Automatic seizure detection in newborns and infants
Notice bibliographique
Résumé
Current used methods of seizure detection were not designed to detect seizures in newborns and infants. Since seizure patterns in this age group art very different from patterns in older subjects, the standard method performs poorly. The authors present a method aimed at detecting these specific patterns, which an often very focal, slow and of particularly gradual onset. The EEG of each channel is broken down into overlapping 10-second epochs, for which the spectrum is computed. Features, including frequency, amplitude and width of the dominant spectral peak, are compared to a constantly updated background. The method was evaluated on 10 recordings from the Montreal Children's Hospital (average age 32 days) and 9 recordings from the Texas Children's Hospital (average age 5 days). Recording lasted an average of 5.5 hours and there was an average of 8.2 seizures/recording. Analysis by the existing "adult" method yielded an average detection rate of only 28% and an average of 1.9 false detections/hour. The new method yielded an average detection rate of 74% and an average of 2.4 false detections/hour. Although the false detection rate should be reduced the detection performance is now comparable to that in adults and is sufficiently encouraging to envisage clinical implementation.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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 tête enseignante, 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 ».