TY -的A2 Chakraborty Chinmay AU -高,忌用AU -戴,Na盟——刘,中国非盟-陈,德宏盟,甄Junqing AU -王,金PY - 2021 DA - 2021/12/15 TI -脑电图图像在复数域分析算法来分析神经癫痫持续状态和不良的预后因素的儿童SP - 3109061六世- 2021 AB -本研究采用脑电图(EEG)图像分析神经癫痫持续状态(SE)和不良预后因素的儿童使用复数域分析算法,针对儿童的临床治疗提供了理论依据和SE。采用24小时脑电图诊断197 SE的孩子。患者分为实验组(100例)和对照组(97例)使用一个随机数字表法。实验组的儿童脑电图使用复合域分析算法进行了分析,诊断和对照组由专业医生。儿童的指标在两组比较分析化合物的影响域分析算法通过脑电图诊断疾病。197名儿童的预后评分得分一个月后他们诊断,治疗,出院,不良预后因素进行了分析。因此,脑电图可以准确、有效地分析孩子的脑部疾病。复数域分析算法的敏感性和特异性的检测癫痫脑电图远高于脑电图的自动检测算法基于时域波形相似性和脑电图的自动检测算法基于卷积神经网络(CNN)和平均运行时间是相反的,表现出明显的差异( P < 0.05 )。平均精度、灵敏度和特异性的实验组的儿童是96.11%,97.10%,和95.19%,分别;对照组分别为88.83%,90.14%,和87.82%,分别有一个明显的差异在两组之间的准确性( P < 0.05 )。有57例有良好的预后和140例预后较差;有70男性有良好的预后和19个糟糕的预测和69名女性有良好的预后和19个可怜的预测。在121感染患者,84例预后良好,37例预后不良;39例不规则治疗的31例预后良好,预后不良8例;和37例没有明显的原因,包括25例有良好的预后和12例预后较差。简而言之,脑电图诊断和治疗效果的复合域分析算法比专业的医生;病人的性别没有不良预后的影响,及致病因素影响了病人的预后不良。SN - 2040 - 2295 UR - https://doi.org/10.1155/2021/3109061 - 10.1155 / 2021/3109061摩根富林明医疗工程PB - Hindawi KW - ER