تم مراجعة طرق مخطط كهربية الدماغ (EEG) لتشخيص الصرع الحميد مع النوبات زمنية المركز (BECTS). يتركز الاهتمام على الإجراءات المبلغ عنها لتحليل وتشخيص EEG في BECTS، حيث تهدف بعض التطبيقات الحديثة والمحتملة للذكاء الاصطناعي (AI) إلى تعزيز دقة التشخيص وتقليل الوقت المستغرق، وبالتالي الاقتراب خطوة من تقدم معرفتنا بمصادر النوى الكهربائية وديناميات توزيع الطاقة عبر فروة الرأس لدى المرضى الذين يعانون من الصرع. تُعد مزايا تقنيات تصنيف الذكاء الاصطناعي في زيادة معدل النشر الأدبي المتخصص، دون اتفاق واضح على المنهجية. لذا، هناك حاجة إلى فهم أفضل للإجراءات والحجج والإنجازات. لتحقيق هذا الهدف، 1) نقوم بمراجعة المعرفة الأساسية بالخصائص السريرية لـ BECTS، 2) نقوم بتحليل النتائج ومزايا طرق المعالجة الحسابية لتحليلات المصدر والترابط EEG في BECTS، وأخيراً، 3) نستكشف طرق الذكاء الاصطناعي المنشورة في المجلات المتخصصة لتحليل BECTS. في الختام، نجادل لصالح الاستخدام المشترك للمعلومات المسبقة، التي هي أساس التحليل البصري السريري لـ EEG، كميزة محتملة لإدراجها في طرق الذكاء الاصطناعي لتصنيف العناصر الكهربائية النادرة في EEG في تشخيص BECTS.
درس غارسيا-أغيرل وآخرون ( الخميس ) هذا السؤال.