Bakgrund: Epilepsi är en neurologisk sjukdom som kännetecknas av oprovocerade anfall i hjärnan. De senaste framstegen inom sensorteknik gör det möjligt för forskare att analysera insamlade biologiska register för att förbättra behandlingen av epilepsi. Elektroencefalogram (EEG) är den vanligaste biologiska mätningen för att effektivt fånga avvikelser i olika hjärnområden under EEG-anfallen. För att undvika manuell visuell inspektion från långsiktiga EEG-avläsningar har automatisk epileptisk EEG-beslagsdetektering blivit en viktig forskningsfråga inom bioinformatik. Resultat: Vi presenterar en multi-context inlärningsmetod för att automatiskt upptäcka EEG-anfall genom att införliva en funktion fusionsstrategi. Vi genererar EEG-kalogramsekvenser från EEG-posterna genom att använda vågformstransform för att beskriva frekvensinnehållet över tid. Vi föreslår en flerstegs oövervakad modell som integrerar de funktioner som utvinns ur den globala handgjorda ingenjörskonsten, kanalmässigt djupinlärning, respektive EEG-inbäddningar. De lärda multikontextfunktionerna slås sedan samman för att träna en konfiskeringsdetektor. Slutsatser: För att validera den föreslagna metodens effektivitet utförs omfattande experiment mot flera referensmetoder på två biologiska referensdatauppsättningar. De experimentella resultaten visar att den representativa kontexten ur flera perspektiv kan läras av den föreslagna modellen och ytterligare förbättra prestandan för uppgiften att upptäcka EEG-anfall.
Yuan et al har använt en multi-context inlärningsmetod. REF för automatisk detektering av beslag.
A multi-context learning approach for EEG epileptic seizure detection
{'venue': 'BMC Systems Biology', 'journal': 'BMC Systems Biology', 'mag_field_of_study': ['Biology', 'Medicine']}