Mål: I studien presenteras ett flerkanaligt patientoberoende neonatalt anfallsdetekteringssystem baserat på klassificeringen Support Vector Machine (SVM). Metoder: En maskininlärningsalgoritm (SVM) används som en klassificering för att särskilja mellan anfall och icke-begripliga EEG epoker. Två steg efter bearbetning föreslås för att öka både tidsprecisionen och systemets robusthet. Det resulterande systemet valideras på en stor klinisk datauppsättning av EEG-data på 267 timmar från 17 fullgångna nyfödda med krampanfall. Resultat: Systemets prestanda med händelsebaserade mått rapporteras. Systemet visade den bästa aktuella prestandan hos ett neonatalt anfallsdetekteringssystem. Systemet kunde uppnå en genomsnittlig god upptäcktsfrekvens på $89% med en falsk anfall upptäckt per timme, $96% med två falska upptäckter per timme, eller $100% med fyra falska upptäckter per timme. En analys av fel avslöjade källor till felklassificering både när det gäller missade anfall och falska upptäckter. De resultat som erhållits med det föreslagna SVM-baserade anfallsdetekteringssystemet möjliggör praktisk tillämpning på neonatala intensivvårdsenheter. Betydelse: Det föreslagna SVM-baserade anfallsdetekteringssystemet kan i hög grad hjälpa klinisk personal vid en neonatal intensivvårdsenhet att tolka EEG. Systemet möjliggör kontroll av det slutliga beslutet genom att välja olika konfidensnivåer som gör det flexibelt för kliniska behov. De erhållna resultaten kan ge en referens för framtida system för att upptäcka beslag.
Temko m.fl. REF har också använt SVM efter två efterbehandlingssteg som inte bara ökar systemets tidsprecision utan också gör systemet mer robust.
EEG-based neonatal seizure detection with Support Vector Machines
{'venue': 'Clinical Neurophysiology', 'journal': 'Clinical Neurophysiology', 'mag_field_of_study': ['Medicine', 'Psychology']}