Automated Video-EEG Analysis in Epilepsy Studies: Advances and Challenges

要約

てんかんは通常、脳波（EEG）と長期間のビデオEEG（vEEG）モニタリングによって診断される。vEEG記録を手作業で分析するのは時間がかかるため、発作検出のための自動化ツールが必要となる。最近の機械学習の進歩は、EEGや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限られた利用可能性が、進歩の妨げとなっている。本稿では、自動化されたビデオEEG解析の最新動向をレビューし、マルチモーダルデータの統合について議論する。また、概念に基づく学習を用いた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し、この領域における今後の研究の道筋を提示する。

要約(オリジナル)

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.

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