| Epilepsia. 2018 Jun;59 Suppl 1:42-47. doi: 10.1111/epi.14047.
Multimodal seizure detection: A review.
Leijten FSS1; Dutch TeleEpilepsy Consortium.
Collaborators (18)
van Andel J, Ungureanu C, Arends J, Tan F, van Dijk J, Petkov G, Kalitzin S, Gutter T, de Weerd A, Vledder B, Thijs R, van Thiel G, Roes K, Hofstra W, Lazeron R, Cluitmans P, Ballieux M, de Groot M.Author information
1Department of Neurology, Brain Center Rudolf Magnus, University Medical Center Utrecht, Utrecht, The Netherlands.
Abstract
A review is given on the combined use of multiple modalities in non electroencephalography (EEG)-based detection of motor seizures in children and adults. A literature search of papers was done on multimodal seizure detection with extraction of data on type of modalities, study design and algorithm, sensitivity, false detection rate, and seizure types. Evidence of superiority was sought for using multiple instead of single modalities. Seven papers were found from 2010 to 2017, mostly using contact sensors such as accelerometers (n = 5), electromyography (n = 2), heart rate (n = 2), electrodermal activity (n = 1), and oximetry (n = 1). Remote sensors included video, radar, movement, and sound. All studies but one were in-hospital, with video-EEG as a gold standard. Algorithms were based on physiology and supervised machine learning, but did not always include a separate test dataset. Sensitivity ranged from 4% to 100% and false detection rate from 0.25 to 20 per 8 hours. Tonic-clonic seizure detection performed best. False detections tended to be restricted to a minority (16%-30%) of patients. Use of multiple sensors increased sensitivity; false detections decreased in one study, but increased in another. These preliminary studies suggest that detection of tonic-clonic seizures might be feasible, but larger field studies are required under more rigorous design that precludes bias.
Generic algorithms probably suffice for the majority of patients.
www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/29873832
Rilevamento di sequestro multimodale: una revisione.
Leijten FSS 1 ; Consorzio olandese TeleEpilepsy .
Collaboratori (18)
van Andel J , Ungureanu C , Arends J , Tan F , van Dijk J , Petkov G , Kalitzin S , Gutter T , de Weerd A , Vledder B , Thijs R , van Thiel G , Roes K , Hofstra W , Lazeron R , Cluitmans P , Ballieux M , de Groot M.
Informazioni sull'autore
1 Dipartimento di Neurologia, Brain Center Rudolf Magnus, University Medical Center Utrecht, Utrecht, Paesi Bassi.
Astratto
Viene fornita una revisione sull'uso combinato di più modalità nella rilevazione non elettroencefalografica (EEG) delle crisi motorie nei bambini e negli adulti. Una ricerca bibliografica di documenti è stata fatta sulla rilevazione di sequenze multimodali con estrazione di dati su tipo di modalità, progettazione dello studio e algoritmo, sensibilità, tasso di falsi rilevamento e tipi di crisi. È stata richiesta evidenza di superiorità per l'utilizzo di modalità multiple anziché singole. Sono stati trovati sette documenti dal 2010 al 2017, per lo più usando sensori di contatto come gli accelerometri (n = 5), elettromiografia (n = 2), frequenza cardiaca (n = 2), attività elettrodermica (n = 1) e ossimetria (n = 1). I sensori remoti includevano video, radar, movimento e suono. Tutti gli studi tranne uno erano in ospedale, con l'EEG video come gold standard. Gli algoritmi erano basati sulla fisiologia e sull'apprendimento automatico supervisionato, ma non sempre includevano un set di dati di test separato. La sensibilità variava dal 4% al 100% e il tasso di rilevamento falso da 0,25 a 20 per 8 ore. Il rilevamento delle crisi tonico-cloniche è stato il migliore. I falsi rilevamenti tendevano a essere limitati a una minoranza (16% -30%) dei pazienti. L'uso di più sensori aumenta la sensibilità; i falsi rilevamenti diminuivano in uno studio, ma aumentavano in un altro. Questi studi preliminari suggeriscono che il rilevamento delle convulsioni tonico-cloniche potrebbe essere fattibile, ma studi di campo più ampi sono richiesti sotto un disegno più rigoroso che preclude la parzialità. Gli algoritmi generici sono probabilmente sufficienti per la maggior parte dei pazienti.
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