論文の概要: Automated Video-EEG Analysis in Epilepsy Studies: Advances and Challenges

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.19949v1
• Date: Tue, 25 Mar 2025 15:37:02 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-27 13:19:45.385834
• Title: Automated Video-EEG Analysis in Epilepsy Studies: Advances and Challenges
• Title（参考訳）: てんかん研究におけるビデオ脳波自動解析の進歩と課題
• Authors: Valerii A. Zuev, Elena G. Salmagambetova, Stepan N. Djakov, Lev V. Utkin,
• Abstract要約: てんかんは通常、脳波(EEG)と長期ビデオEEG(vEEG)モニタリングによって診断される。 機械学習の最近の進歩は、脳波とビデオデータを用いたリアルタイムの発作検出と予測において有望であることを示している。 本稿では,ビデオ-EEG自動解析の最近の展開を概観し,マルチモーダルデータの統合について論じる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.024925013349319
• License:
• Abstract: Epilepsy is typically diagnosed through electroencephalography (EEG) and long-term video-EEG (vEEG) monitoring. The manual analysis of vEEG recordings is time-consuming, necessitating automated tools for seizure detection. Recent advancements in machine learning have shown promise in real-time seizure detection and prediction using EEG and video data. However, diversity of seizure symptoms, markup ambiguities, and limited availability of multimodal datasets hinder progress. This paper reviews the latest developments in automated video-EEG analysis and discusses the integration of multimodal data. We also propose a novel pipeline for treatment effect estimation from vEEG data using concept-based learning, offering a pathway for future research in this domain.
• Abstract（参考訳）: てんかんは通常、脳波(EEG)と長期ビデオEEG(vEEG)モニタリングによって診断される。 vEEG記録のマニュアル解析には時間がかかり、発作検出のための自動化ツールが必要である。 機械学習の最近の進歩は、脳波とビデオデータを用いたリアルタイムの発作検出と予測において有望であることを示している。 しかし、発作症状の多様性、マークアップの曖昧さ、マルチモーダルデータセットの可用性の制限は進歩を妨げる。 本稿では,ビデオ-EEG自動解析の最近の展開を概観し,マルチモーダルデータの統合について論じる。 また,この領域における今後の研究の道筋として,概念ベース学習を用いたvEEGデータからの治療効果推定のための新しいパイプラインを提案する。

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