നേട്ടങ്ങൾ:
- ഇഇജി റെക്കോർഡിംഗുകളിൽ ആർട്ടിഫാക്റ്റ് നീക്കം ചെയ്യൽ, ഇവൻ്റ് കണ്ടെത്തൽ, ഫീച്ചർ എക്സ്ട്രാക്ഷൻ എന്നിവയിൽ ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇൻ്റലിജൻസ് വർക്ക്ഫ്ലോ സൃഷ്ടിക്കാനുള്ള കഴിവ്
- EEG-യുടെ കുറഞ്ഞ സിഗ്നൽ-ടു-നോയ്സ് അനുപാതത്തിൻ്റെയും സ്ഥിരീകരണത്തിലെ ഉയർന്ന വ്യതിയാനത്തിൻ്റെയും സ്വാധീനം തിരിച്ചറിയാനുള്ള കഴിവ്
- ന്യൂറോസിഗ്നൽ AI ഔട്ട്പുട്ടുകൾ ക്ലിനിക്കൽ ന്യൂറോഫിസിയോളജിസ്റ്റിൻ്റെ അംഗീകാരത്തോടെ പരിശോധിക്കണമെന്ന് വിശദീകരിക്കാനുള്ള കഴിവ്
ഇലക്ട്രോഎൻസെഫലോഗ്രഫി (ഇഇജി; ഇംഗ്ലീഷ് ഇലക്ട്രോഎൻസെഫലോഗ്രഫി) എന്നത് തലയോട്ടിയിൽ ഇലക്ട്രോഡുകൾ ഉപയോഗിച്ച് തലച്ചോറിൻ്റെ വൈദ്യുത പ്രവർത്തനത്തിൻ്റെ റെക്കോർഡിംഗ് ആണ്. അപസ്മാരം രോഗനിർണയം മുതൽ ഉറക്ക ഘട്ടം വരെ, തീവ്രപരിചരണ നിരീക്ഷണം മുതൽ മസ്തിഷ്ക-കമ്പ്യൂട്ടർ ഇൻ്റർഫേസുകൾ വരെയുള്ള വിവിധ മേഖലകളിൽ EEG ഉപയോഗിക്കുന്നു. എന്നാൽ ഇത് ഒരു ഇസിജിയേക്കാൾ വളരെ വെല്ലുവിളി നിറഞ്ഞ സിഗ്നലാണ്: അതിൻ്റെ വ്യാപ്തി മൈക്രോവോൾട്ടുകളുടെ ക്രമത്തിലാണ് (ഒരു വോൾട്ടിൻ്റെ ദശലക്ഷത്തിലൊരംശം), അതായത് ഇത് ശബ്ദം പോലെ ചെറുതാണ്. ഈ കുറഞ്ഞ സിഗ്നൽ-ടു-നോയ്സ് അനുപാതം (ചുരുക്കത്തിൽ SNR; ശബ്ദത്തിലേക്കുള്ള ഉപയോഗപ്രദമായ സിഗ്നലിൻ്റെ ആപേക്ഷിക ശക്തി) EEG-യെ ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇൻ്റലിജൻസിന് ആകർഷകവും അപകടകരവുമാക്കുന്നു. ഈ യൂണിറ്റിൽ, EEG വർക്ക്ഫ്ലോ, പുരാവസ്തുക്കളുടെ പ്രശ്നം, ന്യൂറോഫിസിയോളജിസ്റ്റിൻ്റെ അംഗീകാരം എന്തുകൊണ്ട് ഒഴിച്ചുകൂടാനാവാത്തതാണ്.
തുടക്കം മുതൽ പ്രസ്താവിക്കാം: ഒരു EEG മോഡൽ "പിടുത്തം സാധ്യമാണ്" എന്ന് പറഞ്ഞേക്കാം; എന്നാൽ അപസ്മാര രോഗനിർണയവും പിടിച്ചെടുക്കൽ വ്യാഖ്യാനവും ക്ലിനിക്കൽ ന്യൂറോഫിസിയോളജിസ്റ്റിൻ്റെതാണ്. ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇൻ്റലിജൻസ് രോഗനിർണയം നടത്തുന്നില്ല.
EEG പ്രോസസ്സിംഗ് ചെയിൻ
ഘട്ടം 1 - രജിസ്ട്രേഷനും അസംബ്ലിയും. EEG മൾട്ടിചാനൽ ആണ് (സാധാരണയായി 19-256 ഇലക്ട്രോഡുകൾ). ഇലക്ട്രോഡുകളുടെ സ്ഥാനം ഒരു അന്താരാഷ്ട്ര സ്റ്റാൻഡേർഡ് ഓർഡർ (10-20 സിസ്റ്റം) അനുസരിച്ചാണ് നടത്തുന്നത്. റഫറൻസ് ഇലക്ട്രോഡുകളുമായി ബന്ധപ്പെട്ട് സിഗ്നലുകൾ വായിക്കുന്നു; മൗണ്ടിംഗ് തിരഞ്ഞെടുക്കൽ വ്യാഖ്യാനത്തെ ബാധിക്കുന്നു.
ഘട്ടം 2 - ആർട്ടിഫാക്റ്റ് വേർതിരിച്ചെടുക്കൽ. EEG മലിനീകരണത്തിൻ്റെ ഉറവിടങ്ങൾ സമൃദ്ധമാണ്: മിന്നുന്നതും കണ്ണുകളുടെ ചലനവും, പേശികളുടെ പ്രവർത്തനം (പ്രത്യേകിച്ച് താടിയെല്ലും കഴുത്തും), ഹൃദയമിടിപ്പ്, വിയർക്കൽ, ഇലക്ട്രോഡ് സമ്പർക്കം, ഗ്രിഡ് ഇടപെടൽ. ഈ പുരാവസ്തുക്കൾ യഥാർത്ഥ മസ്തിഷ്ക തരംഗങ്ങളെ അനുകരിക്കാൻ കഴിയും. ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇൻ്റലിജൻസ് ഫ്ലാഗിംഗ്, സ്വതന്ത്ര ഘടക വിശകലനം തുടങ്ങിയ രീതികളിലൂടെ ആർട്ടിഫാക്ച്വൽ സെഗ്മെൻ്റുകൾ വൃത്തിയാക്കാൻ സഹായിക്കുന്നു.
ഘട്ടം 3 - ഫീച്ചർ എക്സ്ട്രാക്ഷൻ. EEG സാധാരണയായി ഫ്രീക്വൻസി ബാൻഡുകളായി തിരിച്ചിരിക്കുന്നു: ഡെൽറ്റ (സ്ലോ, ഗാഢനിദ്ര), തീറ്റ, ആൽഫ (വിശ്രമം), ബീറ്റ (ഉണർന്നിരിക്കുന്ന ശ്രദ്ധ), ഗാമ. ബാൻഡ് ശക്തികളും കണക്റ്റിവിറ്റി അളവുകളും ഇവൻ്റുമായി ബന്ധപ്പെട്ട പ്രതികരണങ്ങളും സവിശേഷതകളായി ഉപയോഗിക്കുന്നു.
ഘട്ടം 4 - സംഭവം കണ്ടെത്തൽ/വർഗ്ഗീകരണം. പിടിച്ചെടുക്കൽ പ്രവർത്തനം, സ്പൈക്ക്-വേവ് ഡിസ്ചാർജ് അല്ലെങ്കിൽ ഉറക്ക ഘട്ടം പോലുള്ള സംഭവങ്ങൾ മോഡൽ നിർദ്ദേശിക്കുന്നു. ടൈംസ്റ്റാമ്പ് ചെയ്ത മാർക്കുകളും ടാഗുകളും ആണ് ഔട്ട്പുട്ട്.
ഘട്ടം 5 - വിദഗ്ധ വിലയിരുത്തൽ. ക്ലിനിക്കൽ ന്യൂറോഫിസിയോളജിസ്റ്റിലേക്ക് അടയാളങ്ങൾ അവതരിപ്പിക്കുന്നു; വിദഗ്ദ്ധൻ സ്ഥിരീകരിക്കുന്നു, ശരിയാക്കുന്നു അല്ലെങ്കിൽ നിരസിക്കുന്നു. അഭിപ്രായം വിദഗ്ധർക്കുള്ളതാണ്.
എന്തുകൊണ്ടാണ് EEG പരിശോധന വളരെ ബുദ്ധിമുട്ടുള്ളത്?
മൂന്ന് കാരണങ്ങൾ ഇഇജിയെ പ്രത്യേകിച്ച് ദുർബലമാക്കുന്നു. ആദ്യം, കുറഞ്ഞ എസ്എൻആർ: യഥാർത്ഥ സിഗ്നൽ ശബ്ദത്തിൽ മറഞ്ഞിരിക്കുന്നു, മോഡലിന് ശബ്ദത്തെ ഒരു പാറ്റേണായി എളുപ്പത്തിൽ തെറ്റിദ്ധരിപ്പിക്കാം. രണ്ടാമതായി, ഉയർന്ന വ്യതിയാനം: ഒരേ വ്യക്തിയുടെ EEG പോലും ജാഗ്രത, മരുന്ന്, പ്രായം എന്നിവയിൽ വ്യത്യാസപ്പെട്ടിരിക്കുന്നു; വ്യക്തികൾ തമ്മിലുള്ള വ്യത്യാസം ഇതിലും വലുതാണ്. മൂന്നാമതായി, റഫറൻസ് അനിശ്ചിതത്വം: പിടിച്ചെടുക്കൽ (ഇൻ്ററോബ്സർവർ വേരിയബിലിറ്റി) പോലുള്ള സംഭവങ്ങളുടെ "സ്വർണ്ണ നിലവാരം" അടയാളപ്പെടുത്തുന്നതിൽ വിദഗ്ധർ പോലും എല്ലായ്പ്പോഴും യോജിക്കുന്നില്ല. ഇവ മൂന്നും കൂടിച്ചേർന്നാൽ, ലബോറട്ടറിയിൽ ആകർഷകമായി തോന്നുന്ന ഒരു EEG പാറ്റേൺ യഥാർത്ഥ ക്ലിനിക്കിൽ എളുപ്പത്തിൽ തകരുന്നു.
മൂന്ന് മിനി കേസുകൾ: അക്കങ്ങൾ പ്രകാരം
കേസ് 1 - മിന്നിമറയുന്നത് ഒരു പിടുത്തത്തെ അനുകരിക്കുന്നു. ഒരു കുട്ടി രോഗിയുടെ മുൻഭാഗത്തെ സ്പൈക്കുകളും തരംഗങ്ങളും ഒരു മിന്നൽ കണ്ടെത്തൽ മോഡൽ മിന്നലായി തെറ്റിദ്ധരിച്ചു, മിനിറ്റിൽ നിരവധി തെറ്റായ സിഗ്നലുകൾ പുറപ്പെടുവിക്കുന്നു. ഈ അടയാളങ്ങൾ കണ്ണ് കനാലുകളിൽ കൂടിച്ചേർന്ന് പുരാവസ്തു വേർതിരിക്കുന്നതായി സ്പെഷ്യലിസ്റ്റ് കണ്ടു. മോഡൽ അടയാളം നിർമ്മിച്ചു, വിദഗ്ദ്ധൻ യാഥാർത്ഥ്യം വേർതിരിച്ചെടുത്തു.
കേസ് 2 - സ്ലീപ്പ് സ്റ്റേജിംഗിൽ സമയം ലാഭിക്കുന്നു. ഒരു സ്ലീപ്പ് ലബോറട്ടറി രാത്രി മുഴുവൻ 30 സെക്കൻഡ് സെഗ്മെൻ്റുകളിൽ സ്വമേധയാ ഘട്ടം ഘട്ടമായുള്ള റെക്കോർഡിംഗുകൾ; ഓരോ റെക്കോർഡിംഗിലും ഏകദേശം 2 മണിക്കൂർ. AI പ്രീ-സ്റ്റേജിംഗ് ഈ സമയം 35 മിനിറ്റായി കുറച്ചു; മോഡൽ അവ്യക്തമാക്കിയ സ്ലൈസുകളും ട്രാൻസിഷനുകളും മാത്രമാണ് ടെക്നീഷ്യൻ പരിശോധിച്ചത്. സ്പെഷ്യലിസ്റ്റ് അന്തിമ സ്റ്റേജിംഗ് റിപ്പോർട്ട് അംഗീകരിച്ചു.
കേസ് 3 - ബാഹ്യ മൂല്യനിർണ്ണയത്തിൽ ഇടിവ്. പിടിച്ചെടുക്കൽ കണ്ടെത്തൽ മോഡൽ വികസിപ്പിച്ച കേന്ദ്രത്തിൽ 90% സെൻസിറ്റിവിറ്റി കാണിച്ചു; മറ്റൊരു ഇലക്ട്രോഡും റെക്കോർഡിംഗ് ഉപകരണവും ഉപയോഗിച്ച് മറ്റൊരു ആശുപത്രി ശേഖരിച്ച ഡാറ്റയിൽ ഇത് 68% ആയി കുറഞ്ഞു. ഇലക്ട്രോഡുകളുടെ എണ്ണം, സാംപ്ലിംഗ് നിരക്ക്, രോഗിയുടെ പ്രൊഫൈൽ എന്നിവ വ്യത്യാസപ്പെട്ടിരിക്കുന്നു. മോഡൽ ഉപയോഗിക്കുന്ന ഓരോ പരിതസ്ഥിതിയിലും പുനർമൂല്യനിർണയം നടത്തുന്നതുവരെ അത് വിശ്വസനീയമായി കണക്കാക്കാൻ കഴിയില്ല.
ദുർബലമായ പ്രോംപ്റ്റ് / ശക്തമായ പ്രോംപ്റ്റ്
ശ്രദ്ധിക്കുക: EEG റിപ്പോർട്ട്/ഫീച്ചർ ടെക്സ്റ്റ് എഡിറ്റുചെയ്യുന്നതിന് ഇനിപ്പറയുന്ന നിർദ്ദേശങ്ങൾ സഹായകരമാണ്; വെരിഫൈഡ് സോഫ്റ്റ്വെയറിൻ്റെയും ന്യൂറോഫിസിയോളജിസ്റ്റിൻ്റെയും പ്രവർത്തനമാണ് റോ ഇഇജി വ്യാഖ്യാനം.
ദുർബലമായ പ്രോംപ്റ്റ്:
ഈ ഇഇജിയിൽ അപസ്മാരം ഉണ്ടോ?[സവിശേഷതകൾ]
ശക്തമായ നിർദ്ദേശം:
നിങ്ങളുടെ പങ്ക്: നിങ്ങൾ ഒരു ന്യൂറോ സിഗ്നൽ വിശകലന സഹായിയാണ് (നിങ്ങൾ രോഗനിർണയം നടത്തുന്നില്ല). ഇനിപ്പറയുന്ന അജ്ഞാത EEG സംഗ്രഹ സവിശേഷതകൾ വിലയിരുത്തുക: - ബാൻഡ് ശക്തികളും ഇവൻ്റ് സിഗ്നലുകളും പട്ടികപ്പെടുത്തുക, അവയെ വ്യാഖ്യാനിക്കുക, പക്ഷേ രോഗനിർണയം നടത്തരുത്. - ഓരോ ഇവൻ്റ് ചിഹ്നത്തിനും, "ആർട്ടിഫാക്റ്റ് ഉണ്ടാകുമോ?" കോളം ചേർക്കുക (കണ്ണ്/പേശി/ഗ്രിഡ്).- അവ്യക്തതകൾ വ്യക്തമായി എഴുതുക; കുറഞ്ഞ SNR മുന്നറിയിപ്പ് ചേർക്കുക.- അവസാനം ന്യൂറോ ഫിസിയോളജിസ്റ്റ് റോ റെക്കോർഡിംഗിൽ സ്ഥിരീകരിക്കേണ്ട 3 പോയിൻ്റുകൾ പട്ടികപ്പെടുത്തുക. അജ്ഞാത സവിശേഷതകൾ:[ബാൻഡ് ശക്തികൾ, ഇവൻ്റ് ടൈംസ്റ്റാമ്പുകൾ, ചാനൽ വിവരങ്ങൾ]
പകർത്താവുന്ന നാല് ടെംപ്ലേറ്റുകൾ
1) ബാൻഡ് ശക്തി സംഗ്രഹം:
ഇനിപ്പറയുന്ന EEG ബാൻഡ് പവറുകൾ (ഡെൽറ്റ, തീറ്റ, ആൽഫ, ബീറ്റ) പട്ടികപ്പെടുത്തുക, ഉണർന്നിരിക്കുന്ന അവസ്ഥയിൽ അവയുടെ വിശ്വാസ്യത വിലയിരുത്തുക. രോഗനിർണയം നടത്തരുത്. ഡാറ്റ: [മൂല്യങ്ങൾ]
2) ആർട്ടിഫാക്റ്റ് സാധ്യത പരിശോധന:
ഈ സംഭവത്തിൻ്റെ ഓരോ അടയാളങ്ങൾക്കും, കണ്ണ്/പേശി/നെറ്റ്വർക്ക് ആർട്ടിഫാക്റ്റിൻ്റെ സാധ്യത താഴ്ന്ന/ഇടത്തരം/ഉയർന്നതായി അടയാളപ്പെടുത്തി നിങ്ങളുടെ യുക്തി എഴുതുക. അടയാളങ്ങൾ: [ലിസ്റ്റ്]
3) സ്ലീപ്പ് സ്റ്റേജിംഗ് QC:
ചുവടെയുള്ള AI സ്ലീപ്പ് സ്റ്റേജിംഗ് ഔട്ട്പുട്ടിൽ പെട്ടെന്നുള്ള/സാധ്യതയില്ലാത്ത സംക്രമണങ്ങൾ (ഉദാ. REM-ൽ നിന്ന് ഗാഢനിദ്രയിലേക്ക് കുതിക്കുക) അടയാളപ്പെടുത്തുക; ടെക്നീഷ്യൻ നിയന്ത്രണം ആവശ്യമായ ലിസ്റ്റ് സ്ലൈസുകൾ. ഔട്ട്പുട്ട്: [സ്റ്റേജിംഗ്]
4) ബാഹ്യ പരിശോധന പ്ലാൻ:
ഒരു EEG ഇവൻ്റ് കണ്ടെത്തൽ മോഡലിനായി ഒരു ഡ്രാഫ്റ്റ് ബാഹ്യ മൂല്യനിർണ്ണയ പ്ലാൻ എഴുതുക: വ്യത്യസ്ത എണ്ണം ഉപകരണങ്ങൾ/ഇലക്ട്രോഡുകൾ, ഇൻ്റർഒബ്സർവർ കരാർ (കപ്പ), എസ്എൻആർ, ആർട്ടിഫാക്റ്റ് ടെസ്റ്റുകൾ. വ്യക്തിഗത മൂല്യനിർണ്ണയ പോയിൻ്റുകൾ അടയാളപ്പെടുത്തുക.
മോഡലിൻ്റെ റോൾ: ടാസ്ക് തരം അനുസരിച്ച്
ടാസ്ക് തരം
AI സംഭാവന
വിമർശനം
സ്ഥിരീകരണം
ആർട്ടിഫാക്റ്റ് അടയാളപ്പെടുത്തൽ
ഉയർന്നത്
താഴ്ന്ന
വിദഗ്ധ അവലോകനം
ബാൻഡ്/സവിശേഷത വേർതിരിച്ചെടുക്കൽ
ഉയർന്നത്
ഇടത്തരം
ഫിസിയോളജിക്കൽ പ്ലാസിബിലിറ്റി
സ്ലീപ്പ് സ്റ്റേജിംഗ് പ്രാഥമിക ജോലി
ഉയർന്നത്
ഇടത്തരം
വിദഗ്ധ അംഗീകാരം
പിടിച്ചെടുക്കലിന് മുമ്പുള്ള കണ്ടെത്തൽ
ഇടത്തരം
ഉയർന്നത്
ന്യൂറോഫിസിയോളജിസ്റ്റ് + റോ റെക്കോർഡിംഗ്
ഡയഗ്നോസ്റ്റിക് തീരുമാനം
പരിമിതപ്പെടുത്തിയിരിക്കുന്നു
വളരെ ഉയർന്നത്
പൂർണ്ണ വിദഗ്ധ അംഗീകാരം
നുറുങ്ങ്: EEG-യിലെ ഒരു പാറ്റേൺ സിഗ്നേച്ചറിനെ ആശ്രയിക്കുന്നതിന് മുമ്പ്, ആ സിഗ്നലിൻ്റെ താൽക്കാലിക ഓവർലാപ്പ് കണ്ണ്, പേശി ചാനലുകൾ എന്നിവ പരിശോധിക്കുക. പിടിച്ചെടുക്കലായി തോന്നുന്ന മിക്ക പ്രവർത്തനങ്ങളും യഥാർത്ഥത്തിൽ ജൈവ പുരാവസ്തുവാണ്.
മുന്നറിയിപ്പ്: EEG മോഡലുകൾ കുറച്ച് രോഗികളിൽ നിന്ന് ശേഖരിക്കുന്ന ഡാറ്റയിൽ പരിശീലിപ്പിക്കപ്പെടുമ്പോൾ, അവ വ്യക്തിഗത-നിർദ്ദിഷ്ട പാറ്റേണുകൾ ഓവർഫിറ്റ് (മനഃപാഠമാക്കുകയും) പുതിയ രോഗികളിൽ തകരുകയും ചെയ്യുന്നു. ഉയർന്ന ലബോറട്ടറി പ്രകടനം യഥാർത്ഥ ക്ലിനിക്കൽ വിജയത്തിന് യാതൊരു ഉറപ്പുമില്ല; ബാഹ്യ മൂല്യനിർണ്ണയം അത്യാവശ്യമാണ്.
സാധാരണ തെറ്റുകൾ
- മസ്തിഷ്ക സിഗ്നലായി ആർട്ടിഫാക്റ്റ് തെറ്റിദ്ധരിക്കുന്നു. കണ്ണിറുക്കലും പേശികളുടെ പ്രവർത്തനവും ഒരു അപസ്മാരത്തെ അനുകരിക്കുന്നു; ചാനൽ ഓവർലാപ്പ് പരിശോധിക്കണം.
- കുറഞ്ഞ SNR അവഗണിക്കുന്നു. ശബ്ദത്തിലെ ഒരു ദുർബലമായ സിഗ്നൽ മോഡലിനെ എളുപ്പത്തിൽ തെറ്റിദ്ധരിപ്പിക്കുന്നു.
- ഒരു കേന്ദ്രത്തിൽ പരിശോധന. വ്യത്യസ്ത ഉപകരണവും ഇലക്ട്രോഡ് ലേഔട്ടും പ്രകടനം കുറയ്ക്കുന്നു.
- ഇൻ്റർഒബ്സർവർ വേരിയബിളിറ്റി അവഗണിക്കുന്നു. റഫറൻസ് തന്നെ അവ്യക്തമാണെങ്കിൽ മോഡൽ മെട്രിക്സ് തെറ്റിദ്ധരിപ്പിക്കുന്നതാണ്.
- വിദഗ്ദ്ധനെ ഇല്ലാതാക്കുന്നു. അടയാളങ്ങൾ പിന്തുണയാണ്; പിടിച്ചെടുക്കലും രോഗനിർണയത്തിൻ്റെ വ്യാഖ്യാനവും സ്പെഷ്യലിസ്റ്റിൻ്റെതാണ്.
ചുരുക്കത്തിൽ
- EEG ഒരു മൾട്ടി-ചാനൽ, കുറഞ്ഞ SNR ഉള്ള മൈക്രോവോൾട്ട് സിഗ്നലാണ്; ഇത് പുരാവസ്തുക്കളോട് അങ്ങേയറ്റം വിധേയമാണ്.
- അസംബ്ലി, ആർട്ടിഫാക്റ്റ് എക്സ്ട്രാക്ഷൻ, ഫീച്ചർ എക്സ്ട്രാക്ഷൻ, ഇവൻ്റ് കണ്ടെത്തൽ എന്നിവ വർക്ക്ഫ്ലോയിൽ അടങ്ങിയിരിക്കുന്നു.
- കുറഞ്ഞ എസ്എൻആർ, ഉയർന്ന വേരിയബിളിറ്റി, റഫറൻസ് അനിശ്ചിതത്വം എന്നിവ സ്ഥിരീകരണം ബുദ്ധിമുട്ടാക്കുന്നു.
- അവ ഉപയോഗിക്കുന്ന ഓരോ ഉപകരണത്തിലും പോപ്പുലേഷനിലും മോഡലുകൾ വീണ്ടും മൂല്യനിർണ്ണയം ചെയ്യണം.
- പിടിച്ചെടുക്കലും ഡയഗ്നോസ്റ്റിക് വ്യാഖ്യാനവും ക്ലിനിക്കൽ ന്യൂറോഫിസിയോളജിസ്റ്റിൻ്റെതാണ്; AI രോഗനിർണയം നടത്തുന്നില്ല.
ആപ്ലിക്കേഷൻ ടാസ്ക്
ഒരു സാങ്കൽപ്പിക EEG ഇവൻ്റ് കണ്ടെത്തൽ സാഹചര്യം തിരഞ്ഞെടുക്കുക (ഉദാ. പിടിച്ചെടുക്കൽ മുൻകൂട്ടി കണ്ടെത്തൽ). മോഡൽ നിർമ്മിക്കുന്ന അഞ്ച് ഇവൻ്റ് സിഗ്നേച്ചറുകൾ ലിസ്റ്റുചെയ്ത് ഓരോന്നിനും "ഇതൊരു പുരാവസ്തു ആയിരിക്കുമോ?" കോളം പൂരിപ്പിക്കുക (കണ്ണ്/പേശി/ഗ്രിഡ്/യഥാർത്ഥം). തുടർന്ന് ഈ മോഡലിനായി ഒരു ബാഹ്യ മൂല്യനിർണ്ണയ പദ്ധതിയുടെ മൂന്ന് ഇനങ്ങൾ എഴുതുകയും വിദഗ്ദ്ധൻ അന്തിമ തീരുമാനം എടുക്കുന്ന പോയിൻ്റ് വ്യക്തമായി അടയാളപ്പെടുത്തുകയും ചെയ്യുക.
ചെക്ക്ലിസ്റ്റ്
- [ ] EEG ഒരു താഴ്ന്ന എസ്എൻആർ, മൾട്ടി-ചാനൽ, ആർട്ടിഫാക്റ്റ് പ്രോൺ സിഗ്നൽ ആണെന്ന് എനിക്കറിയാം.
- [ ] വർക്ക്ഫ്ലോയുടെ അസംബ്ലി, ആർട്ടിഫാക്റ്റ് എക്സ്ട്രാക്ഷൻ, ഫീച്ചർ, ഇവൻ്റ് കണ്ടെത്തൽ ഘട്ടങ്ങൾ എന്നിവ ഞാൻ മനസ്സിലാക്കി.
- [ ] പുരാവസ്തുക്കൾ ഇവൻ്റുകൾ അനുകരിക്കുന്നതും ചാനൽ ഓവർലാപ്പ് നിയന്ത്രണം പ്രയോഗിക്കുന്നതും എനിക്ക് കാണാൻ കഴിയും.
- [ ] ബാഹ്യ മൂല്യനിർണ്ണയം അത്യാവശ്യമായിരിക്കുന്നത് എന്തുകൊണ്ടാണെന്ന് ഞാൻ മനസ്സിലാക്കുന്നു കൂടാതെ ഇൻ്റർഓബ്സർവർ വേരിയബിളിറ്റി ഞാൻ മനസ്സിലാക്കുന്നു.
- [ ] പിടിച്ചെടുക്കലുകളുടെയും രോഗനിർണയത്തിൻ്റെയും വ്യാഖ്യാനം സ്പെഷ്യലിസ്റ്റിൻ്റെ പക്കലുണ്ടെന്ന് ഞാൻ ആന്തരികവൽക്കരിച്ചു.