导读 明尼苏达大学医学院领导的研究小组在《神经工程杂志》上发表了一项研究，该研究评估了人类专家与自动算法在评估颅内脑电图 (iEEG) 数据质...
明尼苏达大学医学院领导的研究小组在《神经工程杂志》上发表了一项研究，该研究评估了人类专家与自动算法在评估颅内脑电图 (iEEG) 数据质量方面的可靠性。这项研究希望为更准确、更高效的癫痫发作检测和定位铺平道路，最终改善癫痫患者的治疗效果。
iEEG 是一种通过将电极直接放置在大脑上或大脑内部来测量大脑活动的方法。这些详细信息对于诊断和治疗癫痫等疾病至关重要，因为准确确定癫痫发作的确切来源对于有效治疗至关重要。
在这项研究中，研究团队招募了 16 位专家，包括脑电图技术专家和接受过专科培训的学家，将 1,440 个 iEEG 通道评为“好”或“坏”。在这项研究中，好意味着记录大脑活动，坏意味着不记录大脑活动。他们的评价与自己、彼此以及明尼苏达大学 Herman Darrow 人类神经科学实验室开发的自动坏通道检测 (ABCD) 算法进行了比较。
与人类评估者相比，ABCD 算法表现出更高的准确率(95.2%)和更好的整体性能，特别是在识别高频噪声的通道方面。
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