epilepsy
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诺贝尔奖授予光遗传学研究
2026年诺贝尔生理学或医学奖授予Karl Deisseroth、Peter Hegemann和Georg Nagel，以表彰他们在光遗传学方面的开创性工作。他们的研究侧重于光门控离子通道，这是一种允许科学家用光控制神经活动的方法。这项技术已成为理解与行为相关的脑功能的重要工具，并可能为帕金森病和癫痫等神经系统疾病提供未来的治疗途径。
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LLM赋能框架增强生物信号特征生成
研究人员开发了DeepFeature，一个利用大型语言模型（LLM）为可穿戴生物信号生成感知上下文特征的新框架。该方法将LLM能力与专家知识和特征间交互相结合，旨在克服现有方法常缺乏任务特定上下文和在最优特征选择方面存在困难的局限性。DeepFeature还包含一个迭代优化过程和一个强大的过滤机制，以确保准确的特征提取功能翻译，在医疗保健应用中取得卓越性能。
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大型语言模型框架MANANA改善了资源匮乏环境下的癫痫护理
研究人员开发了一个名为MANANA的新框架，以帮助大型语言模型（LLMs）在代表性不足的癫痫护理环境中协助临床医生。这个非参数提示学习框架通过学习少量患者数据来适应当地的处方实践。MANANA提高了处方准确性，并提供基于不确定性的推迟信号，使系统能够处理确定的病例，并将不太确定的病例推迟给专家。
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机器学习辅助癫痫脑电图诊断
研究人员开发了一个机器学习流程，用于对癫痫诊断的脑电图响应进行分类，特别是在标准脑电图缺乏关键指标的情况下。该系统利用了时间域、频谱域、小波域和连接域的特征，并通过堆叠集成方法进行组合。该方法在IED-free静息状态脑电图上达到了高达97.8%的AUC准确率，在IED-free间歇光刺激（IPS）数据上达到了94.1%的AUC准确率，表明刺激诱发的活动包含重要的诊断信息。