Detection of Epileptic Seizures in Scalp Electroencephalogram
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
This study evaluates a new automated patient-specific method for epileptic seizure detection using scalp electroencephalogram (EEG). The method relies on a normalized wavelet-based index, named the combined seizure index (CSI), and requires a seizure example and a nonseizure EEG interval as reference. The CSI is derived for every epoch in each EEG channel and is sensitive to both the rhythmicity and relative energy of that epoch and the consistency of EEG patterns among different channels. Increasing significantly as seizures occur, the CSI is monitored using a one-sided cumulative sum test to generate appropriate alarms in each channel. A seizure alarm is finally generated according to channel-based information. The proposed method was evaluated using the scalp EEG test data of approximately 236 hours from 26 patients with a total of 79 focal seizures, achieving a high sensitivity of approximately 91% with a false detection rate of 0.33 per hour and a median detection latency of 7 seconds. In addition, statistical analysis revealed that the average CSI around the onset on the side of the focus in patients with temporal lobe epilepsy (TLE) is significantly greater than that of the opposite side (P < 0.001), indicating the capability of this index in lateralizing the seizure focus in this type of epilepsy.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 | 0,001 |
| 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 découle