Une étude sur la détection d'événements paroxystiques à l'aide de la vision par ordinateur et de l'apprentissage automatique

Il s'agit d'une comparaison prospective en aveugle avec l'étalon-or clinique pour la caractérisation des crises. Cette étude vise à comparer la capacité du logiciel Nelli à identifier les événements convulsifs à l'examen vEEG chez les adultes suspectés de convulsions nocturnes. Simultanément, Nelli enregistrera en continu l'audio et la vidéo tandis que la vidéo-électroencéphalographie (vEEG) est enregistrée selon la norme de soins habituelle. Les événements avec des manifestations motrices positives seront identifiés indépendamment, conformément à la pratique clinique standard, par trois épileptologues à l'aide de données cliniques vEEG. Nelli Software examinera les données audio et vidéo et identifiera indépendamment les événements avec des manifestations motrices positives. Les résultats de l'identification des événements seront comparés entre les épileptologues et le logiciel Nelli. Pour chaque catégorie d'événements capturés, le pourcentage de concordance positif sera calculé à l'aide de la méthode binomiale exacte. Le critère d'évaluation principal de cette étude est de démontrer que Nelli est capable d'identifier les crises qui ont une composante motrice positive avec une sensibilité > 70 %.