TY - JOUR T1 -脑电图解释过程中癫痫发作和节律性和周期性模式的专家级分类JF - Neurology JO - Neurology DO - 10.1212/WNL.0000000000207127半岛投注体育官网Sp - 10.1212/ wnl.0000000000207127金盟盟——Jing -通用电气,Wendong盟——香港,申达盟-费尔南德斯,玛尔塔盒饭AU -林,甄AU -杨,Chaoqi盟——一个Sungtae盟了,亚伦f . AU - Herlopian,艾琳AU -卡拉奇,Ioannis AU -哈尔福德,乔纳森·j . AU - Ng,马库斯c . AU -约翰逊,艾米丽·l . AU - Appavu,布莱恩·l . AU -因为王妃a . AU -奥斯曼Gamaleldin AU -卡普兰,彼得·w . AU - Dhakar莫妮卡b . AU - Jayagopal Lakshman Arcot盟——酋长,Zubeda AU - Taraschenko,奥尔加盟-施密特,莎拉盟,海德尔Hiba a . AU -金詹妮弗·a . AU -斯威舍Christa b . AU -,加斯帕德尼古拉斯盟——Cervenka Mackenzie c . AU -罗德里格斯Ruiz Andres a . AU - Lee Jong吴盟——Tabaeizadeh,默罕默德盟-吉尔摩,艾米丽·j . AU - Nordstrom克里斯蒂盟——柳,霁Yeoun盟——福尔摩斯,Manisha g . AU -赫尔曼·苏珊·t . AU -威廉姆斯,珍妮弗·a . AU -主管杰盟——Nascimento,法比奥·a . AU -风扇,紫薇盟——Nasiri Samaneh盟——戴尔Mouhsin m . AU -现金,悉尼s . AU -霍克,丹尼尔•b . AU -科尔安德鲁j . AU -罗森塔尔,Eric S. AU - Zafar, Sahar F. AU - Sun, Jimeng AU - Westover, M. Brandon Y1 - 2023/03/06 UR - http://n.半岛投注体育官网neurology.org/content/early/2023/03/06/WNL.0000000000207127.abstract N2 -背景和目标:癫痫发作和其他癫痫样脑活动模式可损害大脑并导致住院死亡，特别是当时间延长时。然而，有资格解释脑电图(EEG)数据的专家很少。以前自动化这项任务的尝试受到了小样本或标记不充分样本的限制，并且没有令人信服地证明可推广的专家级性能。对于一种自动化方法，以专家级可靠性对癫痫发作和其他癫痫样事件进行分类，目前存在一个关键的未满足的需求。本研究旨在开发和验证一种计算机算法，该算法与专家识别癫痫发作和癫痫样事件的可靠性和准确性相匹配，被称为EEG上的“发作-间期-损伤-连续”(IIIC)模式，包括癫痫发作(SZ)、偏侧性和广泛性周期性放电(LPD, GPD)和偏侧性和广泛性节律δ活动(LRDA, GRDA)，以及区分这些模式与非IIIC模式。方法:我们使用来自2711名有和没有IIIC事件的患者的6095个头皮脑电图来训练深度神经网络SPaRCNet来进行IIIC事件分类。独立训练和测试数据集由50,697个脑电图片段生成，由20名研究培训的神经生理学家独立注释。 We assessed whether SPaRCNet performs at or above the sensitivity, specificity, precision, and calibration of fellowship-trained neurophysiologists for identifying IIIC events. Statistical performance was assessed via the calibration index, and by the percentage of experts whose operating points were below the model’s receiver operating characteristic curves (ROC) and precision recall curves (PRC) for the 6 pattern classes.Results: SPaRCNet matches or exceeds most experts in classifying IIIC events based on both calibration and discrimination metrics. For SZ, LPD, GPD, LRDA, GRDA, and “Other” classes, SPaRCNet exceeds the following percentages of 20 experts – ROC: 45%, 20%, 50%, 75%, 55%, 40%; PRC: 50%, 35%, 50%, 90%, 70%, 45%; and calibration: 95%, 100%, 95%, 100%, 100%, 80%, respectively.Discussion: SPaRCNet is the first algorithm to match expert performance in detecting seizures and other seizure-like events in a representative sample of EEGs. With further development, SPaRCNet may thus be a valuable tool for expedited review of EEGs. ER -