Epilepsia parțială benignă sau cu vârfuri centrotemporale (BECT) este una dintre cele mai frecvente epilepsii. Ea reprezintă 15-25% din sindroamele de epilepsie pediatrică și afectează copiii cu vârsta cuprinsă între 4 și 13 ani. Majoritatea pacienților cu BECT se vindecă în pubertate, dar boala poate provoca disfuncții verbale, deficit de atenție și insuficiență lingvistică la 18 până la 25% dintre pacienți.
Studiile au arătat că tratamentul cu medicamente ar putea îmbunătăți abilitățile lingvistice și ar putea să normalizeze vârfurile centrotemporale în testele electroencefalograf (EEG), deci este important să fie depistați pacienții cu epilepsie.
Studiile au constatat că imagistica prin rezonanță magnetică (RMN) și imagistica prin rezonanță magnetică funcțională (fMRI) sunt promițătoare pentru diferențierea pacienților BECT de oamenii sănătoși, dar aceste tehnici de imagistică se bazează în principal pe cunoștințele și abilitățile de diagnostic ale medicului și, prin urmare, au o precizie redusă.
Câteva studii s-au axat pe dezvoltarea metodelor de învățare a mașinilor care pot recunoaște pacienții cu BECT. Noul studiu, care include cercetători de la Universitatea de Stat din Georgia, a propus o nouă metodă de clasificare care combină predicțiile a trei tipuri diferite de date privind imagistica la nivelul creierului caracteristici artizanale (51 caracteristici ale creierului asociate bolii) din RMN, RMN și fMRI.
Cercetătorii au trecut datele de imagistică prin intermediul a trei metode diferite de învățare a mașinilor, incluzând două rețele profilactice neuronale special concepute și apoi combinarea rezultatelor într-o rețea neuronală de luare a deciziei finale pentru a determina dacă un pacient are BECT. Ei sugerează că îmbinarea datelor din mai multe puncte de vedere ar putea oferi informații complementare și ar îmbunătăți diagnosticarea acestei forme comune de epilepsie la copii, potrivit Eurekalert.org.
Echipa de cercetare a folosit date de la spitalul West China din Chengdu, care a inclus 40 de pacienți cu BECT și 40 de persoane sănătoase. Oamenii de știință au aplicat algoritmul de învățare profund existent, dar l-au modificat pentru a corespunde nevoilor acestui studiu.
,,Constatările ar putea ajuta la detectarea timpurie a epilepsiei parțiale benigne. Detectarea precoce înseamnă tratamentul precoce. Tratamentul precoce înseamnă o mai bună sănătate pentru acești copii ", a spus dr. Yi Pan, profesor de informatică și presedinte al Departamentului de Informatică în Georgia, autorul corespunzator al studiului.
Fiți la curent cu ultimele noutăți. Urmăriți DCMedical și pe Google News
Te-a ajutat acest articol?
Urmărește pagina de Facebook DCMedical și pagina de Instagram DCMedical Doza de Sănătate și accesează mai mult conținut util pentru sănătatea ta, prevenția și tratarea bolilor, măsuri de prim ajutor și sfaturi utile de la medici și pacienți.
