在考试报告中标记EEG特征,以快速生成用于研究目的的数据库
Lucio Marinelli1, Corrado Cabona2, Irene Pappalardo2
1Department of Neuroscience, Rehabilitation, Ophthalmology, Genetics, Maternal and Child Health, University of Genova, Italy; IRCCS Ospedale Policlinico San Martino, Department of Neuroscience, Division of Clinical Neurophysiology and Epilepsy Centre, Genova, Italy.
Computer methods and programs in biomedicine
|October 5, 2023
概括
本研究引入了一种基于标签的快速方法,用于在报告中对电脑电图 (EEG) 特征进行分类. 有毒代谢性脑病变患者表现出普遍存在的EEG减速,三相波发生的频率较低.
科学领域:
- 神经学 神经学
- 医疗信息学 医疗信息学
背景情况:
- 现有的脑电图 (EEG) 分类系统可能很繁.
- 一种基于标签的新方法旨在简化EEG报告分析.
研究的目的:
- 评估基于标签的新方法对EEG记录特征的分类的有效性.
- 确定有毒代谢性脑病变的患者中特定EEG特征的流行率.
主要方法:
- 在创建过程中,EEG报告被标记为背景活动,型排放和周期性排放等特征.
- 一个PHP脚本解析了标记的报告,一个电子表格分析计算了特征流行率.
- 这项研究重点关注有毒代谢性脑病变的患者.
主要成果:
- 标记和解析是节省时间的,集成到日常工作流程中.
- 在5784个EEG记录中,218个 (3.8%) 被标记为有毒代谢病因.
- 严重减速 (5-6 Hz) 是最常见的背景特征 (36.2%),而形异常很少见 (4.6%). 三相波在19.7%的录音中存在.
结论:
- 标记和分析方法快速且容易被整合到临床实践中.
- 脑电图减速是有毒代谢性脑病变中普遍存在的特征,与三相波不同.
- 免费的开源EEG报告解析器为现有软件提供了一个可适应的替代方案,尽量减少成本和培训.
关键词:
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