Toward Reliable Models for Distinguishing Epileptic High-Frequency Oscillations (HFOs) from Non-HFO Events Using LSTM and Pre-Trained OWL-ViT Vision–Language Framework
Notice bibliographique
Résumé
Background: Over the past two decades, high-frequency oscillations (HFOs) between 80 and 500 Hz have emerged as valuable biomarkers for delineating and tracking epileptogenic brain networks. However, inspecting HFO events in lengthy EEG recordings remains a time-consuming visual process and mainly relies on experienced clinicians. Extensive recent research has emphasized the value of introducing deep learning (DL) and generative AI (GenAI) methods to automatically identify epileptic HFOs in iEEG signals. Owing to the ongoing issue of the noticeable incidence of spurious or false HFOs, a key question remains: which model is better able to distinguish epileptic HFOs from non-HFO events, such as artifacts and background noise? Methods: In this regard, our study addresses two main objectives: (i) proposing a novel HFO classification approach using a prompt engineering framework with OWL-ViT, a state-of-the-art large vision–language model designed for multimodal image understanding guided by optimized natural language prompts; and (ii) comparing a range of existing deep learning and generative models, including our proposed one. Main results: Notably, our quantitative and qualitative analysis demonstrated that the LSTM model achieved the highest classification accuracy of 99.16% among the time-series methods considered, while our proposed method consistently performed best among the different approaches based on time–frequency representation, achieving an accuracy of 99.07%. Conclusions and significance: The present study highlights the effectiveness of LSTM and prompted OWL-ViT models in distinguishing genuine HFOs from spurious non-HFO oscillations with respect to the gold-standard benchmark. These advancements constitute a promising step toward more reliable and efficient diagnostic tools for epilepsy.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| 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 | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».