机器学习在癫痫方面的应用进展题录

癫痫是由脑部神经元高度同步化异常放电引起的发作性、短暂性、刻板性的脑功能失调, 发作时机难以预测, 目前主要治疗方式为抗癫痫药物与手术治疗。其诊断和治疗需要大量的辅助手段与临床经验。在癫痫的发作预测、药物治疗预后、手术治疗评估等多个临床方面, 机器学习可以通过对数据的深层次挖掘、纳入多个临床和影像因素、建立对应的学习模型, 提高癫痫的诊断效率与准确性, 实现抗癫痫药物的个体化应用, 改善癫痫患者的术前评估与预后情况。