基于卷积神经网络的耐药癫痫早期预测

研究背景及研究目的 癫痫是一种自发性且严重的神经系统疾病,表现为反复发作,全球有大约5000万人受其影响[1]。尽管近年来抗癫痫药物(ASM)的发展有所进步,药物难治性癫痫(Drug-Resistant Epilepsy,DRE)仍影响着20%到30%的癫痫患者[1-3]。DRE患者不仅面临巨大的经济、社会和心理负担,但需长时间的药物试验才能确诊。早期识别高风险患者,可以为施行如癫痫手术、神经调控或生酮饮食等治疗方式提供更早的干预。 以往的研究已指出DRE的风险因素包括:早期发病、高频率发作、脑电图(EEG)异常、神经缺陷、认知障碍、创伤史和颅内结构病变等[5-9]。然而,对于新诊断的癫痫患者,这些因素的重要性尚不明确,因此需要综合工具来早期识别高风险患者。 脑电图在癫痫领域扮演着不可或缺的...