Online Seizure Prediction System: A Novel Probabilistic Approach for Efficient Prediction of Epileptic Seizure with iEEG Signal
Notice bibliographique
Résumé
Background: 1% of people around the world are suffering from epilepsy. It is, therefore crucial to propose an efficient automated seizure prediction tool implemented in a portable device that uses the electroencephalogram (EEG) signal to enhance epileptic patients’ life quality. Methods: In this study, we focused on time-domain features to achieve discriminative information at a low CPU cost extracted from the intracranial electroencephalogram (iEEG) signals of six patients. The probabilistic framework based on XGBoost classifier requires the mean and maximum probability of the non-seizure and the seizure occurrence period segments. Once all these parameters are set for each patient, the medical decision maker can send alarm based on well-defined thresholds. Results: While finding a unique model for all patients is really challenging, and our modelling results demonstrated that the proposed algorithm can be an efficient tool for reliable and clinically relevant seizure forecasting. Using iEEG signals, the proposed algorithm can forecast seizures, informing a patient about 75 minutes before a seizure would occur, a period large enough for patients to take practical actions to minimize the potential impacts of the seizure. Conclusion: We posit that the ability to distinguish interictal intracranial EEG from pre-ictal signals at some low computational cost may be the first step towards an implanted portable semi-automatic seizure suppression system in the near future. It is believed that our seizure prediction technique can conceivably be coupled with treatment techniques aimed at interrupting the process even prior to a seizure initiates to develop.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».