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1. WO2020223354 - MEDIAN POWER SPECTROGRAPHIC IMAGES AND DETECTION OF SEIZURE

Publication Number WO/2020/223354
Publication Date 05.11.2020
International Application No. PCT/US2020/030482
International Filing Date 29.04.2020
IPC
A61B 5/048 2006.01
AHUMAN NECESSITIES
61MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
BDIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
5Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
04Measuring bioelectric signals of the body or parts thereof
0476Electroencephalography
048Detecting the frequency distribution of signals
A61B 5/00 2006.01
AHUMAN NECESSITIES
61MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
BDIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
5Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
A61B 5/04 2006.01
AHUMAN NECESSITIES
61MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
BDIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
5Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
04Measuring bioelectric signals of the body or parts thereof
A61B 5/0478 2006.01
AHUMAN NECESSITIES
61MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
BDIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
5Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
04Measuring bioelectric signals of the body or parts thereof
0476Electroencephalography
0478Electrodes specially adapted therefor
G16H 40/63 2018.01
GPHYSICS
16INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
HHEALTHCARE INFORMATICS, i.e. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY SPECIALLY ADAPTED FOR THE HANDLING OR PROCESSING OF MEDICAL OR HEALTHCARE DATA
40ICT specially adapted for the management or administration of healthcare resources or facilities; ICT specially adapted for the management or operation of medical equipment or devices
60for the operation of medical equipment or devices
63for local operation
Applicants
  • CORNELL UNIVERSITY [US]/[US]
Inventors
  • YAN, Peter
  • GRINSPAN, Zachary
Agents
  • GROLZ, Edward W.
Priority Data
62/839,85329.04.2019US
Publication Language English (EN)
Filing Language English (EN)
Designated States
Title
(EN) MEDIAN POWER SPECTROGRAPHIC IMAGES AND DETECTION OF SEIZURE
(FR) IMAGES SPECTROGRAPHIQUES DE PUISSANCE MÉDIANE ET DÉTECTION DE CRISE D'ÉPILEPSIE
Abstract
(EN)
Systems, methods and programs for processing EEG data for display and/or automatically detecting a seizure in a patient based on one or more spectrograms created from the EEG data. EEG data from a patient may be paired into channels based on electrode locations. Spectrograms are generated from EEG data from channels, respectively. The spectrograms of different channels are grouped and a median power spectrogram (MPS) is calculated for the group. The MPS may be used to automatically determine whether the patient had a seizure by applying a machined learned model (ML) model. The ML model is trained and tested using historical EEG data from a plurality of patients. The MPS or a relationship between a plurality of MPS of different groups may be displayed on a bedside monitor in real-time for viewing by a bedside clinician.
(FR)
La présente invention concerne des systèmes, des procédés et des programmes pour traiter des données d'électroencéphalogramme (EEG) pour un affichage et/ou détecter automatiquement une crise d'épilepsie chez un patient sur la base d'un ou plusieurs spectrogrammes créés à partir des données d'EEG. Des données d'EEG provenant d'un patient peuvent être appariées dans des canaux sur la base d'emplacements d'électrodes. Des spectrogrammes sont générés à partir de données d'EEG provenant de canaux, respectivement. Les spectrogrammes de différents canaux sont regroupés et un spectrogramme de puissance médiane (MPS) est calculé pour le groupe. Le MPS peut être utilisé pour déterminer automatiquement si le patient a eu ou non une crise d'épilepsie par application d'un modèle de modèle ayant fait l'objet d'un apprentissage machine (ML). Le modèle ML est entraîné et testé à l'aide de données d'EEG historiques provenant d'une pluralité de patients. Le MPS ou une relation entre une pluralité de MPS de différents groupes peut être affiché(e) sur un dispositif de surveillance de chevet en temps réel pour une visualisation par un clinicien au chevet du patient.
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