arXiv 机器学习· John M. O'Toole, Sean R. Mathieson, Aurel Luca, Soraia Ventura, Sean Griffin, Geraldine B. Boylan, Robert Hogan·· 5 小时前AI 评分33
基于 ConvNeXt 的新生儿脑电低电压区间专家级检测及脑病生物标志物研究
Expert-level detection of low-voltage intervals in EEG as a robust biomarker of neonatal encephalopathy
AI 导读
研究人员提出用低电压区间（LVI）替代爆发间期，并开发了用于脑电 LVI 检测的 ConvNeXt 模型，在验证集上达到 0.996 的 AUC 和 0.926 的马修斯相关系数，实现专家级检测水平。基于 444 名新生儿数据的分析显示，LVI 占比与脑电异常分级强相关（Spearman's $\rho=0.801$），且具备出色的癫痫预测能力（AUC 为 0.872）。
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