컴퓨터 비전과 기계 학습을 활용한 발작 사건 감지에 관한 연구 - 넬리

발작을 감지하기 위한 비디오 녹화의 자동 분석은 최신 기계 학습 방법의 지원을 받아 이 문제를 해결할 수 있는 큰 가능성을 가지고 있습니다. 컴퓨팅 성능이 향상되어 일상적인 사용에서 복잡한 이미지 인식 작업 및 기계 학습을 구현할 수 있습니다. Nelli® 소프트웨어는 컴퓨터 비전 및 기계 학습 기반 알고리즘을 사용하여 발작 이벤트를 자동으로 감지하도록 설계되었습니다. 이 연구는 Nelli 소프트웨어가 발작 이벤트를 식별하고 발작 관리 평가를 위해 임상의에게 객관적인 데이터를 제공할 수 있다는 증거를 제공할 것입니다.

이 연구는 오디오 기간을 식별하는 Nelli 소프트웨어의 기능을 검증하기 위해 수행되고 있습니다.

/휴식 기간 동안 발작(또는 발작 유사 사건)을 경험한 환자의 기록을 포함하는 비디오 데이터. 소프트웨어의 성능은 비디오 EEG 데이터의 전문가 검토인 금본위제와 비교됩니다.

Nelli Software는 오디오 및 비디오 데이터를 검토하고 긍정적인 운동 증상이 있는 이벤트를 독립적으로 식별합니다. 이벤트 식별 결과는 간질 전문의와 Nelli 소프트웨어 간에 비교됩니다. 캡처된 이벤트의 각 범주에 대해 정확한 이항 방법을 사용하여 양의 일치율이 계산됩니다. 이 연구의 1차 종점은 Nelli가 >70%(낮은 95% CI)의 민감도와 잘못된 발견률(FDR)로 양성 운동 요소가 있는 발작을 식별할 수 있음을 입증하는 것입니다. 시장.