ਲਾਭ:
- ਈਈਜੀ ਰਿਕਾਰਡਿੰਗਾਂ ਵਿੱਚ ਆਰਟੀਫੈਕਟ ਹਟਾਉਣ, ਇਵੈਂਟ ਖੋਜ ਅਤੇ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ ਕੱਢਣ ਵਿੱਚ ਨਕਲੀ ਖੁਫੀਆ ਵਰਕਫਲੋ ਬਣਾਉਣ ਦੀ ਸਮਰੱਥਾ
- ਈਈਜੀ ਦੇ ਘੱਟ ਸਿਗਨਲ-ਟੂ-ਆਵਾਜ਼ ਅਨੁਪਾਤ ਅਤੇ ਤਸਦੀਕ 'ਤੇ ਉੱਚ ਪਰਿਵਰਤਨਸ਼ੀਲਤਾ ਦੇ ਪ੍ਰਭਾਵ ਨੂੰ ਪਛਾਣਨ ਦੀ ਸਮਰੱਥਾ
- ਇਹ ਸਮਝਾਉਣ ਦੀ ਯੋਗਤਾ ਕਿ ਨਿਊਰੋਸਿਗਨਲ ਏਆਈ ਆਉਟਪੁੱਟ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਲੀਨਿਕਲ ਨਿਊਰੋਫਿਜ਼ੀਓਲੋਜਿਸਟ ਦੀ ਪ੍ਰਵਾਨਗੀ ਨਾਲ ਕੀਤੀ ਜਾਣੀ ਚਾਹੀਦੀ ਹੈ
ਇਲੈਕਟਰੋਏਂਸਫਾਲੋਗ੍ਰਾਫੀ (ਈਈਜੀ; ਅੰਗਰੇਜ਼ੀ ਇਲੈਕਟ੍ਰੋਏਂਸਫਾਲੋਗ੍ਰਾਫੀ) ਖੋਪੜੀ 'ਤੇ ਰੱਖੇ ਇਲੈਕਟ੍ਰੋਡਸ ਨਾਲ ਦਿਮਾਗ ਦੀ ਇਲੈਕਟ੍ਰੀਕਲ ਗਤੀਵਿਧੀ ਦੀ ਰਿਕਾਰਡਿੰਗ ਹੈ। EEG ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਮਿਰਗੀ ਦੇ ਨਿਦਾਨ ਤੋਂ ਲੈ ਕੇ ਸਲੀਪ ਸਟੇਜਿੰਗ ਤੱਕ, ਇੰਟੈਂਸਿਵ ਕੇਅਰ ਨਿਗਰਾਨੀ ਤੋਂ ਲੈ ਕੇ ਦਿਮਾਗ-ਕੰਪਿਊਟਰ ਇੰਟਰਫੇਸ ਤੱਕ, ਖੇਤਰਾਂ ਦੀ ਇੱਕ ਵਿਸ਼ਾਲ ਸ਼੍ਰੇਣੀ ਵਿੱਚ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ। ਪਰ ਇਹ ਇੱਕ ECG ਨਾਲੋਂ ਬਹੁਤ ਜ਼ਿਆਦਾ ਚੁਣੌਤੀਪੂਰਨ ਸਿਗਨਲ ਹੈ: ਇਸਦਾ ਐਪਲੀਟਿਊਡ ਮਾਈਕ੍ਰੋਵੋਲਟ (ਇੱਕ ਵੋਲਟ ਦਾ ਇੱਕ ਮਿਲੀਅਨਵਾਂ ਹਿੱਸਾ) ਦੇ ਕ੍ਰਮ 'ਤੇ ਹੈ, ਭਾਵ ਇਹ ਲਗਭਗ ਸ਼ੋਰ ਜਿੰਨਾ ਛੋਟਾ ਹੈ। ਇਹ ਘੱਟ ਸਿਗਨਲ-ਟੂ-ਆਵਾਜ਼ ਅਨੁਪਾਤ (ਛੋਟੇ ਲਈ SNR; ਸ਼ੋਰ ਲਈ ਉਪਯੋਗੀ ਸਿਗਨਲ ਦੀ ਸਾਪੇਖਿਕ ਤਾਕਤ) EEG ਨੂੰ ਨਕਲੀ ਬੁੱਧੀ ਲਈ ਆਕਰਸ਼ਕ ਅਤੇ ਖ਼ਤਰਨਾਕ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਇਸ ਯੂਨਿਟ ਵਿੱਚ, ਅਸੀਂ EEG ਵਰਕਫਲੋ, ਕਲਾਤਮਕ ਚੀਜ਼ਾਂ ਦੀ ਸਮੱਸਿਆ, ਅਤੇ ਨਿਊਰੋਫਿਜ਼ਿਓਲੋਜਿਸਟ ਦੀ ਮਨਜ਼ੂਰੀ ਕਿਉਂ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹੈ ਨੂੰ ਦੇਖਾਂਗੇ।
ਚਲੋ ਸ਼ੁਰੂ ਤੋਂ ਦੱਸੀਏ: ਇੱਕ ਈਈਜੀ ਮਾਡਲ ਕਹਿ ਸਕਦਾ ਹੈ "ਦੌਰੀ ਸੰਭਵ ਹੈ"; ਪਰ ਮਿਰਗੀ ਦੀ ਜਾਂਚ ਅਤੇ ਦੌਰੇ ਦੀ ਵਿਆਖਿਆ ਕਲੀਨਿਕਲ ਨਿਊਰੋਫਿਜ਼ੀਓਲੋਜਿਸਟ ਨਾਲ ਸਬੰਧਤ ਹੈ। ਆਰਟੀਫੀਸ਼ੀਅਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ ਨਿਦਾਨ ਨਹੀਂ ਕਰਦੀ।
ਈਈਜੀ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਚੇਨ
ਕਦਮ 1 — ਰਜਿਸਟ੍ਰੇਸ਼ਨ ਅਤੇ ਅਸੈਂਬਲੀ। EEG ਮਲਟੀਚੈਨਲ ਹੈ (ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ 19-256 ਇਲੈਕਟ੍ਰੋਡਜ਼)। ਇਲੈਕਟ੍ਰੋਡ ਦੀ ਪਲੇਸਮੈਂਟ ਇੱਕ ਅੰਤਰਰਾਸ਼ਟਰੀ ਮਿਆਰੀ ਆਰਡਰ (10-20 ਸਿਸਟਮ) ਦੇ ਅਨੁਸਾਰ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ। ਸੰਦਰਭ ਇਲੈਕਟ੍ਰੋਡਸ ਦੇ ਅਨੁਸਾਰੀ ਸਿਗਨਲ ਪੜ੍ਹੇ ਜਾਂਦੇ ਹਨ; ਮਾਊਂਟਿੰਗ ਚੋਣ ਵਿਆਖਿਆ ਨੂੰ ਪ੍ਰਭਾਵਿਤ ਕਰਦੀ ਹੈ।
ਕਦਮ 2 - ਆਰਟੀਫੈਕਟ ਕੱਢਣਾ। ਈਈਜੀ ਗੰਦਗੀ ਦੇ ਸਰੋਤ ਭਰਪੂਰ ਹਨ: ਝਪਕਣਾ ਅਤੇ ਅੱਖਾਂ ਦੀ ਹਰਕਤ, ਮਾਸਪੇਸ਼ੀ ਦੀ ਗਤੀਵਿਧੀ (ਖਾਸ ਕਰਕੇ ਜਬਾੜੇ ਅਤੇ ਗਰਦਨ), ਦਿਲ ਦੀ ਧੜਕਣ, ਪਸੀਨਾ ਆਉਣਾ, ਇਲੈਕਟ੍ਰੋਡ ਸੰਪਰਕ, ਅਤੇ ਗਰਿੱਡ ਦਖਲ। ਇਹ ਕਲਾਤਮਕ ਚੀਜ਼ਾਂ ਅਸਲ ਦਿਮਾਗ ਦੀਆਂ ਤਰੰਗਾਂ ਦੀ ਨਕਲ ਕਰ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ। ਆਰਟੀਫੀਸ਼ੀਅਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ ਫਲੈਗਿੰਗ ਅਤੇ ਸੁਤੰਤਰ ਕੰਪੋਨੈਂਟ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਵਰਗੇ ਤਰੀਕਿਆਂ ਦੁਆਰਾ ਕਲਾਤਮਕ ਹਿੱਸਿਆਂ ਨੂੰ ਸਾਫ਼ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਦੀ ਹੈ।
ਕਦਮ 3 - ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ ਕੱਢਣ। EEG ਨੂੰ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਬਾਰੰਬਾਰਤਾ ਬੈਂਡਾਂ ਵਿੱਚ ਵੰਡਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ: ਡੈਲਟਾ (ਹੌਲੀ, ਡੂੰਘੀ ਨੀਂਦ), ਥੀਟਾ, ਅਲਫ਼ਾ (ਆਰਾਮ), ਬੀਟਾ (ਜਾਗਦਾ ਧਿਆਨ), ਅਤੇ ਗਾਮਾ। ਬੈਂਡ ਦੀਆਂ ਸ਼ਕਤੀਆਂ, ਕਨੈਕਟੀਵਿਟੀ ਉਪਾਅ, ਅਤੇ ਇਵੈਂਟ-ਸਬੰਧਤ ਜਵਾਬ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਵਜੋਂ ਵਰਤੇ ਜਾਂਦੇ ਹਨ।
ਕਦਮ 4 - ਘਟਨਾ ਦਾ ਪਤਾ ਲਗਾਉਣਾ/ਵਰਗੀਕਰਨ। ਮਾਡਲ ਸੀਜ਼ਰ ਗਤੀਵਿਧੀ, ਸਪਾਈਕ-ਵੇਵ ਡਿਸਚਾਰਜ, ਜਾਂ ਨੀਂਦ ਦੇ ਪੜਾਅ ਵਰਗੀਆਂ ਘਟਨਾਵਾਂ ਦਾ ਸੁਝਾਅ ਦਿੰਦਾ ਹੈ। ਆਉਟਪੁੱਟ ਟਾਈਮਸਟੈਂਪਡ ਚਿੰਨ੍ਹ ਅਤੇ ਟੈਗ ਹੈ।
ਕਦਮ 5 - ਮਾਹਰ ਮੁਲਾਂਕਣ। ਸੰਕੇਤ ਕਲੀਨਿਕਲ ਨਿਊਰੋਫਿਜ਼ੀਓਲੋਜਿਸਟ ਨੂੰ ਪੇਸ਼ ਕੀਤੇ ਜਾਂਦੇ ਹਨ; ਮਾਹਰ ਪੁਸ਼ਟੀ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਠੀਕ ਕਰਦਾ ਹੈ ਜਾਂ ਅਸਵੀਕਾਰ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਟਿੱਪਣੀ ਮਾਹਰ ਲਈ ਹੈ.
EEG ਵੈਰੀਫਿਕੇਸ਼ਨ ਇੰਨੀ ਮੁਸ਼ਕਲ ਕਿਉਂ ਹੈ?
ਤਿੰਨ ਕਾਰਨ EEG ਨੂੰ ਖਾਸ ਤੌਰ 'ਤੇ ਨਾਜ਼ੁਕ ਬਣਾਉਂਦੇ ਹਨ। ਪਹਿਲਾਂ, ਘੱਟ SNR: ਅਸਲ ਸਿਗਨਲ ਰੌਲੇ ਵਿੱਚ ਲੁਕਿਆ ਹੋਇਆ ਹੈ, ਮਾਡਲ ਆਸਾਨੀ ਨਾਲ ਇੱਕ ਪੈਟਰਨ ਲਈ ਸ਼ੋਰ ਨੂੰ ਗਲਤੀ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਦੂਸਰਾ, ਉੱਚ ਪਰਿਵਰਤਨਸ਼ੀਲਤਾ: ਇੱਥੋਂ ਤੱਕ ਕਿ ਇੱਕੋ ਵਿਅਕਤੀ ਦਾ ਈਈਜੀ ਸੁਚੇਤਤਾ, ਦਵਾਈ ਅਤੇ ਉਮਰ ਦੇ ਨਾਲ ਬਦਲਦਾ ਹੈ; ਵਿਅਕਤੀਆਂ ਵਿੱਚ ਅੰਤਰ ਹੋਰ ਵੀ ਵੱਡਾ ਹੈ। ਤੀਜਾ, ਸੰਦਰਭ ਅਨਿਸ਼ਚਿਤਤਾ: ਇੱਥੋਂ ਤੱਕ ਕਿ ਮਾਹਰ ਵੀ ਹਮੇਸ਼ਾ ਦੌਰੇ (ਇੰਟਰਬਜ਼ਰਵਰ ਪਰਿਵਰਤਨਸ਼ੀਲਤਾ) ਵਰਗੀਆਂ ਘਟਨਾਵਾਂ ਦੇ "ਗੋਲਡ ਸਟੈਂਡਰਡ" ਮਾਰਕਿੰਗ 'ਤੇ ਸਹਿਮਤ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦੇ ਹਨ। ਜਦੋਂ ਇਹਨਾਂ ਤਿੰਨਾਂ ਨੂੰ ਮਿਲਾ ਦਿੱਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਇੱਕ EEG ਪੈਟਰਨ ਜੋ ਪ੍ਰਯੋਗਸ਼ਾਲਾ ਵਿੱਚ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਦਿਖਾਈ ਦਿੰਦਾ ਹੈ, ਅਸਲ ਕਲੀਨਿਕ ਵਿੱਚ ਆਸਾਨੀ ਨਾਲ ਢਹਿ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।
ਤਿੰਨ ਮਿੰਨੀ ਕੇਸ: ਨੰਬਰ ਦੁਆਰਾ
ਕੇਸ 1 - ਝਪਕਣਾ ਇੱਕ ਦੌਰੇ ਦੀ ਨਕਲ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇੱਕ ਸੀਜ਼ਰ ਡਿਟੈਕਸ਼ਨ ਮਾਡਲ ਇੱਕ ਬੱਚੇ ਦੇ ਮਰੀਜ਼ ਵਿੱਚ ਸਾਹਮਣੇ ਵਾਲੇ ਖੇਤਰਾਂ ਵਿੱਚ ਸਪਾਈਕ ਅਤੇ ਤਰੰਗਾਂ ਲਈ ਤਾਲਬੱਧ ਅੱਖਾਂ ਦੇ ਝਪਕਣ ਨੂੰ ਗਲਤ ਸਮਝਦਾ ਹੈ, ਪ੍ਰਤੀ ਮਿੰਟ ਕਈ ਝੂਠੇ ਸਿਗਨਲ ਪੈਦਾ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਮਾਹਰ ਨੇ ਦੇਖਿਆ ਕਿ ਨਿਸ਼ਾਨ ਅੱਖਾਂ ਦੀਆਂ ਨਹਿਰਾਂ ਦੇ ਨਾਲ ਓਵਰਲੈਪ ਹੋ ਗਏ ਅਤੇ ਕਲਾਤਮਕ ਨੂੰ ਵੱਖ ਕਰ ਦਿੱਤਾ। ਮਾਡਲ ਨੇ ਚਿੰਨ੍ਹ ਪੈਦਾ ਕੀਤਾ, ਮਾਹਰ ਨੇ ਅਸਲੀਅਤ ਨੂੰ ਕੱਢਿਆ.
ਕੇਸ 2 - ਸਲੀਪ ਸਟੇਜਿੰਗ ਵਿੱਚ ਸਮੇਂ ਦੀ ਬਚਤ। ਇੱਕ ਨੀਂਦ ਪ੍ਰਯੋਗਸ਼ਾਲਾ ਨੇ ਪੂਰੀ ਰਾਤ ਵਿੱਚ 30-ਸਕਿੰਟ ਦੇ ਹਿੱਸਿਆਂ ਵਿੱਚ ਰਿਕਾਰਡਿੰਗਾਂ ਨੂੰ ਦਸਤੀ ਪੜਾਅਵਾਰ ਕੀਤਾ; ਪ੍ਰਤੀ ਰਿਕਾਰਡਿੰਗ ਲਗਭਗ 2 ਘੰਟੇ। AI ਪ੍ਰੀ-ਸਟੇਜਿੰਗ ਨੇ ਇਸ ਸਮੇਂ ਨੂੰ 35 ਮਿੰਟ ਤੱਕ ਘਟਾ ਦਿੱਤਾ; ਤਕਨੀਸ਼ੀਅਨ ਨੇ ਸਿਰਫ਼ ਉਹਨਾਂ ਟੁਕੜਿਆਂ ਅਤੇ ਤਬਦੀਲੀਆਂ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕੀਤੀ ਜੋ ਮਾਡਲ ਨੇ ਅਸਪਸ਼ਟ ਛੱਡੇ ਸਨ। ਮਾਹਰ ਨੇ ਅੰਤਿਮ ਸਟੇਜਿੰਗ ਰਿਪੋਰਟ ਨੂੰ ਪ੍ਰਵਾਨਗੀ ਦਿੱਤੀ।
ਕੇਸ 3 - ਬਾਹਰੀ ਪ੍ਰਮਾਣਿਕਤਾ ਵਿੱਚ ਅਸਵੀਕਾਰ। ਇੱਕ ਦੌਰੇ ਦਾ ਪਤਾ ਲਗਾਉਣ ਵਾਲੇ ਮਾਡਲ ਨੇ ਕੇਂਦਰ ਵਿੱਚ 90% ਸੰਵੇਦਨਸ਼ੀਲਤਾ ਦਿਖਾਈ, ਜਿੱਥੇ ਇਹ ਵਿਕਸਤ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਸੀ; ਇਹ ਇੱਕ ਵੱਖਰੇ ਹਸਪਤਾਲ ਦੁਆਰਾ ਇੱਕ ਵੱਖਰੇ ਇਲੈਕਟ੍ਰੋਡ ਅਤੇ ਰਿਕਾਰਡਿੰਗ ਯੰਤਰ ਦੁਆਰਾ ਇਕੱਤਰ ਕੀਤੇ ਗਏ ਡੇਟਾ ਵਿੱਚ 68% ਤੱਕ ਘੱਟ ਗਿਆ। ਇਲੈਕਟ੍ਰੋਡਸ ਦੀ ਸੰਖਿਆ, ਨਮੂਨਾ ਲੈਣ ਦੀ ਦਰ, ਅਤੇ ਮਰੀਜ਼ ਪ੍ਰੋਫਾਈਲ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਸਨ। ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਉਦੋਂ ਤੱਕ ਭਰੋਸੇਮੰਦ ਨਹੀਂ ਮੰਨਿਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ ਜਦੋਂ ਤੱਕ ਇਸਨੂੰ ਹਰੇਕ ਵਾਤਾਵਰਣ ਵਿੱਚ ਮੁੜ ਪ੍ਰਮਾਣਿਤ ਨਹੀਂ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਇਸਨੂੰ ਵਰਤਿਆ ਜਾਵੇਗਾ।
ਕਮਜ਼ੋਰ ਪ੍ਰੋਂਪਟ / ਮਜ਼ਬੂਤ ਪ੍ਰੋਂਪਟ
ਨੋਟ: ਹੇਠਾਂ ਦਿੱਤੇ ਪ੍ਰੋਂਪਟ EEG ਰਿਪੋਰਟ/ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ ਪਾਠ ਨੂੰ ਸੰਪਾਦਿਤ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਮਦਦਗਾਰ ਹੁੰਦੇ ਹਨ; ਰਾਅ ਈਈਜੀ ਵਿਆਖਿਆ ਪ੍ਰਮਾਣਿਤ ਸੌਫਟਵੇਅਰ ਅਤੇ ਨਿਊਰੋਫਿਜ਼ੀਓਲੋਜਿਸਟ ਦਾ ਕੰਮ ਹੈ।
ਕਮਜ਼ੋਰ ਪ੍ਰੋਂਪਟ:
ਕੀ ਇਸ EEG ਵਿੱਚ ਮਿਰਗੀ ਹੈ?[ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ]
ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ ਪ੍ਰਾਉਟ:
ਤੁਹਾਡੀ ਭੂਮਿਕਾ: ਤੁਸੀਂ ਇੱਕ ਨਿਊਰੋਸਿਗਨਲ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਸਹਾਇਕ ਹੋ (ਤੁਸੀਂ ਨਿਦਾਨ ਨਹੀਂ ਹੋ)। ਨਿਮਨਲਿਖਤ ਅਗਿਆਤ EEG ਸੰਖੇਪ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਦਾ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਰੋ: - ਬੈਂਡ ਦੀਆਂ ਸ਼ਕਤੀਆਂ ਅਤੇ ਇਵੈਂਟ ਸਿਗਨਲਾਂ ਨੂੰ ਟੇਬਲ ਕਰੋ, ਉਹਨਾਂ ਦੀ ਵਿਆਖਿਆ ਕਰੋ, ਪਰ ਨਿਦਾਨ ਨਾ ਕਰੋ। - ਹਰੇਕ ਇਵੈਂਟ ਦੇ ਚਿੰਨ੍ਹ ਲਈ, "ਕੀ ਕੋਈ ਆਰਟੀਫੈਕਟ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ?" ਕਾਲਮ ਜੋੜੋ (ਅੱਖ/ਮਾਸਪੇਸ਼ੀ/ਗਰਿੱਡ)।- ਅਸਪਸ਼ਟਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਸਪਸ਼ਟ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਲਿਖੋ; ਘੱਟ SNR ਚੇਤਾਵਨੀ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰੋ।- ਅੰਤ ਵਿੱਚ ਕੱਚੀ ਰਿਕਾਰਡਿੰਗ ਵਿੱਚ ਨਿਊਰੋਫਿਜ਼ੀਓਲੋਜਿਸਟ ਨੂੰ ਪੁਸ਼ਟੀ ਕਰਨੀ ਚਾਹੀਦੀ ਹੈ 3 ਪੁਆਇੰਟਾਂ ਦੀ ਸੂਚੀ ਬਣਾਓ। ਅਗਿਆਤ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ: [ਬੈਂਡ ਤਾਕਤ, ਇਵੈਂਟ ਟਾਈਮਸਟੈਂਪ, ਚੈਨਲ ਜਾਣਕਾਰੀ]
ਚਾਰ ਕਾਪੀ ਕਰਨ ਯੋਗ ਨਮੂਨੇ
1) ਬੈਂਡ ਤਾਕਤ ਦਾ ਸੰਖੇਪ:
ਨਿਮਨਲਿਖਤ EEG ਬੈਂਡ ਸ਼ਕਤੀਆਂ (ਡੈਲਟਾ, ਥੀਟਾ, ਅਲਫ਼ਾ, ਬੀਟਾ) ਨੂੰ ਸਾਰਣੀ ਵਿੱਚ ਬਣਾਓ ਅਤੇ ਜਾਗਦੀ ਅਵਸਥਾ ਦੇ ਨਾਲ ਉਹਨਾਂ ਦੀ ਪ੍ਰਸੰਸਾਯੋਗਤਾ ਦਾ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਰੋ। ਨਿਦਾਨ ਨਾ ਕਰੋ. ਡੇਟਾ: [ਮੁੱਲ]
2) ਕਲਾਤਮਕ ਸੰਭਾਵਨਾ ਦੀ ਜਾਂਚ:
ਵਾਪਰਨ ਦੇ ਇਹਨਾਂ ਚਿੰਨ੍ਹਾਂ ਵਿੱਚੋਂ ਹਰੇਕ ਲਈ, ਅੱਖ/ਮਾਸਪੇਸ਼ੀ/ਨੈੱਟਵਰਕ ਆਰਟੀਫੈਕਟ ਦੀ ਸੰਭਾਵਨਾ ਨੂੰ ਘੱਟ/ਮੱਧਮ/ਉੱਚ ਵਜੋਂ ਚਿੰਨ੍ਹਿਤ ਕਰੋ ਅਤੇ ਆਪਣਾ ਤਰਕ ਲਿਖੋ। ਚਿੰਨ੍ਹ: [ਸੂਚੀ]
3) ਸਲੀਪ ਸਟੇਜਿੰਗ QC:
ਹੇਠਾਂ AI ਸਲੀਪ ਸਟੇਜਿੰਗ ਆਉਟਪੁੱਟ ਵਿੱਚ ਅਚਾਨਕ/ਅਸੰਭਾਵਿਤ ਤਬਦੀਲੀਆਂ (ਜਿਵੇਂ ਕਿ REM ਤੋਂ ਡੂੰਘੀ ਨੀਂਦ ਵਿੱਚ ਛਾਲ ਮਾਰੋ) ਦੀ ਨਿਸ਼ਾਨਦੇਹੀ ਕਰੋ; ਉਹਨਾਂ ਟੁਕੜਿਆਂ ਦੀ ਸੂਚੀ ਬਣਾਓ ਜਿਹਨਾਂ ਲਈ ਟੈਕਨੀਸ਼ੀਅਨ ਕੰਟਰੋਲ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। ਆਉਟਪੁੱਟ: [ਸਟੇਜਿੰਗ]
4) ਬਾਹਰੀ ਪੁਸ਼ਟੀਕਰਨ ਯੋਜਨਾ:
ਇੱਕ EEG ਇਵੈਂਟ ਖੋਜ ਮਾਡਲ ਲਈ ਇੱਕ ਡਰਾਫਟ ਬਾਹਰੀ ਪ੍ਰਮਾਣਿਕਤਾ ਯੋਜਨਾ ਲਿਖੋ: ਡਿਵਾਈਸਾਂ/ਇਲੈਕਟਰੋਡਸ ਦੀ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਸੰਖਿਆ, ਇੰਟਰਬਜ਼ਰਵਰ ਸਮਝੌਤਾ (ਕੱਪਾ), SNR, ਅਤੇ ਆਰਟੀਫੈਕਟ ਟੈਸਟ। ਵਿਅਕਤੀਗਤ ਪ੍ਰਮਾਣਿਕਤਾ ਬਿੰਦੂਆਂ ਨੂੰ ਚਿੰਨ੍ਹਿਤ ਕਰੋ।
ਮਾਡਲ ਦੀ ਭੂਮਿਕਾ: ਕੰਮ ਦੀ ਕਿਸਮ ਦੁਆਰਾ
ਕਾਰਜ ਦੀ ਕਿਸਮ
AI ਯੋਗਦਾਨ
ਆਲੋਚਨਾ
ਤਸਦੀਕ
ਆਰਟੀਫੈਕਟ ਮਾਰਕਿੰਗ
ਉੱਚ
ਘੱਟ
ਮਾਹਰ ਸਮੀਖਿਆ
ਬੈਂਡ/ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ ਕੱਢਣ
ਉੱਚ
ਮੱਧਮ
ਸਰੀਰਕ ਸੰਕਲਪਤਾ
ਸਲੀਪ ਸਟੇਜਿੰਗ ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਕੰਮ
ਉੱਚ
ਮੱਧਮ
ਮਾਹਰ ਦੀ ਮਨਜ਼ੂਰੀ
ਦੌਰੇ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਦੀ ਪਛਾਣ
ਮੱਧਮ
ਉੱਚ
ਨਿਊਰੋਫਿਜ਼ੀਓਲੋਜਿਸਟ + ਕੱਚੀ ਰਿਕਾਰਡਿੰਗ
ਡਾਇਗਨੌਸਟਿਕ ਫੈਸਲਾ
ਸੀਮਿਤ
ਬਹੁਤ ਉੱਚਾ
ਪੂਰੀ ਮਾਹਰ ਪ੍ਰਵਾਨਗੀ
ਸੰਕੇਤ: EEG ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਪੈਟਰਨ ਦਸਤਖਤ 'ਤੇ ਭਰੋਸਾ ਕਰਨ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ, ਅੱਖ ਅਤੇ ਮਾਸਪੇਸ਼ੀ ਚੈਨਲਾਂ ਦੇ ਨਾਲ ਉਸ ਸਿਗਨਲ ਦੇ ਅਸਥਾਈ ਓਵਰਲੈਪ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰੋ। ਬਹੁਤੀ ਗਤੀਵਿਧੀ ਜੋ ਦੌਰਾ ਪੈਣ ਦੀ ਜਾਪਦੀ ਹੈ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਜੈਵਿਕ ਕਲਾਤਮਕ ਹੈ।
ਸਾਵਧਾਨ: ਜਦੋਂ ਈਈਜੀ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਥੋੜ੍ਹੇ ਜਿਹੇ ਮਰੀਜ਼ਾਂ ਤੋਂ ਇਕੱਤਰ ਕੀਤੇ ਡੇਟਾ 'ਤੇ ਸਿਖਲਾਈ ਦਿੱਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ, ਤਾਂ ਉਹ ਵਿਅਕਤੀਗਤ-ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਪੈਟਰਨਾਂ ਨੂੰ ਓਵਰਫਿਟ (ਯਾਦ) ਕਰਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਨਵੇਂ ਮਰੀਜ਼ਾਂ ਵਿੱਚ ਕਰੈਸ਼ ਹੋ ਜਾਂਦੇ ਹਨ। ਉੱਚ ਪ੍ਰਯੋਗਸ਼ਾਲਾ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਸੱਚੀ ਕਲੀਨਿਕਲ ਸਫਲਤਾ ਦੀ ਕੋਈ ਗਾਰੰਟੀ ਨਹੀਂ ਹੈ; ਬਾਹਰੀ ਪ੍ਰਮਾਣਿਕਤਾ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹੈ।
ਆਮ ਗਲਤੀਆਂ
- ਦਿਮਾਗ ਦੇ ਸਿਗਨਲ ਲਈ ਆਰਟੀਫੈਕਟ ਨੂੰ ਗਲਤ ਸਮਝਣਾ. ਅੱਖ ਝਪਕਣਾ ਅਤੇ ਮਾਸਪੇਸ਼ੀ ਦੀ ਗਤੀਵਿਧੀ ਦੌਰੇ ਦੀ ਨਕਲ ਕਰਦੀ ਹੈ; ਚੈਨਲ ਓਵਰਲੈਪ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕੀਤੀ ਜਾਣੀ ਚਾਹੀਦੀ ਹੈ।
- ਘੱਟ SNR ਨੂੰ ਨਜ਼ਰਅੰਦਾਜ਼ ਕਰਨਾ। ਸ਼ੋਰ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਕਮਜ਼ੋਰ ਸਿਗਨਲ ਆਸਾਨੀ ਨਾਲ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਗੁੰਮਰਾਹ ਕਰਦਾ ਹੈ।
- ਇੱਕ ਕੇਂਦਰ ਵਿੱਚ ਤਸਦੀਕ। ਵੱਖ-ਵੱਖ ਡਿਵਾਈਸ ਅਤੇ ਇਲੈਕਟ੍ਰੋਡ ਲੇਆਉਟ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਨੂੰ ਘਟਾਉਂਦਾ ਹੈ.
- ਅੰਤਰ-ਆਬਜ਼ਰਵਰ ਪਰਿਵਰਤਨਸ਼ੀਲਤਾ ਨੂੰ ਨਜ਼ਰਅੰਦਾਜ਼ ਕੀਤਾ ਜਾ ਰਿਹਾ ਹੈ। ਜੇ ਹਵਾਲਾ ਆਪਣੇ ਆਪ ਵਿੱਚ ਅਸਪਸ਼ਟ ਹੈ ਤਾਂ ਮਾਡਲ ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ ਗੁੰਮਰਾਹਕੁੰਨ ਹਨ।
- ਮਾਹਰ ਨੂੰ ਖਤਮ. ਚਿੰਨ੍ਹ ਸਹਾਰਾ ਹਨ; ਦੌਰੇ ਅਤੇ ਨਿਦਾਨ ਦੀ ਵਿਆਖਿਆ ਮਾਹਰ ਨਾਲ ਸਬੰਧਤ ਹੈ।
ਸੰਖੇਪ ਵਿੱਚ
- ਈਈਜੀ ਇੱਕ ਮਲਟੀ-ਚੈਨਲ ਹੈ, ਘੱਟ SNR ਨਾਲ ਮਾਈਕ੍ਰੋਵੋਲਟ ਸਿਗਨਲ; ਇਹ ਕਲਾਤਮਕ ਚੀਜ਼ਾਂ ਲਈ ਬਹੁਤ ਜ਼ਿਆਦਾ ਸੰਵੇਦਨਸ਼ੀਲ ਹੈ।
- ਵਰਕਫਲੋ ਵਿੱਚ ਅਸੈਂਬਲੀ, ਆਰਟੀਫੈਕਟ ਐਕਸਟਰੈਕਸ਼ਨ, ਫੀਚਰ ਐਕਸਟਰੈਕਸ਼ਨ, ਅਤੇ ਇਵੈਂਟ ਖੋਜ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ।
- ਘੱਟ SNR, ਉੱਚ ਪਰਿਵਰਤਨਸ਼ੀਲਤਾ, ਅਤੇ ਸੰਦਰਭ ਅਨਿਸ਼ਚਿਤਤਾ ਤਸਦੀਕ ਨੂੰ ਖਾਸ ਤੌਰ 'ਤੇ ਮੁਸ਼ਕਲ ਬਣਾਉਂਦੀ ਹੈ।
- ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਹਰੇਕ ਡਿਵਾਈਸ ਅਤੇ ਆਬਾਦੀ ਵਿੱਚ ਮੁੜ ਪ੍ਰਮਾਣਿਤ ਕੀਤਾ ਜਾਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਉਹਨਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕੀਤੀ ਜਾਵੇਗੀ।
- ਸੀਜ਼ਰ ਅਤੇ ਡਾਇਗਨੌਸਟਿਕ ਵਿਆਖਿਆ ਕਲੀਨਿਕਲ ਨਿਊਰੋਫਿਜ਼ੀਓਲੋਜਿਸਟ ਨਾਲ ਸਬੰਧਤ ਹੈ; AI ਨਿਦਾਨ ਨਹੀਂ ਕਰਦਾ।
ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ ਦਾ ਕੰਮ
ਇੱਕ ਕਾਲਪਨਿਕ EEG ਘਟਨਾ ਖੋਜ ਦ੍ਰਿਸ਼ ਚੁਣੋ (ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਦੌਰਾ ਪੈਣ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਦਾ ਪਤਾ ਲਗਾਉਣਾ)। ਪੰਜ ਇਵੈਂਟ ਹਸਤਾਖਰਾਂ ਦੀ ਸੂਚੀ ਬਣਾਓ ਜੋ ਮਾਡਲ ਤਿਆਰ ਕਰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਹਰੇਕ ਲਈ ਪੁੱਛੋ, "ਕੀ ਇਹ ਇੱਕ ਕਲਾਤਮਕ ਚੀਜ਼ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ?" ਕਾਲਮ ਭਰੋ (ਅੱਖ/ਮਾਸਪੇਸ਼ੀ/ਗਰਿੱਡ/ਅਸਲ)। ਫਿਰ ਇਸ ਮਾਡਲ ਲਈ ਬਾਹਰੀ ਪ੍ਰਮਾਣਿਕਤਾ ਯੋਜਨਾ ਦੀਆਂ ਤਿੰਨ ਆਈਟਮਾਂ ਲਿਖੋ ਅਤੇ ਸਪਸ਼ਟ ਤੌਰ 'ਤੇ ਉਸ ਬਿੰਦੂ ਨੂੰ ਚਿੰਨ੍ਹਿਤ ਕਰੋ ਜਿਸ 'ਤੇ ਮਾਹਰ ਅੰਤਿਮ ਫੈਸਲਾ ਲੈਂਦਾ ਹੈ।
ਚੈੱਕਲਿਸਟ
- [ ] ਮੈਂ ਜਾਣਦਾ ਹਾਂ ਕਿ EEG ਇੱਕ ਘੱਟ SNR, ਮਲਟੀ-ਚੈਨਲ, ਅਤੇ ਆਰਟੀਫੈਕਟ-ਪ੍ਰੋਨ ਸਿਗਨਲ ਹੈ।
- [ ] ਮੈਂ ਵਰਕਫਲੋ ਦੇ ਅਸੈਂਬਲੀ, ਆਰਟੀਫੈਕਟ ਕੱਢਣ, ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ ਅਤੇ ਇਵੈਂਟ ਖੋਜ ਦੇ ਪੜਾਵਾਂ ਨੂੰ ਸਮਝਿਆ।
- [ ] ਮੈਂ ਦੇਖ ਸਕਦਾ ਹਾਂ ਕਿ ਕਲਾਕ੍ਰਿਤੀਆਂ ਘਟਨਾਵਾਂ ਦੀ ਨਕਲ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ ਅਤੇ ਚੈਨਲ ਓਵਰਲੈਪ ਕੰਟਰੋਲ ਨੂੰ ਲਾਗੂ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ।
- [ ] ਮੈਂ ਸਮਝਦਾ ਹਾਂ ਕਿ ਬਾਹਰੀ ਪ੍ਰਮਾਣਿਕਤਾ ਕਿਉਂ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹੈ ਅਤੇ ਮੈਂ ਅੰਤਰ-ਆਬਜ਼ਰਵਰ ਪਰਿਵਰਤਨਸ਼ੀਲਤਾ ਨੂੰ ਸਮਝਦਾ ਹਾਂ।
- [ ] ਮੈਂ ਅੰਦਰੂਨੀ ਤੌਰ 'ਤੇ ਸਮਝ ਲਿਆ ਹੈ ਕਿ ਦੌਰੇ ਅਤੇ ਨਿਦਾਨ ਦੀ ਵਿਆਖਿਆ ਮਾਹਰ ਕੋਲ ਰਹਿੰਦੀ ਹੈ।