明尼蘇達(dá)大學(xué)醫(yī)學(xué)院領(lǐng)導(dǎo)的研究小組在《神經(jīng)工程雜志》上發(fā)表了一項(xiàng)研究，該研究評估了人類專家與自動算法在評估顱內(nèi)腦電圖 (iEEG) 數(shù)據(jù)質(zhì)量方面的可靠性。這項(xiàng)研究希望為更準(zhǔn)確、更高效的癲癇發(fā)作檢測和定位鋪平道路，最終改善癲癇患者的治療效果。
iEEG 是一種通過將電極直接放置在大腦上或大腦內(nèi)部來測量大腦活動的方法。這些詳細(xì)信息對于診斷和治療癲癇等疾病至關(guān)重要，因?yàn)闇?zhǔn)確確定癲癇發(fā)作的確切來源對于有效治療至關(guān)重要。
在這項(xiàng)研究中，研究團(tuán)隊(duì)招募了 16 位專家，包括腦電圖技術(shù)專家和接受過?？婆嘤?xùn)的學(xué)家，將 1,440 個(gè) iEEG 通道評為“好”或“壞”。在這項(xiàng)研究中，好意味著記錄大腦活動，壞意味著不記錄大腦活動。他們的評價(jià)與自己、彼此以及明尼蘇達(dá)大學(xué) Herman Darrow 人類神經(jīng)科學(xué)實(shí)驗(yàn)室開發(fā)的自動壞通道檢測 (ABCD) 算法進(jìn)行了比較。
與人類評估者相比，ABCD 算法表現(xiàn)出更高的準(zhǔn)確率(95.2%)和更好的整體性能，特別是在識別高頻噪聲的通道方面。
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