TY - JOUR AU - Pisano, Fabio AU - Sias, Giuliana AU - Fanni, Alessandra AU - Cannas, Barbara AU - Dourado, António AU - Pisano, Barbara AU - Teixeira，Cesar a . PY - 2020 DA - 2020/03/31 TI -卷积神经网络用于夜间额叶癫痫发作检测SP - 4825767 VL - 2020 AB -夜间额叶癫痫(NFLE)是一种癫痫，其发作主要发生在睡眠期间。在其他形式的癫痫，常用的临床方法主要涉及人工检查脑电图(EEG)信号，这是一个费力和耗时的过程，往往需要一个以上经验丰富的神经学家的贡献。在过去的几十年里，人们提出了许多自动化这种检测的方法，最近，机器学习显示出了非常有前景的性能。本文提出了一种原始的卷积神经网络(CNN)架构，用于开发针对三名受NFLE影响的患者的患者特异性癫痫检测模型。在准确性、敏感性和特异性方面，其表现比最近的文献高出几个百分点。我们还测试了患者特异性模型的能力，将获得的癫痫发作时间与神经学家提供的进行了比较，得到了令人鼓舞的结果。此外，利用转移学习范式，同样的CNN架构已被用于开发跨患者癫痫检测系统。从特定于患者的模型开始，来自新患者的很少数据就足以定制他的模型。这一贡献旨在减轻神经学家的任务，他们可能有一个强有力的迹象来证实他们的临床结论。 SN - 1076-2787 UR - https://doi.org/10.1155/2020/4825767 DO - 10.1155/2020/4825767 JF - Complexity PB - Hindawi KW - ER -