Rapid annotation of seizures and interictal-ictal-injury continuum EEG patterns.
Rapid annotation of seizures and interictal-ictal-injury continuum EEG patterns.
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癫痫发作和发作造成伤害连续性脑电图的快速注释。
DOI：
10.1016/j.jneumeth.2020.108956
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发表时间：
2021-01-01
影响因子：
3
通讯作者：
Brandon Westover M
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Jing J;d'Angremont E;Ebrahim S;Tabaeizadeh M;Ng M;Herlopian A;Dauwels J;Brandon Westover M
对于临床医生和研究人员来说，手动标注危重患者连续脑电(CEEG)中的癫痫发作和发作间期-发作-损伤连续体(IIIC)模式是一个耗时的过程。在这项研究中，我们评估了一种自动聚类方法加速专家标注cEEG的准确性和效率。我们从97名ICU患者身上学习了一本局部词典，方法是在时间和频率域上对592个特征进行k-medoid聚类。我们利用变点检测(CPD)对cEEG记录进行分割。然后，我们计算每个片段的词袋(弓)表示。我们通过亲和传播进一步对片段进行了聚类。脑电波专家通过只标记簇中心来对每个患者的结果簇进行评分。我们训练了一个随机的森林分类器来评估聚类的有效性。使用这种自动方法的平均配对一致性为62.6%，与使用人工标记的评价者之间的协议(63.8%)没有显著差异，证明了该方法的有效性。我们还发现，专家使用我们的方法标记30.19±3.84h的cEEG数据需要5.31±4.44分钟，比没有人工辅助审查的速度快45倍以上，证明了效率。以前对脑电数据标记的研究通常产生了类似的人类专家评价者之间的协议，而自动化方法的协议更低。我们的结果表明，通过使用先进的聚类方法，专家可以快速地对长脑电记录进行注释，速度比单独使用人工审查快许多倍。
Manual annotation of seizures and interictal-ictal-injury continuum (IIIC) patterns in continuous EEG (cEEG) recorded from critically ill patients is a time-intensive process for clinicians and researchers. In this study, we evaluated the accuracy and efficiency of an automated clustering method to accelerate expert annotation of cEEG. We learned a local dictionary from 97 ICU patients by applying k-medoids clustering to 592 features in the time and frequency domains. We utilized changepoint detection (CPD) to segment the cEEG recordings. We then computed a bag-of-words (BoW) representation for each segment. We further clustered the segments by affinity propagation. EEG experts scored the resulting clusters for each patient by labeling only the cluster medoids. We trained a random forest classifier to assess validity of the clusters. Mean pairwise agreement of 62.6% using this automated method was not significantly different from interrater agreements using manual labeling (63.8%), demonstrating the validity of the method. We also found that it takes experts using our method 5.31 ± 4.44 min to label the 30.19 ± 3.84 h of cEEG data, more than 45 times faster than unaided manual review, demonstrating efficiency. Previous studies of EEG data labeling have generally yielded similar human expert interrater agreements, and lower agreements with automated methods. Our results suggest that long EEG recordings can be rapidly annotated by experts many times faster than unaided manual review through the use of an advanced clustering method.
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