脑电视频分析的自动化方法：进展与挑战
图像与视频处理
2025-10-21 v3 机器学习
摘要
脑电图（EEG）是诊断癫痫的常用方法，通常伴随长期视频-EEG（vEEG）监测使用。视频EEG记录的手动分析工作量大，亟需自动化工具进行癫痫发作检测。近期机器学习技术在使用EEG和视频数据进行实时癫痫发作检测和预测方面显示出前景。然而，癫痫症状的多样性、标注的模糊性以及多模态数据集的稀缺性阻碍了进展。本文综述了自动化视频-EEG分析的最新进展，讨论了多模态数据的集成。我们还提出了一种 novel vEEG 数据处理效应估计管道，采用概念基方法，为该领域的未来研究提供了路径。
引用
@article{arxiv.2503.19949,
title = {Automated Video-EEG Analysis in Epilepsy Studies: Advances and Challenges},
author = {Valerii A. Zuev and Elena G. Salmagambetova and Stepan N. Djakov and Lev V. Utkin},
journal= {arXiv preprint arXiv:2503.19949},
year = {2025}
}