Comments on parametric and non-parametric detection of epileptiform spike activity
Notice bibliographique
Résumé
Parametric methods which will detect spikes in EEG signal have been suggested by many authors, and encouraging results seem to have been obtained. A main limitation is instrument complexity and most of the results have been obtained relatively slowly off line. The basic theoretical limitations of the approach apart from the factor of instrumentation do not seem to be fully recognized. In this paper we show\bulletthat the parametric method is not optimum in the Weiner sense.\bulletthat anamolous indications of spike activity are given when p, the number of filter parameters, is varied.\bulletthat the mean square error is not an indicator of performance.\bulletthat low p values, perhaps surprisingly, lead to better spike detection than high values. Non-parametric methods have been suggested by several authors and they show that significantly less instrumentation is required and on-line results can be obtained in real time using modest equipment. A 16-channel real-time spike monitor has been realized on an Apple II computer using a method attributed to Ninomija et al. The basic approach is to detect incidence of shapes, all of which could be actual spikes, and then in subsequent filtering stages remove those shapes which do not meet the criteria spelled out by the neurosurgeon.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,016 | 0,132 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,004 |
| Communication savante | 0,003 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,007 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,014 | 0,017 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,028 | 0,023 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».