Mathematical Models for Seizure Source Localization in Neonates Using Machine Learning and Finite Element Method
Notice bibliographique
Résumé
Neonatal convulsions are one of the most common emergency neurological events in the early period after birth with the frequency of 1.5 to 3 in 1000 live births. Consequently, monitoring of the neonatal brain activity is a standard procedure implemented in neonatal intensive care units (NICUs). As a result, the amount of data generated by continuous monitoring during the infant stay at NICU is rather large and thus impossible to be completely analyzed/overviewed by pediatric neurologist. To this purpose various automated systems for seizure detection have been proposed as these seizures are important to be adequately monitored in order to attempt to remedy them and/or reduce detrimental effects this condition may have on the development of a patient. Electroencephalography is a commonly used technique to detect temporal changes and detect these seizures but lacks desired spatial resolution. To this purpose advanced signal processing algorithms are needed but their accuracy often relies on adequate geometry information which is often missing as neonatal patients are rarely subjected to high energy image acquisition. In this paper we propose a source localization algorithm that uses machine learning and inverse finite-element electromagnetic (EM) models that have potential of estimating seizure locations without the need for obtaining accurate geometry information for every patient. As a preliminary approach we evaluate the proposed algorithm using computer simulated large data set using simplified geometry of spherically shaped neonatal head.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 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 ».