对癫痫发作进行分类的创新AI解决方案
INESC TEC 和慕尼黑大学的一组研究人员，包括葡萄牙卡内基梅隆大学(CMU Portugal)博士。学生 Tamás Karácsony 测试了一种创新的解决方案，使用红外雷达和 3-D 视频对发作进行分类，发作是癫痫的主要症状。 科学报告最近发表了这项工作的结果，由 Karácsony 的主管和 CMU 葡萄牙科学主任 João Paulo Cunha 协调，他是 INESC TEC 的研究员和 FEUP 的教授。
尽管有大量关于癫痫发作分类的视频资料，但关于该主题的研究仍然很少，而自动化的、人工智能支持的解决方案的方法就更少了。这项新研究提出了一种新方法，它是第一个考虑从两秒样本进行近实时分类的方法，显示了支持使用深度学习的诊断和监控过程(基于动作识别)的系统的可行性。这种技术可以区分额叶和颞叶癫痫发作(最常见的两类癫痫)或非癫痫事件。
癫痫是一种慢性神经系统疾病，影响世界 1% 的人口，癫痫发作是主要症状之一——其症状学对于诊断潜在发作至关重要。癫痫发作的分析通常由专业医疗保健专业人员在癫痫监测单位 (EMU) 使用二维视频脑电图(脑电图)完成。“在临床诊断期间，临床医生利用这些视频从视觉上识别由运动特征(符号学)定义的兴趣运动，”Karácsony 解释道。
然而，符号学评估受到上述专业人员之间较高的评估者间可变性的限制，尽管很有前途，但使用计算机视觉的自动和半自动方法仍然依赖于相当大的“循环中的人”的努力。研究人员补充说：“患者通常会接受几天的监测，之后必须对癫痫发作进行全面检查。这需要临床工作人员花费大量时间和精力。”
为了克服这个问题，研究人员团队开发了一种基于深度学习的方法，用于对癫痫发作进行自动和近实时分类。根据 Karácsony 的说法，“我们提出了一项新的贡献，其灵感来自专家分析癫痫发作符号学的方式，不仅考虑了患者身体不同部位感兴趣的特定运动的存在，还考虑了它们的动力学和生物力学方面，例如速度或加速度模式，或运动范围。”
该团队求助于世界上最大的 3-D 视频脑电图数据库并提取了 115 次癫痫发作的视频，首先开发了一种半专业化的自动预处理算法，以从视频中删除不必要的环境。实际上，结合了两种图像裁剪方法——深度和 Mask R-CNN——提供了一个干净的场景，从而改进了从可用视频中提取相关信息，最大限度地减少不相关的变化，并改进了癫痫发作的分类过程。
在对所用过程的进一步解释中，Tamás 解释说：“我们的解决方案使用动作识别方法和场景的智能 3-D 裁剪来删除不相关的信息，例如临床医生在患者周围移动。通过删除它，我们的方法显着提高了分类性能。这项研究还证明了我们的动作识别方法区分癫痫和非癫痫两类的可行性，只需两秒的样本，使其可用于近实时监测。此外，我们提出的解决方案可用于其他 3-D 视频数据集，以分析和监测癫痫发作。”
因此，在将这些知识转化为改进的诊断和治疗时，该方法有两个目的：“它可以用于监测和警报——可以提醒工作人员;或者，如果该方法被转移到门诊环境，护理人员，当癫痫发作正在进行中，导致更快的反应，这可能会降低相关风险和癫痫猝死 (SUDEP)。如果没有近乎实时的方法，这将是不可行的，”Karácsony 说。
在将该系统应用于临床实践之前，还需要进行更多的研究。尽管如此，从长远来看，该系统有望使临床医生、诊所和患者受益。“有了自动诊断支持，临床医生可以花更少的时间查看视频，从而可以治疗更多的患者，有望做出更好的决策，从而降低诊所和社会的相关成本(物质和健康)，”他总结道。
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