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World File Search System癫痫
癫痫和胶质瘤相关癫痫中的免疫系统和代谢产物：新兴的治疗方向
引言癫痫会影响大约1％的人口，并可能导致多达5％的患者的生死质量大幅下降（1）。当前的治疗方案集中于对神经元超活性的症状控制。尽管开发了大量的毒药（ASM），但近三分之一的癫痫患者患有耐药性癫痫（2）。癫痫研究的优势集中在改变神经元活性上，但有几个例外集中在免疫调节上（3-5）。神经炎症在癫痫中的作用的临床证据包括在超级耐药性表演中使用皮质类固醇和几种常见ASM的抗炎作用（6-8）。的纵向鼠模型的纵向分析，例如毛果果诱导的癫痫持续状态（SE），同样暗示了癫痫中的免疫系统，通过证明激活的CD11b +和F4/80 +巨噬细胞的短暂增加，随后大脑中CD3 + T细胞增加了（9）。免疫反应性的遗传和药理学操纵还会影响临床前模型中的癫痫发作，阈值，频率和诱导（10-13）。更具体地说，癫痫发作活性后已注意到IL-1受体（IL-1R）上调，收费受体（TLR）的作用会导致突触传播和长期增强（LTP）的变化（11）。降低的Ca 2+电流复极化和γ-氨基丁酸（GABA）活性与IL -1B激活有关（14）。此外，星形胶质细胞已被证明会在IL-1R/TLR途径激活后增加兴奋性神经递质谷氨酸（15）。在代谢组学的新兴领域中，其中许多具有免疫调节特性，越来越多的证据表明免疫系统可能正在调节癫痫病。
从分子到网络理解癫痫的发生...
癫痫的特征是反复发作，是一种负担很重的疾病，在神经系统疾病中伤残调整生命年排名第五 [ 1 ]。癫痫发生是一个渐进的过程，最初未受损的“健康”大脑变得容易发生癫痫。尽管多年来对癫痫进行了广泛的研究，旨在破译关键的分子机制并确定新药开发的目标，但发现一种抑制癫痫发生的药物仍然难以捉摸。本综述从教育角度阐明了癫痫发生的基本概念，提供了对所涉及的关键结构和分子生物学变化的详细时空理解。此外，它还讨论了诊断和治疗生物标志物，以进一步加强对该领域的理解。
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。
RAP-219用于治疗癫痫的演变
11。rouach n和al。nat Neurosci。2005; 8（11）：1525-3 12。 e和al。 j Gen Physio。 2020; 152（1）。 13。 Kato AS和Al。 神经元。 2010; 68：1082-9 14。 ma rogawski。 当前的癫痫。 2011; 11（2）：56-6 15。 reuillon t和al。 in：预订S，Rotella D，Ward SE，编辑。 综合医学医学III。 牛津：okessevier; 2017：447-80。2005; 8（11）：1525-312。e和al。j Gen Physio。2020; 152（1）。13。Kato AS和Al。 神经元。 2010; 68：1082-9 14。 ma rogawski。 当前的癫痫。 2011; 11（2）：56-6 15。 reuillon t和al。 in：预订S，Rotella D，Ward SE，编辑。 综合医学医学III。 牛津：okessevier; 2017：447-80。Kato AS和Al。神经元。2010; 68：1082-9 14。 ma rogawski。 当前的癫痫。 2011; 11（2）：56-6 15。 reuillon t和al。 in：预订S，Rotella D，Ward SE，编辑。 综合医学医学III。 牛津：okessevier; 2017：447-80。2010; 68：1082-914。ma rogawski。当前的癫痫。2011; 11（2）：56-6 15。 reuillon t和al。 in：预订S，Rotella D，Ward SE，编辑。 综合医学医学III。 牛津：okessevier; 2017：447-80。2011; 11（2）：56-615。reuillon t和al。in：预订S，Rotella D，Ward SE，编辑。综合医学医学III。牛津：okessevier; 2017：447-80。
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。
紧急癫痫发作的紧急快速反应
摘要。癫痫是一种常见的神经系统疾病，可导致所有年龄段患者癫痫发作。癫痫发作的频率可以通过开处方抗癫痫药来控制。耐药性癫痫是一种疾病，使癫痫发作不受强化药物的控制。此类患者经常癫痫发作的高风险，并且由于突然下降而容易受伤。许多国家禁止癫痫患者推动癫痫发作会导致生命和财产丧失。在过去的几十年中，已经在监测患者的癫痫发作活动中进行了巨大的工作，并提醒护理人员在紧急情况下扩大帮助。该研究提出了智能医疗保健互联网框架，以在偶发中为癫痫患者提供立即帮助，同时在自动驾驶汽车旅行时。在拟议的框架中，通过云传输到控制申请的患者可穿戴设备的癫痫发作警报。控制应用程序还从视觉，超声波和雷达传感器中接收数据。癫痫发作警报的关键信息和传感器数据命令汽车强制停止。癫痫发作的Google Map位置已发送给患者的护理人员以及注册医院。正在开发许多应用程序，以为全自动汽车驾驶员提供豪华和舒适性。远没有为驱动癫痫发作的驾驶员紧急迅速反应提供奢侈品，旨在提出一种解决方案，该解决方案可以挽救尽管药物严重的药物耐药性或容易发作的癫痫患者的寿命。云同步的实验结果表明，最小时间为30秒30 ms，最大时间为31秒63毫秒。实验结果证明，建议直接从控制应用中提醒患者的护理人员，而不是通过云提醒。
癫痫，抗癫痫药和侵略性：证据
I.Introduction .......................................................................................................................... 11
儿童接种疫苗后癫痫发作
随着疫苗接种计划的成功实施，疫苗可预防疾病及其后果的发病率下降，公众的注意力已转向疫苗安全性和免疫后潜在不良事件 (AEFI)。AEFI，尤其是具有发育后遗症风险的神经系统事件，尤其会影响父母对疫苗安全性的信心并影响进一步的疫苗接种决定。接种疫苗后的癫痫发作就是其中一种 AEFI。虽然儿童的初次癫痫发作很可能在急诊室进行治疗，但这些儿童的父母经常会向全科医生 (GP) 寻求有关其孩子后续疫苗接种的建议。在本文中，作者回顾了关于儿童接种疫苗后发生的癫痫发作（称为疫苗近端癫痫发作）的已知信息。随后是两个说明性病例，以强调每种病例在计划进一步接种疫苗方面的临床差异和治疗意义。
朝着脑电图数据早期诊断癫痫
癫痫是最常见的神经系统疾病之一，在所有年龄段都影响了约1％的弹出症。检测癫痫的发展，即癫痫发生（EPG），在发生任何癫痫发作之前，都可以进行早期干预措施，并可能更有效地治疗。在这里，我们研究了现代机器学习（ML）技术是否可以在发生在几天甚至几周的时间范围内发生任何癫痫发作之前从颅内脑电图（EEG）记录中检测EPG。我们研究一种称为中颞叶癫痫（MTLE）的常见癫痫的形式。特别是，我们使用啮齿动物MTLE模型，其中EPG是通过对大脑的电刺激触发的，这会诱导与人类患者相似的海马损害。我们提出了一个用于EPG识别的ML框架，该框架结合了深层卷积神经网络（CNN）与一种预测聚集方法，以获得最终的分类决策。特别是，对神经网络进行了训练，以区分从刺激前或刺激后期获得的脑电图记录的五个部分。由于癫痫的逐渐发展，刺激前后的脑电图模式存在巨大的重叠。