ניתוח EEG מבוסס בינה מלאכותית: זיהוי פרצי אפילפסיה

אנחנו מפתחים מערכות AI שמאוטומטות ניתוח EEG, ומצמצמות את זמן הסקירה פי 4 ומגבירות את הרגישות לתבניות נדירות. ניתוח EEG ידני הוא צוואר בקבוק באבחון אפילפסיה—נוירופיזיולוג מבלה 20-45 דקות על רישום של 30 דקות, וניטור של 24 שעות בלתי אפשרי לסקור במלואו בלי לפספס אירועים.

מערכת ה-AI שלנו מסמנת מקטעים חשודים, ומצמצמת את זמן הסקירה ל-5-10 דקות. עם יותר מ-10 שנות ניסיון ב-AI רפואי, סיפקנו יותר מ-50 פרויקטים של ניתוח EEG—מזיהוי פרכוסים ועד BCI.

כיצד פועלת זיהוי AI של פרצי אפילפסיה?

זיהוי פעילות אפילפטיפורמית כולל חיפוש אחר ספיקים, גלים חדים ותרכובות ספיק-גל. אנו משתמשים ב-CNN+LSTM על סדרות זמן של עידני EEG. על מערכי נתונים ציבוריים CHB-MIT ו-TUH EEG, אנו משיגים רגישות של 92-96% וסגוליות של 86-91%.

המודל שלנו עולה על שיטות למידת מכונה קלאסיות (SVM, Random Forest) ב-15-20% בציון F1. מהניסיון שלנו: פרויקט לקוח עם הקלטות של 24 שעות—תיווי אוטומטי הפחית את זמן הנוירולוג פי 4, וחשף 30% פרצים נוספים שהוחמצו בבדיקה ידנית. עבור מרפאה טיפוסית, זה מתרגם לחיסכון בעלות זמן נוירולוג המחושבת לאחר ביקורת.

מדוע EEGNet יעיל לניתוח סדרות זמן של EEG?

EEGNet היא רשת קונבולוציונית קומפקטית שתוכננה במיוחד לעיבוד EEG רב-ערוצי. היא משתמשת בקונבולוציות depthwise ו-separable, ומצמצמת במידה ניכרת את מספר הפרמטרים. משקל המודל הוא 2-5 MB, כמעט פי 10 פחות מאשר transformers (למשל, LaBraM).

הדבר מאפשר פריסה קלה על התקני edge (ARM Cortex, Jetson). אנו מתאימים אותו לתצורת האלקטרודות שלך (מערכת 10-20 או 10-10).

# EEGNet — compact CNN specifically for EEG
class EEGNet(nn.Module):
    def __init__(self, n_classes, channels=64, samples=128):
        super().__init__()
        self.temporal_conv = nn.Conv2d(1, 8, (1, 64), padding=(0, 32), bias=False)
        self.bn1 = nn.BatchNorm2d(8)
        self.depthwise = nn.Conv2d(8, 16, (channels, 1), groups=8, bias=False)
        self.bn2 = nn.BatchNorm2d(16)
        self.separable = nn.Conv2d(16, 16, (1, 16), padding=(0, 8), bias=False)
        self.bn3 = nn.BatchNorm2d(16)
        self.dropout = nn.Dropout(0.5)
        self.fc = nn.Linear(16 * (samples//4), n_classes)

השוואת ארכיטקטורות עבור EEG

אילו משימות אנחנו מבצעים אוטומציה?

סיווג שינה אוטומטי—תיוג N1, N2, N3, REM, Wake לפי אפוכים של 30 שניות. Cohen's Kappa 0.77-0.81, בהשוואה להסכמה בין-מעריכים. עבודה ידנית אורכת 2-4 שעות לכל לילה—עם AI מקבלים היפנוגרמה מוכנה תוך דקות.

ניטור עומק הרדמה—אנחנו בונים מודלים של ML מותאמים אישית עבור פרופופול, איזופלורן (דפוסי EEG שונים). חלופה ל-BIS מסחרי.

ממשק מוח-מחשב (BCI)—פענוח דמיון תנועתי ו-SSVEP לשליטה בתותבות, מא�יות או שלדי חוץ. עומס קוגניטיבי ולחץ—נוירופידבק, ניטור מפעילים (תעופה, כורים גרעיניים): זיהוי עייפות באמצעות ביומרקרים של EEG.

תוצרים

כל פרויקט כולל את התוצרים הבאים:

איך אנחנו עושים זאת: סטאק ומקרה בוחן

אנחנו משתמשים ב-PyTorch, Hugging Face Transformers, LangChain עבור צינורות עיבוד. עבור סדרות זמן—1D CNN/Transformer או זמן-תדר (STFT, wavelet) → 2D CNN. מידע מרחבי נקלט באמצעות מפת אלקטרודות (2D CNN או GNN).

מהניסיון שלנו: מוניטור EEG אמבולטורי לזיהוי התקפים. מודל EEGNet (3.2 MB) רץ על ARM Cortex-M4, השהיה <300 ms, הסוללה מחזיקה 48 שעות. רגישות 94%, ספציפיות 88%. התוצאה: רופאים מקבלים התראה לסמארטפון כאשר יש חשד להתקף. אם הפרויקט שלכם דורש פתרון דומה, צרו קשר—נכין אב טיפוס תוך שבועיים.

Foundation Models עבור EEG—אנחנו משתמשים ב-LaBraM, שאומן מראש על 25,000+ EEGs (TUEG). כיוונון עדין על הנתונים שלכם מפחית את הצורך בתיוג ל-10-20 שעות. זה רלוונטי במיוחד אם יש לכם נפח מוגבל של הקלטות מתויגות.

פיתוח מודל לניתוח EEG: 5 שלבים

1. איסוף וקדם-עיבוד נתונים—טעינת נתונים, הסרת ארטיפקטים (ICA, מסווגי ML), סינון תחומים (0.5-70 Hz).
2. בחירת ארכיטקטורה—השוואת EEGNet, CNN+LSTM, Transformer לפי מדדי השהיה/דיוק.
3. אימון ואימות—אימות צולב k-fold, כוונון היפר-פרמטרים (קצב למידה, גודל אצווה).
4. אופטימיזציה—כימות ל-INT8, ייצוא ל-ONNX, בדיקה על התקן היעד.
5. פריסה וניטור—שילוב בתשתית שלך, הגדרת רישום, בדיקות A/B.

לוחות זמנים ועלויות

לוחות זמנים: בין 4 ל-16 שבועות בהתאם למורכבות (סוג המשימה, נפח הנתונים, דרישות פריסה בקצה). העלות מחושבת באופן פרטני לאחר ניתוח ה-benchmark והדרישות שלך. אנו מבטיחים 12 חודשי תמיכה ואימון מחדש חינם כאשר מופיעים נתונים חדשים במהלך השנה הראשונה.

יש לך פרויקט? צור קשר לייעוץ—מהנדס ה-AI שלנו יעריך את הנתונים שלך ויציע את הפתרון האופטימלי. הזמן פרויקט פיילוט: אב-טיפוס של מודל על מערך הנתונים שלך תוך שבועיים.