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Detección de convulsiones basada en la variabilidad de la frecuencia cardíaca mediante un dispositivo de electrocardiografía portátil.
El objetivo es evaluar la viabilidad y precisión de la detección de convulsiones en función de la variabilidad de la frecuencia cardíaca (VFC) mediante un dispositivo de electrocardiografía (ECG) portátil.
En este estudio de fase 2, reclutaron de forma prospectiva a pacientes admitidos para monitorización con vídeo-EEG (MTL) a largo plazo. Las convulsiones se detectaron automáticamente utilizando parámetros de HRV calculados fuera de línea, cegados a todos los demás datos. Comparamos el rendimiento de 26 algoritmos automatizados con los puntos de tiempo de las convulsiones marcados por los expertos que revisaron la grabación de LTM. Los pacientes se clasificaron como respondedores si se detectaban> 66% de sus convulsiones. El algoritmo identificó al 53,5% de los pacientes con convulsiones como respondedores. Entre los que respondieron, la sensibilidad de detección fue del 93,1% para todas las convulsiones y del 90,5% para las convulsiones no convulsivas. La latencia media de detección de convulsiones fue de 30 s. Por lo general, los pacientes con cambios prominentes en el sistema nervioso autónomo respondieron: un cambio ictal de> 50 latidos por minuto predijo quién respondería con un valor predictivo positivo del 87% y un valor predictivo negativo del 90%.
Smart Monitor Awarded U.S. Patent for Systems to Detect Motion Disorders, Including Seizures and Epilepsy
Inspyre ™ de SmartMonitor es una aplicación que se empareja con el Apple Watch ™ o Samsung ™ Watch de un usuario. Cuando el reloj detecta movimientos repetitivos, similares a los causados por convulsiones, le indica al teléfono inteligente del usuario (iPhone o teléfono Android) que envíe mensajes de texto y alertas de llamadas a sus seres queridos y / o proveedores de atención en cuestión de segundos.
Automated seizure detection systems and their effectiveness for each type of seizure
La elección de un dispositivo de detección de convulsiones debe considerar las semiologías de las convulsiones específicas del paciente. El ACM se ha utilizado para las convulsiones motoras, ya que detecta cambios en la velocidad y la dirección. La señal se registra por medio de un sensor de movimiento / acelerómetro de tres ejes, un microprocesador y una pequeña batería recargable, generalmente colocada en una extremidad. El principal desafío es diferenciar las convulsiones de los movimientos repetitivos diarios normales. Algunos sistemas tienen un botón de cancelación y esto da la oportunidad de indicar que un movimiento fue una falsa alarma, evitando una alerta de falso positivo para el cuidador.Esta modalidad fue capaz de detectar convulsiones focales con componente motor mínimo, GTCS, convulsiones secundariamente generalizadas, convulsiones mioclónicas, clónicas, tónicas e hipermotoras. Las convulsiones clónicas se presentan con un patrón similar a un estallido, que fue mejor identificado y discriminado de otros movimientos. Las convulsiones tónicas tienen forma de bloque porque la aceleración es casi constante. Se parecen a los movimientos normales lentos, lo que los hace más difíciles de identificar.
La mayoría de las convulsiones tienen un componente motor; por tanto, el análisis de la actividad muscular con Electromiografía de superficie (sEMG) es una opción viable para la detección de convulsiones. Ayuda a diferenciar las crisis epilépticas de las crisis no epilépticas: las crisis epilépticas tienen una gran proporción de actividad EMG en la banda de frecuencia por encima de 100-150 Hz. sEMG detecta la actividad muscular con tan solo un canal; Los músculos deltoides y tibial anterior son los lugares de colocación preferidos.El endurecimiento tónico consiste en una intensa contracción muscular, que permite la detección temprana de GTCS.Las desventajas de los sensores sEMG incluyen la incomodidad cuando se fijan fuertemente a la piel y la posibilidad de desprendimiento.
Método y aparato para la predicción de ataques epilépticos
Un sistema para predecir ataques epilépticos el cual incluye sensores operables para registrar la actividad cerebral del usuario. Los sensores se comunican con un procesador configurado para recibir y almacenar oscilaciones y actividades del EEG de salida. Cuando se presenta un nivel de fluctuación eléctrica umbral se identifica como un nivel de actividad eléctrica experimental. El procesador analiza los datos de las fluctuaciones durante el estado epileptico durante un periodo de registro y los divide en valores a lo largo de una serie de periodos de muestreo, posteriormente convierte las lecturas a un valor de medida no lineal
Detectar, cuantificar y / o clasificar convulsiones utilizando datos multimodales
Método que consiste en recibir señales relacionadas con la actividad cardiaca y los movimientos corporales, en un principio se recibe al menos una señal relacionada con una primera actividad cardiaca y otra con un primer movimiento corporal del paciente los cuales desencadenan una de las pruebas del paciente. Posteriormente se realiza un análisis espectral de una segunda actividad cardiaca y movimiento corporal. Por último, se basa en al menos una de la señales relativas a las primeras y se puede determinar la ocurrencia de un ataque epileptico basado en la activación de alguna de las pruebas.
Un dispositivo y método para monitorear la actividad muscular
Consiste en un aparato para detectar señales electromiográficas y monitorizar la actividad muscular, un sensor debe detectar una señal electromiográfica, posteriormente se utiliza medios de procesamiento de señales para aplicar un algoritmo de integración o un algoritmo de transformación de frecuencia a la señal electromiográfica detectada para generar una señal de evento, esto desencadena los medios de comunicación para transmitir la señal electromiográfica detectada desde el sensor hasta los medios de procesamiento.
