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J-GLOBAL ID:201802253036936319   整理番号:18A1429677

外傷後てんかんラットにおける自然発作の自動検出のためのアルゴリズム【JST・京大機械翻訳】

Algorithm for automatic detection of spontaneous seizures in rats with post-traumatic epilepsy
著者 (5件):
資料名:
巻: 307  ページ: 37-45  発行年: 2018年 
JST資料番号: A1129A  ISSN: 0165-0270  資料種別: 逐次刊行物 (A)
記事区分: 原著論文  発行国: オランダ (NLD)  言語: 英語 (EN)
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労働集約脳波(EEG)分析は,外傷後てんかんの実験モデルにおける抗てんかん誘発治療を同定する主要なボトルネックである。実験的外傷後てんかんにおける自動発作検出のためのアルゴリズムを開発することを目的とした。3つの硬膜外スクリュー電極による連続的(24/7)1か月長ビデオEEGモニタリングを,成体雄Sprague-Dawleyラットにおいて,側方液打診後に154日に開始し,外傷性脳損傷(TBI;n=97)または偽損傷(n=29)を誘発した。最初に,経験した研究者は,自然発作の発生を注釈するために,コンピュータスクリーン上で合計90,720時間のデジタル化記録をスクリーニングした。次に,同じファイルをSpike2(ver.9)におけるアルゴリズムを用いて分析し,3つのEEGチャネルすべてにおいて時間的にリンクしたパワーピーク(14~42Hz)を探索し,陽性イベントを可能性のある発作としてマークした。最終的に,経験した研究者はコンピュータスクリーン上で視覚的にすべての発作候補を確認した。視覚分析は,29匹のラットで197の発作を同定した。自動検出は,109匹のラットにおいて4346の発作候補を同定し,そのうち202匹は同じ29匹のラットが真の陽性で,偽陽性率は0.046/hまたは1.10/dであった。アルゴリズムは5%の特異性と100%の感度を示した。このアルゴリズムは,2時間で7つのコホートにおいて1か月の3チャネルEEGを分析したが,経験した技術者による分析は約500時間を要した。アルゴリズムには100%の感度があった。それは,わずかにより良く実行されて,研究者が行った視覚分析より実質的に速かった。外傷後てんかんのラットモデルにおける発作の自動検出のための新しい発作検出アルゴリズムを示した。Copyright 2018 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】
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, 【Automatic Indexing@JST】
分類 (1件):
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神経の基礎医学 
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