[论文解读] Applications of Epileptic Seizures Detection in Neuroimaging Modalities Using Deep Learning Techniques: Methods, Challenges, and Future Works.

Afshin Shoeibi, Navid Ghassemi+12 more|arXiv (Cornell University)|May 29, 2021

EEG and Brain-Computer Interfaces参考文献 293被引用 26

一句话总结

本文全面综述了基于深度学习（DL）的计算机辅助诊断系统（CADS）在使用结构性和功能性神经影像学模态进行癫痫发作检测中的应用。通过自动化特征提取和分类，深度学习方法显著提升了诊断的准确性和速度，结合康复系统与云计算进一步增强了临床适用性。

ABSTRACT

Epileptic seizures are a type of neurological disorder that affect many people worldwide. Specialist physicians and neurologists take advantage of structural and functional neuroimaging modalities to diagnose various types of epileptic seizures. Neuroimaging modalities assist specialist physicians considerably in analyzing brain tissue and the changes made in it. One method to accelerate the accurate and fast diagnosis of epileptic seizures is to employ computer aided diagnosis systems (CADS) based on artificial intelligence (AI) and functional and structural neuroimaging modalities. AI encompasses a variety of areas, and one of its branches is deep learning (DL). Not long ago, and before the rise of DL algorithms, feature extraction was an essential part of every conventional machine learning method, yet handcrafting features limit these models' performances to the knowledge of system designers. DL methods resolved this issue entirely by automating the feature extraction and classification process; applications of these methods in many fields of medicine, such as the diagnosis of epileptic seizures, have made notable improvements. In this paper, a comprehensive overview of the types of DL methods exploited to diagnose epileptic seizures from various neuroimaging modalities has been studied. Additionally, rehabilitation systems and cloud computing in epileptic seizures diagnosis applications have been exactly investigated using various modalities.

研究动机与目标

• 探讨深度学习在提升从神经影像数据中检测癫痫发作的准确性和速度方面的作用。
• 解决传统机器学习方法依赖手工设计特征和专家知识的局限性。
• 研究云计算与康复系统在基于深度学习的癫痫发作诊断平台中的集成。
• 识别在临床神经影像学应用中部署深度学习模型时面临的关键挑战与未来研究方向。

提出的方法

• 系统性综述了应用于结构性和功能性神经影像学模态（如MRI和fMRI）以检测癫痫发作的深度学习技术。
• 评估端到端深度学习模型在自动化特征提取和分类方面的表现，消除人工特征工程的需要。
• 分析云计算如何实现大规模神经影像数据集的可扩展存储与处理，支持实时诊断。
• 研究与基于深度学习的CADS集成的康复系统，以支持患者康复与长期监测。
• 从性能与临床可行性角度，比较传统机器学习方法与基于深度学习的方法。
• 综合分析不同神经影像学模态中的现有方法，以识别最优的深度学习架构与工作流程。

实验结果

研究问题

• RQ1 与传统机器学习技术相比，深度学习方法在神经影像学中如何提升癫痫发作检测的准确性？
• RQ2 在结构性和功能性神经影像学中应用深度学习进行癫痫诊断时，面临哪些关键挑战？
• RQ3 云计算如何提升基于深度学习的癫痫发作诊断系统的可扩展性与可及性？
• RQ4 康复系统如何与基于深度学习的CADS集成，以支持患者预后？
• RQ5 在推进基于神经影像学的癫痫发作检测中，哪些未来研究方向最为关键？

主要发现

• 深度学习模型通过自动化特征提取，显著优于传统机器学习方法，减少了对专家设计特征的依赖。
• 端到端深度学习架构在从神经影像数据中检测癫痫发作方面，显著提升了诊断的准确性和速度。
• 云计算的集成实现了神经影像数据的高效存储、处理与远程访问，支持大规模诊断应用。
• 与基于深度学习的CADS结合的康复系统在实现持续患者监测与改善康复结果方面展现出潜力。
• 尽管已取得进展，模型可解释性、数据标准化以及在多样化患者群体中的临床验证仍面临挑战。
• 未来工作应聚焦于可解释人工智能、多模态数据融合以及深度学习在神经影像学中临床部署的现实框架。