Automatic localization of epileptic zones using magnetoencephalography.
Notice bibliographique
Résumé
Conventional visual identification of epileptic spike is a challenging problem in the clinical application of magnetoencephalography (MEG). More importantly, the conventional method has problems of detecting other abnormalities such as high frequency oscillation in the human epileptic brain. The objective of this study was to develop a new approach using magnetic spectral analysis and spatial filtering. Twelve patients with seizure have been studied with a whole cortex MEG system. Fifteen epochs were recorded for each patient; each epoch was 120 seconds. Neuromagnetic spectrum was analyzed using a new method called accumulated spectrogram. Focal increases of spectral power were localized using synthetic aperture magnetometry (SAM). The MEG results were then compared with clinical findings. Focal increases of spectral power have been identified in all patients (12/12, 100%). The locations of the focal increases of spectral power were in agreement with dipole locations of spikes in 9 patients (9/12, 75%). A comparison between MEG results and clinical findings indicated that SAM revealed focal epileptic activities in two patients when dipole fitting failed. The results suggest that epileptic regions could be quantitatively identified and accurately localized using accumulated spectrogram and SAM. In comparison to visual identification of spike, the new approach is objective and sensitive, and provides the possibility of analyzing much wider frequency bands.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 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 ».