てんかん発作予測のための畳み込みニューラルネットワーク

てんかんは最も一般的な神経学的な疾患であり、発作の正確な予測は患者の不安と無力感を克服し、支援することができます。本稿では、頭蓋内電気脳波（iEEG）の分類に用いる新しい手法について紹介し、議論します。従来のアプローチとは異なり、手作業で特徴量を抽出することを完全に避けており、代わりに畳み込みニューラルネットワーク（CNN）の構造を使用して、適切な信号特性の決定と前兆期および間欠期セグメントの二値分類を行います。4匹の犬と3人の患者から得られた長期記録を含む公開データセットで、3つの異なるモデルが評価されました。全体的に、当研究の結果は一般適用可能性を示しています。本稿では、当手法の強みと限界について議論します。