人工智能用于在EEG信号中检测间接性形放电

科学领域:

• 神经学 神经学
• 医疗技术 医疗技术 医学技术
• 人工智能的人工智能

背景情况:

• 像人工智能这样的现代技术已经改变了神经数据分析.
• 间接性发性排泄物 (IED) 是的关键生物标志物.
• 通过EEG手动检测IED是耗时的,容易误诊.

研究的目的:

• 审查IED检测的自动化方法.
• 评估各种IED检测方法的性能和局限性.
• 讨论AI在临床管理中的整合.

主要方法:

• 45年来对IED自动检测技术的审查.
• 检查形态学方法,机器学习和深度学习.
• 对AI驱动的IED检测方法的评估.

主要成果:

• 机器学习和深度学习显示了自动化IED检测最有前途的方法.
• 人工智能工具在临床环境中越来越多地用于帮助诊断.
• 人工智能帮助临床医生识别异常并减少假阳性.

结论:

• 公共可用的代码和标准化数据集/指标对于基于AI的IED检测至关重要.
• 需要统一的基准来客观地比较人工智能模型.
• 优化人工智能实施需要标准化临床实用性.