Att upptäcka anfall med hjälp av hjärnneuroaktiveringar som registrerats med intrakraniellt elektroencefalogram (iEEG) har i stor utsträckning använts för övervakning, diagnostik och sluten loop-terapi av epileptiska patienter, men, beräkningseffektivitetsvinster krävs om state-of-the-art metoder ska implementeras i implanterade enheter. Vi presenterar en ny metod för automatisk detektering av beslag baserat på iEEG-data som överträffar nuvarande toppmoderna metoder för detektering av beslag när det gäller beräkningseffektivitet samtidigt som noggrannheten bibehålls. Den föreslagna algoritmen innehåller en automatisk kanalurvalsmotor (ACS) som ett förbearbetningssteg till detektionsförfarandet för beslag. ACS-motorn består av övervakade klassificeringar som syftar till att hitta iEEG-kanaler som bidrar mest till ett anfall. Detektionsstadium för beslag inbegriper utvinning och klassificering av kännetecken. Featureextraktion utförs i både frekvens- och tidsdomäner där spektral effekt och korrelation mellan kanalpar beräknas. Random Forest används vid klassificering av interictal-, ictal- och tidig ictal-perioder av iEEG-signaler. Detektionen av beslag i detta papper är retrospektiv och patientspecifik. iEEG-data nås via Kaggle, som tillhandahålls av International Epilepsy Electro-fysiologi Portal. Datasetet innehåller en träningsset på 6,5 timmar av interictal data och 41 minin ictal data och en testset på 9.14 timmar. Jämfört med den senaste tekniken på samma datauppsättning uppnår vi 49,4% ökning av beräkningseffektiviteten och 400 minuter bättre i genomsnitt för detektionsfördröjning. Den föreslagna modellen kan detektera en anfallsdebut med 91,95 % känslighet och 94,05 % specificitet med en genomsnittlig detektionsfördröjning på 2,77 s. Areanen under kurvan (AUC) är 96,44 %, vilket är jämförbart med den senaste tekniken med AUC på 96,29 %.
Truong m.fl. utformad en automatisk krampdetekteringsmetod, där ett viktigt steg är att välja kanaler som bidrar mest till krampanfall REF.
Supervised Learning in Automatic Channel Selection for Epileptic Seizure Detection
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}