Classification of Pre-Clinical Seizure States Using Scalp EEG Cross-Frequency Coupling Features
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: This work proposes a machine-learning based system for a scalp EEG that flags an alarm in advance of a clinical seizure onset. METHODS: EEG recordings from 12 patients with drug resistant epilepsy were marked by an expert neurologist for clinical seizure onset. Scalp EEG recordings consisted of 56 seizures and 9.67 h of interictal periods. Data from six patients were reserved for testing, and the rest was split into training and testing sets. A global spatial average of a cross-frequency coupling (CFC) index, , was extracted in 2 s windows, and used as the feature for the machine learning. A multistage state classifier (MSC) based on random forest algorithms was trained and tested on these data. Training was conducted to classify three states: interictal baseline, and segments prior to and following EG onset. Classifier performance was assessed using a receiver-operating characteristic (ROC) analysis. RESULTS: The MSC produced an alarm 45 16 s in advance of a clinical seizure onset across seizures from the 12 patients. It performed with a sensitivity of 87.9%, a specificity of 82.4%, and an area-under-the-ROC of 93.4%. On patients for whom it received training, performance metrics increased. Performance metrics did not change when the MSC used reduced electrode ring configurations. CONCLUSION: Using the scalp , the MSC produced an alarm in advance of a clinical seizure onset for all 12 patients. Patient-specific training improved the specificity of classification. SIGNIFICANCE: The MSC is noninvasive, and demonstrates that CFC features may be suitable for use in a home-based seizure monitoring system.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 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 ».