算法实时预测癫痫发作

工科学生创建了一个系统,旨在预防癫痫引起的癫痫发作,这是一种影响数百万人的神经系统疾病。

首先,该团队需要开发一种癫痫发作预测算法。学生们在预测癫痫发作方面创造了一种“非常好”的机器学习算法:它在发病前至少两分钟预测了他们数据集中的所有癫痫发作,每小时有3.9个误报。然后,该团队将此预测算法转移到运行患者数据的自定义硬件上。

“我们的系统正在尝试做的是实时预测和预防癫痫发作,”赖斯大学高级电气工程专业的Sarah Hooper说。“我们系统的第一阶段是记录大脑的神经活动。然后将该活动发送到我们的硬件,该硬件具有产生癫痫发作预测的算法。

“利用大脑产生的电信号,我们可以预测在接下来的五分钟内是否会发生癫痫发作。”

胡珀说,如果癫痫发作即将发生,那么硬件将与植入大脑的电极进行通信以应用电神经刺激,这实际上可以在癫痫发作之前停止癫痫发作。

目前的硬件是一块大型计算机主板,但该团队表示,硬件可以缩小到芯片的大小,以便植入患者的头骨上。该芯片将与颅内电极无线通信,颅内电极也正在设计中。

“三年前,该项目基本上是一个想法,”电气工程专业学生Erik Biegert说。“美国300万癫痫患者中约有三分之一对抗癫痫药物没有反应。对于这些患者而言,唯一的选择是接受手术以去除大脑中的问题; 我们希望用更少侵入性的东西取而代之。“

“就后续步骤而言,我认为最需要做的是研究设备实际上如何与输入电极进行交互以及如何将其输出传递给实际的神经刺激器,”Randy Zhang,一位资深人士说。电气工程专业。张说团队正在准备一份关于该项目的学术论文。

“我们今年真正关注的是创建处理单元和所有可以实现这一目标的机器学习智能。在更高层次上,接下来的步骤可能是充实设计并将其移动到硅芯片上,以便将其创建为实际设备,“他补充道。

“这是一项正在进行的工作,我们只是在表面上,”该团队的教师顾问Behnaam Aazhang说,他是电气和计算机工程教授。“至少距离可以开始临床试验过程的产品还有三到五到七年的时间,然后形成了商业伙伴关系,以及整个FDA批准程序。”

该项目是赖斯垂直整合项目(VIP)计划的一部分。国家科学基金会是VIP的更广泛研究项目的赞助商。Nitin Tandon是休斯敦德克萨斯大学健康科学中心的神经外科医生,也是NSF项目的联合首席研究员,为该项目提供了真正的颅内患者癫痫发作数据以及技术建议和规范。