Exakt och tidig upptäckt av epileptiska anfall i kontinuerliga elektroencefalografiska (EEG) data har en växande roll i behandlingen av patienter med epilepsi. Tidig upptäckt gör det möjligt att ge behandling i början av anfallen och att snabbt meddela vårdgivare om potentiellt försvagande händelser. Utmaningen att upptäcka epileptiska anfall är dock att krampmorfologier uppvisar betydande inter-patient och intrapatientvariabilitet. Även om man på senare tid har tittat på frågan om variationer mellan olika patienter (variabilitet mellan patienter) och beskrivit patientspecifika metoder för krampdetektering, finns det inga exempel på system som samtidigt kan hantera utmaningarna med inter-patient- och intra-patientvariationer i krampmorfologi. I vår studie tar vi itu med detta kompletta mål och beskriver ett lärande för flera uppgifter som utbildar en klassificerare för att prestera bra över många typer av anfall snarare än potentiellt överpassning till de vanligaste anfallstyperna. Vårt tillvägagångssätt ökar den allmänna möjligheten att upptäcka beslag och förbättrar avvägningen mellan latens och känslighet kontra falskt positiva frekvenser. I jämförelse med standardmetoden för CHB-MIT multi-channel skalp EEG-data förbättrade vår föreslagna metod diskrimineringen mellan anfall och icke-kramp EEG för nästan 83 % av patienterna samtidigt som den minskade falska positiva effekter på nästan 70 % av de studerade patienterna.
Esbroeck m.fl. utvecklat en multi-task lärande ram för att upptäcka patientspecifika anfall debut REF.
Multi-task seizure detection: addressing intra-patient variation in seizure morphologies
{'venue': 'Machine Learning', 'journal': 'Machine Learning', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}