EEG seizure detection is a method for identifying abnormal electrical activity in the brain indicative of epileptic seizures using electroencephalography.L'électroencéphalogramme (EEG) enregistre l'activité électrique globale des neurones cérébraux à l'aide d'électrodes placées sur le cuir chevelu. Une crise d'épilepsie se manifeste par des décharges synchrones anormales, ce qui, sur l'EEG, apparaît comme des pics brusques (pointes) et des ondes lentes. Les algorithmes de détection analysent le signal multicanal, en identifiant des motifs caractéristiques dont la fréquence et la forme diffèrent de l'activité de fond.
Les premiers détecteurs automatiques de crises sont apparus dans les années 1970 et reposaient sur de simples règles de seuil pour l'amplitude et la durée. Dans les années 1990, on a commencé à utiliser des méthodes d'analyse fréquentielle et des réseaux de neurones. Avec l'augmentation de la puissance de calcul et la disponibilité de grandes bases de données annotées (par exemple, le projet Temple University Hospital), un bond a été fait dans les années 2010 vers l'apprentissage profond, permettant d'égaler les médecins experts.
Le système reçoit un signal EEG multicanal (généralement 16 à 64 dérivations), numérisé à une fréquence de 200 à 500 Hz. Un algorithme de prétraitement élimine les artefacts (filtrage, analyse en composantes indépendantes). Ensuite, soit on extrait des caractéristiques prédéfinies (par exemple, la densité spectrale de puissance dans les bandes delta, thêta, alpha, bêta, gamma, la dimension fractale, la synchronisation), soit le signal est directement transmis à un réseau de neurones. Le classifieur fournit la probabilité de présence d'une crise pour une fenêtre glissante (généralement 2 à 10 secondes). Au post-traitement, un lissage et un seuillage sont appliqués pour éliminer les fausses alarmes. Dans certains systèmes, un apprentissage par transfert est utilisé pour s'adapter à un patient spécifique.
Aide les médecins à diagnostiquer l'épilepsie plus rapidement en analysant de longs enregistrements EEG ; utilisé dans les dispositifs portables pour prédire les crises.
Certains algorithmes sont capables de prédire une crise quelques minutes avant son apparition en analysant des changements progressifs dans l'EEG, invisibles à l'œil nu.













