基于脑电多通道成像的癫痫发作风险评估
信号处理
2022-04-15 v1 机器学习
摘要
难治性癫痫患者可能随时发作。 seizure预测将显著改善其生活。本工作中，基于头皮EEG及其向图像的转换，利用CNN的softmax层输出（似然）的平均值而非分类层输出来计算任意时刻发生癫痫发作的可能性。结果表明，通过对似然进行分析并设阈处理，预测具有更高的灵敏度或更低的FPR/h。5名患者的最佳似然阈值高于50%，其余36名则较低。然而，仍需更多测试，尤其是针对新发发作，以更好地评估该方法的真实性能。本工作为一项概念验证，前景积极。
引用
@article{arxiv.2204.07034,
title = {Epileptic Seizure Risk Assessment by Multi-Channel Imaging of the EEG},
author = {Tiago Leal and Fabio Lopes and Cesar Teixeira and Antonio Dourado},
journal= {arXiv preprint arXiv:2204.07034},
year = {2022}
}
备注
9 pages, 6 figures, one table