫痫性脑病条件的特征是频繁，耐药性癫痫发作和严重的神经发育障碍，需要采用多维支持方法。该提交准备解决将影响癫痫患者的关键领域，包括患有发育和癫痫性脑病的人。该法案对NDI进行了重大修改，包括实施新的计划和预算框架，该框架依靠标准化需求评估工具将资源分配给参与者。这些变化旨在简化流程并确保资金的公平分配，但在适当地满足具有复杂神经系统状况（例如癫痫病）的人的高度个性化需求时也可能构成挑战。
过敏，哮喘，糖尿病和/或癫痫病.docx
按照此政策为过敏反应，哮喘，糖尿病和/或癫痫病的学生提供的程序，并将跨越参考政策208学生残疾适应和政策207对小学和中学生口服药物的管理。尽管不可能创建一个无风险的环境，但学校工作人员和父母/监护人可以采取重要步骤来最大程度地减少潜在的威胁生命的情况，包括以下情况：3.1.1清楚地表达了父母/守护者，学校工作人员和学生和学生自己的预期角色和责任； 3.1.2建立通讯和实施计划，以向父母/监护人，学生，员工传播信息，并包括与具有其中一个或多个诊断的学生直接联系的其他人；
解密发育性癫痫性脑病（...
方法：本综述探讨了DE，EE和DEE的临床定义，流行病学和诊断标准。它涵盖了他们的病因，临床特征，诊断方法和治疗策略，包括遗传，结构，代谢和免疫相关因素。结果：DE具有癫痫发育障碍，而EE则涉及严重的癫痫，引起认知和行为功能障碍。dees以早发性癫痫病和脑电图异常的标志性，这些异常恶化了发育障碍。基本的诊断工具包括脑电图，神经影像学和基因检测。有效的管理需要个性化的干预措施来控制癫痫发作并解决认知缺陷。结论：蠕虫是一个复杂的癫痫子集，具有重大的发展和认知挑战。早期诊断和靶向治疗对于改善预后至关重要。正在进行的对DEES遗传和病理生理机制的研究是增强理解和管理的关键。
癫痫的严重程度与结节性硬化症复合物的婴儿的头围和生长速率有关
结节性硬化症复合物（TSC）是一种遗传疾病，其特征是细胞过度生长，在整个人体中产生Hamartomas或良性肿瘤。hamartomas通常在脑实质中最常形成，它们被称为块茎。TSC与70-90％的寿命癫痫患者和自闭症谱系障碍（ASD）患病率为40-50％有关（Portocarrero LKL，2018）。块茎中的异常细胞取代了健康细胞，而不是增加大脑中细胞的总数（Crino，2010年），并且有关头圆周长（HC）和宏观畸形（HC大于2个标准偏差高于平均值的HC）的报告是稀疏的（Fidler DJ，2000）。HC增加可能反映了脑实质体积和/或脑脊液（CSF）体积增加（Bartholomeusz HH，2002）。大型畸形以TSC和其他发育障碍的速度为14–29.7％，但仅此前尚未报道过TSC人群中的脑头畸形率（Fidler DJ，2000）（Webb DW，1996）。TSC中HC和癫痫之间的关系也没有先前研究过。
在中颞叶癫痫中的高磷酸化tau
*通讯作者Eliana Cristina de Brito Toscano博士（联邦联邦De Juiz de Fora的教授），Elianacbtoscano@gmail.com，完整的邮政地址：Faculdade de Medicina，Faculdade de Medicina，Federal De Juiz de Juiz de Fora -av。eugêniodo nascimento，s/n°-36038-330 -dom bosco，juiz de fora -mg。作者贡献Eliana Toscano和ÉricaVieira设计了这项研究，收集，分析和解释了临床数据。Eliana Toscano进行了组织学检查，免疫组织化学反应，形态学评估，统计分析和手稿起草。Lea Grinberg支持组织病理学评估和数据解释。Natalia Rocha和Regina Paradela支持统计分析和数据解释。Joseane Brant应用了神经心理学家测试。Alexandre Giannetti为收集硬化海马的收集做出了贡献。Claudia Suemoto，Renata Leite和Ricardo Nitrini提供了Hippocampi。Milene Rachid和AntônioTeixeira协调了这项研究并支持数据解释。所有作者均贡献并批准了最终手稿。