应用于皮质-皮质诱发电位以辅助定位癫痫发作起始区的机器学习方法
机器学习
2022-11-16 v1 信号处理
神经元与认知
摘要
癫痫影响数百万人，降低生活质量并增加早逝风险。三分之一的癫痫病例为药物抵抗型，需手术治疗，这要求对脑内癫痫发作起始区（SOZ）进行定位。已有尝试利用皮质-皮质诱发电位（CCEPs）改善 SOZ 定位，但均不足以达到临床采用水平。在此，我们比较了十种机器学习分类器从 CCEP 数据定位 SOZ 的性能。该初步研究验证了机器学习的一项新颖应用，其结果确立了我们的方法作为一条值得深入研究的 promising 研究方向。本工作亦旨在促进与机器学习及/或癫痫研究同行的讨论与协作。
引用
@article{arxiv.2211.07867,
title = {Machine Learning Methods Applied to Cortico-Cortical Evoked Potentials Aid in Localizing Seizure Onset Zones},
author = {Ian G. Malone and Kaleb E. Smith and Morgan E. Urdaneta and Tyler S. Davis and Daria Nesterovich Anderson and Brian J. Phillip and John D. Rolston and Christopher R. Butson},
journal= {arXiv preprint arXiv:2211.07867},
year = {2022}
}
备注
Extended Abstract presented at Machine Learning for Health (ML4H) symposium 2022, November 28th, 2022, New Orleans, United States & Virtual, http://www.ml4h.cc, 6 pages