癫痫样放电

摘要： 目的对比分析视频脑电图(VEEG)与常规脑电图(REEG)在癫痫诊断中的效果差异。方法选择2018年1月—2020年1月该院收治的72例疑似癫痫患者作为研究对象。并以数字表法将其均等划分为对照组与观察组,对照组实施REEG诊断,观察组实施VEEG诊断,对两组非特异性异常率、癫痫样放电检出率、总异常率、临床发作检出率以及诊断准确率进行对比。结果观察组的非特异性异常率、癫痫样放电检出率、总异常率、临床发作检出率以及诊断准确率分别为19.44%、61.11%、80.56%、55.56%、83.33%,对照组的非特异性异常率、癫痫样放电检出率、总异常率、临床发作检出率以及诊断准确率分别为16.67%、33.33%、50.00%、19.44%、47.22%,观察组的癫痫样放电检出率、总异常率均高于对照组,差异有统计学意义(P0.05);观察组的临床发作检出率以及诊断准确率均高于对照组,差异有统计学意义(χ^(2)=10.015、10.356,P<0.05)。结论在癫痫诊断中采用VEEG进行诊断,能够提升诊断的准确率,具有较高的特异度和敏感度,可在临床诊断中推广应用。

摘要： 目的 对比分析视频脑电图(VEEG)与常规脑电图(REEG)在癫痫诊断中的效果差异.方法 选择2018年1月—2020年1月该院收治的72例疑似癫痫患者作为研究对象.并以数字表法将其均等划分为对照组与观察组,对照组实施REEG诊断,观察组实施VEEG诊断,对两组非特异性异常率、癫痫样放电检出率、总异常率、临床发作检出率以及诊断准确率进行对比.结果 观察组的非特异性异常率、癫痫样放电检出率、总异常率、临床发作检出率以及诊断准确率分别为19.44％、61.11％、80.56％、55.56％、83.33％,对照组的非特异性异常率、癫痫样放电检出率、总异常率、临床发作检出率以及诊断准确率分别为16.67％、33.33％、50.00％、19.44％、47.22％,观察组的癫痫样放电检出率、总异常率均高于对照组,差异有统计学意义(P0.05);观察组的临床发作检出率以及诊断准确率均高于对照组,差异有统计学意义(χ2=10.015、10.356,P<0.05).结论 在癫痫诊断中采用VEEG进行诊断,能够提升诊断的准确率,具有较高的特异度和敏感度,可在临床诊断中推广应用.

摘要： 目的:分析脑卒中后癫痫发作患者视频脑电图特点与临床预后.方法:选择我院自2019年1月—2020年12月接诊的174例脑卒中后癫痫发作患者作为研究对象,根据癫痫是否在脑卒中后14?d内发生进行分组,分为早发性癫痫组(114例)和迟发性癫痫组(60例);所有患者均进行视频脑电图检查,接受抗癫痫药物治疗,比较两组脑卒中类型、视频脑电图表现、治疗转归情况.结果:早发性癫痫组以出血性脑卒中多见,迟发性癫痫组以缺血性脑卒中多见,两组脑卒中类型比较,差异有统计学意义(P0.05);早发性癫痫组治疗有效率为96.23％,明显高于迟发性癫痫组的73.33％,差异有统计学意义(P<0.05).结论:出血性脑卒中较缺血性脑卒中更有可能发生癫痫发作,发作时视频脑电图表现以癫痫样放电为主,经抗癫痫药物治疗后早发性癫痫患者的临床预后更佳,提示早期治疗是控制癫痫发作的关键所在.

摘要： 癫痫是一种严重影响患者生活质量并造成社会负担的常见病,现存的药物和手术疗法等均有局限性。红外线(infrared,IR)因其物理及生物特性而在临床治疗上具有广泛应用前景,但其是否抑制癫痫尚不明了。我们利用IR脉冲结合电生理记录方法,在离体海马薄片上研究了IR对实验性癫痫样放电的作用。结果表明:①波长1872nm的IR在一定模式下照射胞体,可兴奋或抑制正常锥体神经元的兴奋性;IR还可抑制CA1锥体神经元细胞的“癫痫样放电”;抑制由CA3区发出的Schaffer collateral(SC)向CA1区锥体神经元的传入路径;②为减低1872nmIR可能带来的神经损伤,我们用“按需合成”的金纳米棒结合低强度的808nmIR,同样可以达到上述效果,同时降低了神经损伤。

摘要： 目的 比较左乙拉西坦、奥卡西平治疗成人部分性发作癫痫的临床效果.方法 选取本院收治的142例成人部分性发作癫痫患者作为研究对象,采用电脑随机分组法分成2组,每组71例.对照组采用左乙拉西坦治疗,观察组采用奥卡西平治疗,比较2组患者的疗效、治疗前后脑电图变化和不良反应发生率.结果 观察组总有效率为81.69％,对照组为69.01％,差异无统计学意义(P＞0.05);治疗后,观察组θ频段相对功率为(30.76±6.84)％,高于对照组的(22.03±6.72)％,差异有统计学意义(P＜0.05);观察组癫痫样放电(IEA)减少大于50％者比率为60.56％,对照组为54.93％,差异无统计学意义(P＞0.05);观察组不良反应发生率为9.86％,对照组为12.68％,差异无统计学意义(P＞0.05).结论 左乙拉西坦、奥卡西平治疗成人部分性发作癫痫均疗效确切,安全性良好,可明显抑制IEA,其中奥卡西平对脑电图活动的影响更大.

摘要： 目的:分析126例癫痫患者发作期间癫痫样放电与睡眠周期的关系.方法:选取2016年4月至2019年4月厦门市儿童医院收治的癫痫患者126例作为研究对象,采用回顾式分析方法,对患者发病期间的癫痫样放电状况进行监测,主要监测方式为视频脑电多导睡眠图监测,对照患者清醒状态下以及睡眠状态下,癫痫样放电情况差别进行分析.结果:患者癫痫样放电发生概率觉醒期>非快速动眼睡眠>慢波睡眠>快速动眼睡眠,经比较,差异有统计学意义(r=0.15,P<0.05).且由于放电频率增加,患者的睡眠稳定性遭到破坏,85％以上的患者出现突然觉醒状态.结论:癫痫患者发作期间,癫痫样放电与睡眠周期具有显著相关关系,大多数患者的癫痫放电都发生在觉醒睡眠期间,因而对患者进行癫痫样放电改善,可以显著调节起睡眠质量,通过睡眠干扰,也可以对患者进行有效的癫痫治疗干预.

摘要： 目的:观察醒脑静注射液联合左乙拉西坦治疗难治性癫痫持续状态(RSE)患者的效果.方法:选取71例RSE患者,予以对症治疗,在此基础上接受左乙拉西坦治疗的34例为对照组,接受醒脑静注射液联合左乙拉西坦治疗的37例为研究组,比较两组临床疗效,治疗前后20 min内癫痫样放电数目和30 s内δ、θ波数目,血清基质金属蛋白酶-9(MMP-9)、神经元特异性烯醇化酶(NSE)水平,以及不良反应发生率.结果:研究组治疗总有效率为94.59％,高于对照组的76.47％,差异有统计学意义(P0.05).结论:醒脑静注射液联合左乙拉西坦治疗RSE患者可提高治疗总有效率,减少20 min内癫痫样放电数目和30 s内δ、θ波数目,以及降低血清MMP-9和NSE水平的效果优于单纯左乙拉西坦治疗效果.

摘要： 目的 探讨不同浓度七氟烷对患儿全麻诱导期癫痫样放电的影响.方法 选择择期全麻下行扁桃体和/或腺样体摘除术患儿66例,年龄3～12岁,ASA分级Ⅰ或Ⅱ级,性别不限,采用随机数字表法分为4％七氟烷组(L组)、6％七氟烷组(M组)和8％七氟烷组(H组),每组22例.术中采用全凭静脉麻醉.记录诱导期癫痫样放电和苏醒期谵妄的发生情况.采用x2检验对癫痫样放电与苏醒期谵妄进行相关性分析.结果 与L组比较,H组兴奋型癫痫样放电发生率降低,M组和H组癫痫样放电发生率降低(P＜0.05);M组和H组兴奋型癫痫样放电和癫痫样放电发生率差异无统计学意义(P＞0.05);3组抑制型癲痫样放电和苏醒期谵妄发生率差异无统计学意义(P＞0.05). 癫痫样放电、兴奋型癲痫样放电的发生与苏醒期谵妄的发生具有相关性(P＜0.05),抑制型癫痫样放电的发生与苏醒期谪妄的发生无相关性(P＞0.05).结论 低浓度(4％)七氟烷可导致患儿全麻诱导期兴奋型癫痫样放电增加.

摘要： 背景 大量研究证明左乙拉西坦(LEV)控制儿童部分性癫痫发作是安全有效的,但在改善脑电图(EEG)放电数量、背景活动和认知方面的研究不全面,另外关于EEG生理与认知功能方面的研究报道甚少.目的 探讨LEV单药治疗部分性癫痫发作的临床疗效、EEG放电数量、脑电波相对功率改变和智力测试,并分析脑电波相对功率改变、智力测试与认知功能的联系.方法 选取2014年12月—2017年12月河北省儿童医院门诊和病房诊治的部分性癫痫患儿100例,采用随机数字表法将其分成对照组和观察组,各50例.对照组给予奥卡西平(OXC)口服治疗,观察组给予LEV口服治疗.于治疗前和治疗后3～6个月监测患儿EEG,记录患者治疗前后EEG发作间期癫痫样放电(IEA),计算δ、θ、α、β波段脑电波相对功率以及EEG放电指数,采用韦氏儿童智力测试量表(WISC)测试语言智商(VIQ)、操作智商(PIQ)和总智商(FIQ),依据发作频率评价临床治疗效果,依据治疗后IEA情况评价EEG,依据FIQ划分智力等级.结果 对照组总临床有效率为86.0％(43/50),观察组总临床有效率为82.0％(41/50).两组总临床有效率比较,差异无统计学意义(χ2=0.128,P=0.720).观察组总EEG有效率为78.0％(39/50),高于对照组的52.0％(26/50)(χ2=7.429,P=0.006).治疗后观察组δ、θ波段相对功率低于对照组,β波段相对功率高于对照组(P<0.05).两组患儿治疗后δ、θ波段相对功率均低于治疗前,α波段相对功率均高于治疗前(P<0.05);对照组患儿治疗后β波段相对功率低于治疗前(P<0.05);观察组治疗后β波段相对功率高于治疗前(P<0.05).治疗后观察组患儿VIQ、PIQ、FIQ均高于对照组(P<0.05).两组患儿治疗后VIQ、PIQ、FIQ均高于治疗前(P<0.05).观察组FIQ与EEG放电指数呈负相关(r=-0.286,P<0.05),ΔFIQ与Δα波段相对功率、Δβ波段相对功率均呈正相关(r=0.285,P<0.05;r=0.296,P<0.05).结论 LEV单药治疗儿童各类型部分性癫痫发作均有效,在改善EEG放电数量、背景活动和认知方面疗效显著,部分性癫痫患儿神经电生理指标改变与认知功能改善相关.

摘要： 在儿童及成人首次痫性发作中，近三分之一者脑电图上显示发放癫痫样异常波，若常规脑电图显示正常者，应考虑做睡眠剥夺脑电图。本文指出脑电图有助于癫痫及癫痫综合征的诊断，并可以指导以后的进一步检查和治疗，预测其预后，有助于发现以前没有发现的更微小的痈性发作。若脑电图显示为癫痫异样常波，其再发率会增加2倍。对于原发性或原因不明的癫痫患者，癫痫样异常波在预测其复发中更有意义。

摘要： 成功产生癫痫发作或缩短癫痫发作时间与癫痫发作起始时间有关，而相应抑制对发作起始时间较早的后放电的效果不佳。为了确定干预目标，使用fMRI或同步fMRI‑LFP绘制起源于背侧海马和腹侧海马的后放电的癫痫发作网络。

摘要： 本发明公开了一种癫痫样放电分类模型训练及识别方法、系统及电子设备，涉及脑电信号处理技术领域，癫痫样放电分类模型是基于初始模型训练得到的，初始模型包括卷积神经网络、多头自注意力模块和树突神经网络，训练方法包括：获取多个原始脑电波数据，每个原始脑电波数据对应一个标注结果，通过卷积神经网络对每个原始脑电波数据进行特征提取，得到多个图像特征矩阵；通过多头自注意力模块对每个图像特征矩阵进行特征提取，得到多个输出特征矩阵；通过树突神经网络对每个输出特征矩阵进行分类识别，得到多个预测分类结果，根据各个预测分类结果和各个标注结果，确定损失函数值；根据损失函数值和训练结束条件，确定癫痫样放电分类模型。

摘要： 本发明涉及一种癫痫样放电的识别与分类方法、系统、装置和介质，方法包括获取多个原始多导联脑电数据；对每个原始多导联脑电数据分别进行预处理，得到与每个原始多导联脑电数据一一对应的多个导联模型；采用功率谱密度法和依赖于尺度的李雅普诺夫指数法分别对每个导联模型进行特征提取，得到与每个所述导联模型一一对应的多个特征指标集合；根据所有特征指标集合构建目标随机森林分类器；根据目标随机森林分类器对待检测脑电信号进行识别与分类，得到检测结果。本发明能弥补传统非线性信号处理方法在数字化EEG信号分析中的不足，实现对正常人脑电信号与癫痫样放电的分类，识别与分类的准确率高。

摘要： 一种全自动定量检测脑电图中癫痫样放电的装置，包括依电路联结的脑电放大器、数据采集器、计算机和打印机，并在该计算机内存建立BP人工神经网络输入暂存区，参数暂存区等，特别是还有包括以程序联结的伪差滤除子程序模块、病人ED模式选取子程序模块和确定阈值子程序模块等，使得可依藉本发明装置实现无医生参与的全自动定量检测脑电图中的癫痫样放电。

摘要： 一种自动确定人工神经网络识别癫痫样放电阈值的方法及装置，包括以双向电路联结的数据采集器、计算机，并在该计算机内存建立BP人工神经网络输入暂存区，参数暂存区，该人工神经网络输出总峰值分布曲线，特点是包括以程序联结的确定阈值程序模块，使得可依藉本发明装置实现无医生参与的全自动确定用人工神经网络识别脑电图中的癫痫样放电的阈值。

摘要： 一种全自动判断脑电图中有无癫痫样放电的装置，包括依电路联结的脑电放大器、数据采集器和计算机，并在该计算机内存还建立BP人工神经网络输入暂存区，参数暂存区等和驻留计算网络输出峰值分布曲线、确定参数K0，K1和判断有无ED状况等程序，一旦确定K0、K1值后，本发明装置便可靠地自动进行对有无ED的判断，并且判断结果接近有经验的医生的判断水平。

摘要： 本发明公开了一种癫痫样放电分类模型训练及识别方法、系统及电子设备，涉及脑电信号处理技术领域，癫痫样放电分类模型是基于初始模型训练得到的，初始模型包括卷积神经网络、多头自注意力模块和树突神经网络，训练方法包括：获取多个原始脑电波数据，每个原始脑电波数据对应一个标注结果，通过卷积神经网络对每个原始脑电波数据进行特征提取，得到多个图像特征矩阵；通过多头自注意力模块对每个图像特征矩阵进行特征提取，得到多个输出特征矩阵；通过树突神经网络对每个输出特征矩阵进行分类识别，得到多个预测分类结果，根据各个预测分类结果和各个标注结果，确定损失函数值；根据损失函数值和训练结束条件，确定癫痫样放电分类模型。

摘要： 本申请提出用于检测癫痫样放电的方法，包括：获取患者在癫痫发作间期的脑电图信号，其中脑电图信号包括在至少一个导联通道上的一个或多个信号片段，每个信号片段包括一个或多个信号子片段；对信号子片段进行特征匹配以识别存在癫痫样放电的信号子片段；以及确定癫痫样放电的统计数据。该方法可以使用自动化检测方法有效降低医务人员的工作量和误检概率并提高诊断效率。

摘要： 本发明涉及一种癫痫样放电的识别与分类方法、系统、装置和介质，方法包括获取多个原始多导联脑电数据；对每个原始多导联脑电数据分别进行预处理，得到与每个原始多导联脑电数据一一对应的多个导联模型；采用功率谱密度法和依赖于尺度的李雅普诺夫指数法分别对每个导联模型进行特征提取，得到与每个所述导联模型一一对应的多个特征指标集合；根据所有特征指标集合构建目标随机森林分类器；根据目标随机森林分类器对待检测脑电信号进行识别与分类，得到检测结果。本发明能弥补传统非线性信号处理方法在数字化EEG信号分析中的不足，实现对正常人脑电信号与癫痫样放电的分类，识别与分类的准确率高。

摘要： 一种全自动定量检测脑电图中癫痫样放电的装置,包括依电路联结的脑电放大器、数据采集器、计算机和打印机,并在该计算机内存建立BP人工神经网络输入暂存区,参数暂存区等,特别是还有包括以程序联结的伪差滤除子程序模块、病人ED模式选取子程序模块和确定阈值子程序模块等,使得可依藉本发明装置实现无医生参与的全自动定量检测脑电图中的癫痫样放电。