Improving diagnostic accuracy of routine EEG for epilepsy using deep learning
Notice bibliographique
Résumé
The yield of routine EEG to diagnose epilepsy is limited by low sensitivity and the potential for misinterpretation of interictal epileptiform discharges. Our objective is to develop, train and validate a deep learning model that can identify epilepsy from routine EEG recordings, complementing traditional interpretation based on identifying interictal discharges. This is a retrospective cohort study of diagnostic accuracy. All consecutive patients undergoing routine EEG at our tertiary care centre between January 2018 and September 2019 were included. EEGs recorded between July 2019 and September 2019 constituted a temporally shifted testing cohort. The diagnosis of epilepsy was established by the treating neurologist at the end of the available follow-up period, based on clinical file review. Original EEG reports were reviewed for IEDs. We developed seven novel deep learning models based on Vision Transformers and Convolutional Neural Networks, training them to classify raw EEG recordings. We compared their performance to interictal discharge-based interpretation and two previously proposed machine learning methods. The study included 948 EEGs from 846 patients (820 EEGs/728 patients in training/validation, 128 EEGs/118 patients in testing). Median follow-up was 2.2 years and 1.7 years in each cohort, respectively. Our flagship Vision Transformer model, DeepEpilepsy, achieved an area under the receiver operating characteristic curve of 0.76 (95% confidence interval: 0.69-0.83), outperforming interictal discharge-based interpretation (0.69; 0.64-0.73) and previous methods. Combining DeepEpilepsy with interictal discharges increased the performance to 0.83 (0.77-0.89). DeepEpilepsy can identify epilepsy on routine EEG independently of interictal discharges, suggesting that deep learning can detect novel EEG patterns relevant to epilepsy diagnosis. Further research is needed to understand the exact nature of these patterns and evaluate the clinical impact of this increased diagnostic yield in specific settings.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 | 0,020 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».