AI 检测新生儿 EEG 低电压间期达专家级
原文标题：Expert-level detection of low-voltage intervals in EEG as a robust biomarker of neonatal encephalopathy
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论文提出以幅度和持续时间定义的「低电压间期」（LVI）作为新生儿脑病生物标志物，并开发 ConvNeXt 检测模型。在 123 名新生儿 654 小时 EEG 上训练验证，验证集 AUC 达 0.996，模型与读者一致性超过读者间一致性，达到专家级等价。LVI 百分比与 EEG 分级、HIE 严重度及癫痫风险相关。
- 问题
- 新生儿 EEG 不连续难以量化，IBI 定义不便 AI 检测。
- 方法
- 以幅度和持续时间定义低电压间期 LVI，用 ConvNeXt 检测。
- 结果
- 123 名新生儿 654 小时 EEG 上验证 AUC 0.996，模型-读者一致性超过读者间一致性。
- 影响
- 提供可自动量化的脑损伤标志物，接近专家水平，可用于临床监测。
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ConvNeXt检测新生儿EEG低电压间期，验证集AUC达0.996，模型与读者一致性超过读者间一致性。
- •提出以幅度和持续时间定义的「低电压间期」（LVI），作为不依赖上下文、替代IBI的新生儿脑病生物标志物
- •数据规模：123名新生儿654小时逐通道EEG，标注51,162个LVI
- •验证集AUC 0.996，Matthews相关系数0.926
- •模型-读者一致性超过读者间一致性（Δκ=0.025，95% CI 0.007–0.045，p<0.001），达到专家级等价
- •在444名新生儿合并数据集上，LVI百分比与EEG分级强相关（Spearman ρ=0.80）
为什么重要：把难以目视量化的EEG不连续性转化为可自动检测的量化指标并达到专家级一致性，对新生儿脑损伤监测与临床AI落地有参考价值。
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