Resumen

La epilepsia es una enfermedad neurológica, y la localización de una lesión antes de la neurocirugía o cirugía electroencefalográfica intracraneal invasiva (iEEG) utilizando electrodos intracraneales a menudo es muy desafiante. El modo de oscilación de alta frecuencia (HFOs) en la señal MEG ahora se puede utilizar para detectar lesiones. Debido a la operación de detección de HFOs que consume mucho tiempo y propensa a errores, un detector automático de HFOs con alta precisión es muy necesario en la medicina moderna. Por lo tanto, se utilizó una red neuronal de cápsulas optimizada, y se propuso un detector de HFOs en MEG (magnetoencefalografía) basado en MEGNet para facilitar la detección clínica de HFOs. Hasta donde sabemos, esta es la primera vez que se utiliza una red neuronal para detectar HFOs en MEG. Después de la configuración optimizada, la precisión, la exactitud, la sensibilidad y el puntaje F

• Materias:Big Data Gestión de riesgos Administración de información Red neuronal Teoría de redes
• Subjects:Big Data Risk management Information management Neural network Network Theory
• Palabras claves:Enfermedad neurológica; Neurocirugía; Electrodos intracraneales; Oscilación de alta frecuencia; Señal MEG; Red neuronal
• Keywords:Neurological disease; Neurosurgery; Intracranial electrodes; High-frequency oscillation; MEG signal; Neural network