癫痫 seizures 早期预测的 VLSI BCI 系统
信号处理
2019-06-10 v1 人机交互
摘要
控制周围世界并预测未来事件似乎一直是个梦想，但借助脑机/机器接口（BCI/BMI）这有可能成为现实。癫痫是一组以癫痫发作为特征的神经系统疾病。它影响着全球数百万人，其中 80% 的病例发生在发展中国家。这可能导致事故和突发、意外的死亡。在新生儿、昏迷或运动障碍患者中，发作可能在未被察觉的情况下发生，尤其是由于许多医务人员不具备 EEG 信号分析资质。因此，对便携式自动检测与监测方案的需求很高。为此，本研究提出了一种适用于癫痫 seizures 早期预测的无线可穿戴自适应系统，其通过微创无线技术与外部控制设备（如医生的智能手机）配对工作，准确率高于标准值（71%）且预测时间为 14.56 秒。这一新颖架构不仅为日常可用的 BCI 实现开辟了新机遇，还能通过帮助预防 seizure 的致命后果来挽救生命。
引用
@article{arxiv.1906.02894,
title = {Early Prediction of Epilepsy Seizures VLSI BCI System},
author = {Zaghloul Saad Zaghloul and Magdy Bayoumi},
journal= {arXiv preprint arXiv:1906.02894},
year = {2019}
}
备注
Novel predictive BCI VLSI architecture