Mål: Forskning i anfallsförutsägelse från intrakraniell EEG har belyst nyttan av bivariata mätningar av hjärnvågssynkronisering. Spatio-temporala bivariata funktioner är mycket högdimensionella och kan inte analyseras med konventionella statistiska metoder. Därför föreslår vi toppmoderna metoder för maskininlärning som hanterar högdimensionella ingångar. Metoder: Vi beräknade tvåvariata funktioner av EEG-synkronisering (korrelering, icke-linjärt ömsesidigt beroende, dynamisk entraminering eller wavelet synkrony) på 21-patient Freiburg dataset. Funktioner från alla kanalpar och frekvenser aggregerades över på varandra följande tidspunkter, för att bilda mönster. Patientspecifika maskininlärning-baserade klassificeringar (stöd vektor maskiner, logistisk regression eller konvolutionella neurala nätverk) tränades för att diskriminera interictal från preictala mönster av funktioner. I denna explorativa studie, utvärderade vi out-of-prove beslag förutsägelse prestanda, och jämförde varje kombination av funktionstyp och klassificering. Resultat: Bland de utvärderade metoderna, konvolutionella nätverk i kombination med våget samstämmighet framgångsrikt förutspått alla out-of-prove anfall, utan falsklarm, på 15 patienter, vilket ger 71% känslighet och 0 falska positiva. Slutsatser: Vår bästa maskininlärningsteknik tillämpas på spatio-temporala mönster av EEG-synkronisering överträffade tidigare anfall förutsägelser metoder på Freiburg dataset. Betydelse: Genom att lära sig spatio-temporal dynamik av EEG-synkronisering, kan mönsterigenkänning fånga patientspecifika anfall prekursorer. Ytterligare undersökningar av ytterligare dataset bör inkludera horisonten för anfallsprognoser.
I REF tränades tvåvariata funktioner i EEG-synkronisering från alla kanalpar för att diskriminera anfallstillstånd.